Osher Azulay
収録論文 9本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
ヒューマノイド転倒復帰ナビゲーション視触覚/挿入/Sim2Realマニピュレーション把持認識触覚/sim2real触覚
※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
- 知覚型ヒューマノイドの転倒復帰を推論時に誘導する手法ヒューマノイド2026/10/21
共有動作の語彙と視覚拡散プランナを組み合わせ、再学習なしにタスク目的（向き・速度・経路）へ転倒復帰動作を推論時に誘導できるようにした研究。
- VIGOR: 視覚的文脈内目標推論による人型ロボットの統合転倒安全転倒復帰2026/2/1
平坦地の人間の転倒・復帰動作を教師として、複雑地形でも使える視覚ベースの生徒モデルに蒸留し、転倒回避から起き上がりまでを統合的に扱う手法を提案。
- 視覚デモンストレーションで学習する身体非依存ナビゲーションポリシーナビゲーション2024/12/1
深度画像と相対目標位置を用いた拡散ベースのポリシーを視覚デモから学習し、特定のロボット身体に依存せず衝突回避可能なナビゲーションを実現するフレームワークViDENを提案。
- 視触覚学習による柔軟ハンドでの挿入作業視触覚/挿入/Sim2Real2024/11/1
柔軟なアンダーアクチュエートハンドでの挿入作業に向け、視覚と触覚を組み合わせたマルチモーダル方策をシミュレーションで学習し、実機に転移させた研究。
- ロボットハンド内操作のための学習ベース手法に関するサーベイマニピュレーション2024/1/1
ロボットによるハンド内操作の研究を、従来の解析的モデルから学習ベース手法（強化学習など）への変遷を軸に整理し、課題と機会をまとめたサーベイ論文。
- 劣駆動ロボットハンドによる運動感覚に基づく把持物体認識把持認識2024/1/1
触覚センサを持たない劣駆動ハンドで、把持中のアクチュエータ位置とトルクの時系列から物体を約95%の精度で認識できることを示した。
- 触覚シミュレータを実写類似・ゼロショット性能で拡張するSightGAN触覚/sim2real2023/9/1
双方向GAN「SightGAN」で触覚センサの実写↔シミュレーション画像を変換し、実データなしでも使えるゼロショットモデルを実現した研究。
- AllSight: ゼロショット学習可能な低コスト高解像度円形触覚センサ触覚2023/7/1
3Dプリントで作製可能な低コスト円形光学触覚センサを提案し、接触位置・力・ねじれを推定するモデルを学習。個別キャリブレーション不要のゼロショット利用を実現した。
- 劣駆動ロボットハンドにおける触覚ベースの物体姿勢推定と把持内操作制御の学習触覚2022/7/1
劣駆動コンプライアントハンドでの把持物体の姿勢推定を、視覚に頼らず運動感覚と触覚のみで行い、モデル予測制御により把持内操作を実現する手法を提案した。
