Ke Fan
Shanghai AI Laboratory
収録論文 9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
- FORGE: 力覚対応マルチグラニュラリティ制御による効率的なヒューマノイド移動操作移動操作2026/11/12
ヒューマノイドの移動操作向けに、速度・足配置・手首姿勢・力条件を階層的に扱う力覚対応制御系FORGEを提案し、手首力センサなしで接触力を推定して安定的な操作を実現した。
- OFlow: 物体認識を組み込んだ時間的フローマッチングによる堅牢なロボット操作VLA/操作2026/4/1
ロボット操作のためのVLAモデルに、物体認識を組み込んだ時間的フローマッチングを導入し、将来予測と物体認識を統一した潜在空間で行うことで、分布シフト下での堅牢性を向上させた。
- OCRA: 3Dと触覚の事前知識を用いた物体中心学習による人間からロボットへの行動転移模倣学習/行動転移2026/3/1
人間のデモ動画からロボットの操作行動を学習する物体中心フレームワークOCRAを提案。3D点群と触覚情報を統合し、拡散ポリシーでロバストな操作を実現する。
- 合成デモンストレーションから汎化可能な手と物体のトラッキングを学習マニピュレーション2025/12/1
人間のデモなしに合成データのみから、多様な物体形状や手の形態に対応する器用な手と物体のトラッキング制御器を学習する手法を提案。
- UniTracker: ヒューマノイドロボットのための汎用全身運動トラッカー学習全身運動制御2025/7/1
3段階の学習フレームワークで、多様な人間の動きをヒューマノイドロボットが追従できる汎用全身運動トラッカーを実現し、実機でも高い性能を示した。
- 手術ロボティクス訓練カリキュラムへの拡張支援アルゴリズム導入と評価手術ロボティクス/触覚/VR訓練2025/7/1
VR手術ロボティクス訓練シミュレータに触覚支援を追加し、訓練中の性能向上と未支援の臨床場面へのスキル転移を実験的に示した。
- AnchorDP3: 3Dアフォーダンス誘導スパース拡散ポリシーによるロボットマニピュレーションマニピュレーション2025/6/1
3Dアフォーダンスを活用したスパースなキーポーズ拡散ポリシーを提案し、双腕マニピュレーションのランダム環境下で98.7%の成功率を達成した。
- 汎化可能な両腕マニピュレーションのベンチマーク：CVPR 2025 MEISワークショップにおけるRoboTwin両腕協調チャレンジマニピュレーション2025/6/1
RoboTwinシミュレーションと実機ロボットを用いた両腕マニピュレーションの国際コンペを開催し、17タスクで64チームが競い、汎化可能な協調方策の知見をまとめた。
- より安全なロボット支援手術に向けて：マーカーレス拡張現実フレームワーク手術ロボティクス/AR2023/9/1
手術器具と血管の衝突による出血を防ぐため、ステレオ再構成とセグメンテーションを組み合わせたマーカーレスARフレームワークを提案し、da Vinci Research Kitでの模擬リンパ節郭清で有効性を検証した。
