Lijun Han
D-Robotics
収録論文 14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
- ヒト参加フィードバックによる外骨格アシスト方策の再帰的自己改善外骨格/ヒューマンインザループ2026/11/1
LLMエージェントが外骨格の制御コードを生成し、被験者の主観・動作・筋電の評価に基づいて自動修正する閉ループを構築、4モデルで筋活動を約3割低減した。
- 全身運動に基づく不確実性対応型コンプライアント支援のための参照軌道生成外骨格・アシスト制御2026/10/22
全身運動と外骨格の固有感覚から将来の支援軌道を生成し、その予測分散を不確実性として可変アドミタンス制御の剛性調整に用いる二重ループ支援手法を提案した。筋活動と代謝エネルギーを低減することを実験で示した。
- 足場制約地形におけるヒューマノイドのためのワールドモデル拡張視覚歩行歩行2026/9/2
本研究では、不連続な足場制約地形でのヒューマノイド歩行を改善するため、リカレントワールドモデルとPPOポリシーを共同訓練するWM-LOCOを提案し、シミュレーションと実機で高い成功率を達成した。
- ExtraGS: 拡散ガイドによる3Dガウススプラッティングを用いた内視鏡視野外挿の強化内視鏡/3D再構成2026/7/14
内視鏡映像から3Dシーンを再構成し、視野外の解剖学的構造を拡散モデルで補完することで、内視鏡の視野外挿を高精度化するフレームワークを提案した。
- コートを着せる：微分可能な衣服シミュレーションを用いた双腕ロボットによる着衣支援マニピュレーション2026/7/1
微分可能な衣服シミュレーションを統合した双腕ロボットの着衣制御アルゴリズムを提案し、接触拘束下での衣服状態を高精度に推定して多段階制御でコート着衣を実現した。
- 多タスク外骨格制御における相互作用安全性の確保：シミュレーション学習による可変インピーダンスフレームワーク外骨格制御2026/6/1
シミュレーションで学習した可変インピーダンス制御により、多様な動作タスクで外骨格の安全性を保証しつつ、代謝コストを低減する手法を提案した。
- 到達から挿入へ：サブミリ公差下での触覚強化精密組立触覚/精密組立2026/5/1
模倣学習と強化学習を組み合わせた二段階手法で、精密挿入タスクを高成功率かつ低接触力で実現した。
- NRGS-SLAM: 変形対応3Dガウシアンスプラッティングによる内視鏡向け単眼非剛体SLAMSLAM2026/2/1
内視鏡映像の軟組織変形に対応するため、各ガウシアンに学習可能な変形確率を持たせた3Dガウシアンマップと変形対応トラッキングを組み合わせた単眼非剛体SLAMを提案。
- 計画レベルの意図予測を備えた移動ロボットの共有制御フレームワーク共有制御2025/11/1
人間の将来の動きを「意図領域」として予測し、経路再計画と組み合わせて移動ロボットを支援する共有制御手法を提案。シミュレーションのみで学習し、実機実験で作業負担の軽減と安全性向上を確認した。
- メタ学習による外骨格のユーザー・タスク間動作適応外骨格/メタ学習2025/9/1
公開動画から抽出した動作をシミュレーションで再現し、MAMLでタスク特化型ニューラルネットを訓練することで、新しいユーザーや未学習タスクにも少ない更新で適応できる外骨格アシストを実現した。
- 垂直折り畳みアームを備えた能動変形クアッドロータの設計と制御変形ドローン2025/8/1
アームを垂直に折り畳める新型クアッドロータを開発し、狭所通過と把持を可能にした。外乱オブザーバ付き適応スライディングモード制御で変形・把持時の外乱を抑制し、実機実験で有効性を示した。
- トポロジカルダイナミクスによる汎用モデル：衣類の折り畳みマニピュレーション2025/4/1
衣類の折り畳み構造をトポロジカルグラフで表現し、GNNで変形を予測・制御することで、自己遮蔽のある複雑な衣類を折り畳む手法を提案した。
- 単一動画からの模倣による接触の多い布操作の効率的なロボットスキル学習模倣学習2023/4/1
シミュレーションでの事前学習と単一の実演動画から報酬を抽出し、モデル予測制御で安全制約下の模倣政策を最適化することで、接触の多い布操作を効率的に学習する手法を提案。
- 双腕ロボットによる長尺線形弾性物体の箱詰め動作計画マニピュレーション2021/10/1
双腕ロボットで長尺の線形弾性物体を箱に自動で詰めるため、視覚と参照テンプレートを組み合わせた幾何モデルと参照点生成による動作計画手法を提案し、多様な物体で実験検証した。
