Mingrui Yu
収録論文 24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
- 片手での組立と操作のための再構成可能な双対向アーキテクチャマニピュレーション2026/9/19
4本の独立駆動指を2つの仮想指対向に分け、再構成可能な掌で相対配置を制御することで、片手での2部品の同時把持とハンド内組立・操作を実現するハンドを提案。
- アーム認識型誘導による器用な把持生成：アーム非依存把持モデルの活用マニピュレーション2026/8/17
事前学習済みのアーム非依存把持モデルを推論時にアーム情報と環境情報で誘導し、アーム制約を考慮した器用な把持を高確率で生成するフレームワークを提案した。
- CoorGrasp: 不確実性下での適応的器用把持のための協調接触制御器用操作/触覚/制御2026/7/1
形状や位置の不確実性下で計画された器用把持を実行する際、開ループ実行では接触が不協調になり失敗しやすい問題に対し、触覚駆動のモデル予測制御を提案し、接近・把持の両フェーズで多指の接触を協調させて成功率を向上させた。
- HUGS: 学習された人間の事前知識による多様なスケール・モードを横断した統一的巧緻把持合成のガイド把持合成2026/7/1
人間の把持嗜好を学習した事前知識で、指2本のピンチから両手把持まで多様なスケール・モードの巧緻把持を統一的に合成するフレームワークを提案。
- 人間レベルの巧みな遠隔操作を目指して遠隔操作2026/7/1
手と物体の同時追跡制御を用いて、人間の操作意図を学習済みの接触実行にマッピングし、物体の回転や長時間の道具使用など7つの難易度の高い遠隔操作タスクで高い成功率を達成した。
- EmbodiSteer: 関節空間ガイダンスによる身体非依存視覚運動ポリシーの操縦 - ゼロショット異種身体展開に向けて模倣学習/ロボット制御2026/6/1
身体非依存の視覚運動ポリシーを、推論時の拡散サンプリングを関節空間に持ち上げて全身衝突回避ガイダンスを適用することで、ゼロショットで身体認識型展開を実現する訓練不要フレームワークを提案した。
- UniLab: GPU中心パラダイムを超えたロボット強化学習のためのヘテロジニアスアーキテクチャ強化学習/システムアーキテクチャ2026/5/1
CPUシミュレーションとGPU学習を分離したヘテロジニアスな強化学習システムUniLabを提案し、GPUシミュレーションに依存せずに3〜10倍の学習効率向上を実証した。
- GS-Playground: 視覚に基づくロボット学習のための高スループット写実的シミュレータシミュレーション2026/4/1
3Dガウススプラッティングと並列物理エンジンを統合した高速写実シミュレータを開発し、視覚ベースの強化学習を大規模に加速する。
- ロボット制御のための因果的世界モデリング世界モデル2026/1/1
行動と視覚変化の因果関係を学習する自己回帰拡散フレームワークLingBot-VAを提案し、長期マニピュレーションや実環境での汎化性能を実証した。
- UniStateDLO: 遮蔽下の変形可能な線状物体に対する統合的な生成的状态推定と追従変形物体知覚2025/12/1
ケーブルやロープなどの変形線状物体(DLO)の知覚を、拡散モデルを用いた条件付き生成問題として定式化し、部分点群からの単一フレーム状態推定とフレーム間追従を統合的に実現。合成データのみで訓練し、遮蔽下でのゼロショットsim-to-realを達成した。
- 全身マニピュレーションのための運動学を考慮した拡散方策と一貫した3D観測・行動空間マニピュレーション2025/12/1
腕全体の3D点群で状態と行動を統一的に表現し、運動学の事前知識を組み込んだ拡散方策により、全身ロボットマニピュレーションのサンプル効率と空間汎化性能を向上させた。
- 巧みな操作のための人間からロボットへの動作再ターゲティングにおける主要目的の分析マニピュレーション2025/6/1
人間の手からロボットハンドへの運動学的再ターゲティングにおいて、様々な最適化目的の重要性を実世界実験で比較分析し、有効な設計指針を示した。
- 実時間動作・接触計画と追従を統合したロバストなモデルベース手指内マニピュレーションマニピュレーション2025/5/1
接触を暗黙的に扱うモデル予測制御と触覚フィードバックによる力・動作追従を階層的に統合し、モデル誤差に頑健なモデルベースの手指内マニピュレーションを実現した。
- 大範囲で高精度な物体移動を実現するロボットハンド内マニピュレーション：RGMC優勝ソリューションマニピュレーション2025/2/1
指先のみで把持中の物体を安定に保ちながら高精度かつ広範囲に動かすため、物体形状や事前学習を必要としない運動学的軌道最適化手法を提案し、ICRA 2024のRGMCハンド内操作部門で優勝した。
- 人間の意図を考慮したコンプライアンスによる安全なロボット超音波スキャンのための統合対話制御フレームワークマニピュレーション2024/11/1
超音波スキャンロボットにおいて、人間の意図的な介入と意図しない衝突の両方に対応し、滑らかに遷移する統合制御フレームワークを提案した。
- 視覚的注意に基づく認知的人間-ロボット協調によるロボット支援整形外科手術における椎弓根スクリュー配置人間-ロボット協調2024/5/1
術者の視覚的注意をモデル化し、AR・触覚インターフェースと共有制御を組み合わせることで、整形外科手術のドリル穿孔とスクリュー配置を安全かつ人間参加型で協調実行する枠組みを提案した。
- 触覚センシングを備えた巧みな指による変形可能な線状物体のハンド内追従マニピュレーション2024/3/1
触覚センサ付き多指ハンドを使い、線状物体を落とさずに指先で滑らせながら把持点を連続的に移動させる「ハンド内追従」を実現する枠組みを提案した。
- 接触陰的モデル予測制御による巧みなハンド内操作：長期的かつロバストなアプローチマニピュレーション2024/2/1
接触陰的モデル予測制御を用いて、事前に接触順序を定義せずに長期的なハンド内操作を実現するモデルベース手法を提案。23自由度のロボットで20Hzの物体回転タスクを達成。
- 3次元拘束環境における双腕ロボットによる変形可能な線状物体の汎化可能な全身大域マニピュレーションマニピュレーション2023/10/1
変形可能な線状物体（DLO）を双腕ロボットで3次元拘束環境内において大域的に移動・成形するため、簡易エネルギー模型に基づく大域計画と適応的DLO運動モデルを用いたモデル予測制御による閉ループ操作を組み合わせた枠組みを提案した。
- 単一フレームの遮蔽点群から変形可能な線状物体の3次元状態を推定する学習変形物体操作2022/10/1
ロープやワイヤーなどの変形可能な線状物体(DLO)の3次元状態を、遮蔽のある単一フレームの点群から推定する二分岐ネットワークを提案し、実世界のロボットマニピュレーションに応用可能であることを示した。
- 変形可能な線状物体の双腕マニピュレーションのための粗密フレームワークと全身障害物回避マニピュレーション2022/9/1
変形可能な線状物体を障害物のある環境で目標形状に操作するため、大まかな経路計画と局所的な閉ループ制御を組み合わせた粗密フレームワークを提案し、シミュレーションと実機実験で有効性を示した。
- 弾性変形可能な線状物体の大変形制御のためのグローバルモデル学習：効率的かつ適応的なアプローチ変形物体マニピュレーション2022/5/1
ニューラルネットワークを用いたオフライン学習とオンライン適応を組み合わせ、変形可能な線状物体の大変形を高精度に制御する手法を提案。実世界の双腕タスクで有効性を実証した。
- オフライン・オンライン学習を併用した変形可能な線状物体の形状制御変形物体操作2021/9/1
変形可能な線状物体の局所線形変形モデルをニューラルネットでオフライン学習し、適応制御器でオンライン更新しながら形状制御を高精度に実現した研究。
- 未知モデルのオフライン・オンライン学習を併用した柔軟線状物体操作の適応制御マニピュレーション2021/7/1
柔軟な線状物体の変形モデルをオフラインのニューラルネットで事前学習し、オンラインの適応NNで補正しながらロボットが操作する適応制御手法を提案し、安定性を理論的に証明した。
