Hongbin Lin
収録論文 11本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
※arXiv著者名で収集。同姓同名の別人の論文が含まれる場合があります。
論文
- 手術ロボットのための世界モデルを用いた視覚運動把持マニピュレーション2025/8/1
手術ロボットにおける把持を自動化するため、世界モデルベースの視覚運動学習フレームワークGASv2を提案し、単一ステレオカメラのみで多様な未見物体への把持を実現した。
- ロボットマニピュレーションの強化学習におけるマルチグループ同変拡張マニピュレーション2025/8/1
非等長対称性を活用したデータ拡張手法を提案し、オフライン強化学習と組み合わせてロボット操作のサンプル効率を向上させた。
- 汎用手術把持のためのワールドモデルマニピュレーション2024/5/1
ワールドモデルベースの深層強化学習により、多様な手術対象物を把持できる視覚運動ポリシーを学習し、実機で平均成功率69%を達成した。
- 針把持のための深層視覚運動ポリシーのエンドツーエンド学習マニピュレーション2023/3/1
手術支援ロボットの針把持タスクに対し、デモンストレーションを活用したモデルベース強化学習（DreamerV2拡張）によるエンドツーエンドの視覚運動ポリシー学習手法を提案し、未見の針形状や画像ノイズへの汎化性能を示した。
- 物理知識蒸留による未知外乱下の重力ダイナミクス深層学習：初期実現可能性検討マニピュレーション2022/10/1
既存の解析モデルを教師として知識蒸留でフィードフォワード深層ニューラルネットを学習し、未知外乱のある高自由度マスタマニピュレータの重力補償を高データ効率で実現する手法を提案した。
- 視覚誘導によるオープンソース高精度自律縫合フレームワーク医療ロボティクス2022/10/1
画像ベースの針姿勢推定とキーポイント校正ネットワークを用いて、高精度な自律縫合を実現するフレームワークを提案し、競技会で優勝した。
- dVRKロボットアームの非線形外乱力を考慮した信頼性の高い重力補償制御重力補償2020/1/1
dVRKのMTMに生じる非線形なケーブル外乱力を高次多項式でモデル化し、MLSEで重力・外乱パラメータを逐次同定する重力補償法を提案。広い作業空間で従来法を上回る精度を実験で示し、MATLAB/C++パッケージを公開した。
- HMM信念状態の勾配指標による高速・堅牢・汎用的なイベント検出異常検出2017/9/1
HMMのフィルタリング信念状態の対数尤度勾配と最新の出力確率の関係を理論的に示し、スキル・異常検出のための高速で汎用的な指標を提案した。
- 状態依存の巻き戻し回復ポリシーによるオンラインマニピュレーションの外乱からの復帰マニピュレーション2017/8/1
タスクをノード列として構成し、異常検知時に状態依存グラフに基づいて適切なノードへ巻き戻す回復ポリシーを提案。人や道具の衝突など様々な外乱から一貫してタスクを継続できることを示した。
- ベイズノンパラメトリックVAR-HMMによるロボットの自己認識自己認識/ベイズモデリング2017/5/1
ベイズノンパラメトリックなマルコフスイッチング過程を用いてロボットの接触タスクの複雑なダイナミクスをモデル化し、HMM系手法より汎化性能と計算効率に優れることをスナップ組立タスクで示した。
- 力覚データの文法化によるオンラインロボット自己観察触覚2017/2/1
ロボットの力覚（レンチ）データを単語と文法規則からなる「文」として符号化し、接触タスクの正常・異常な状態をオンラインで自己認識する手法を提案した論文。
