Ran Long

収録論文 6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

• 双腕移動マニピュレータのオンライン柔軟全身モデル予測制御のための効率的表現
  マニピュレーション2024/10/1

  ベジェ曲線パラメータ化を用いた二層MPCにより、双腕移動マニピュレータの全身運動をオンラインで生成し、柔軟な物体操作を実現する手法を提案。

• 抽象的な指示に従い複雑な動的タスクを遂行するロボットフレームワーク
  VLA2024/6/1

  LLMと知識ベース、力・視覚フィードバックを統合し、「温かい飲み物を作って」のような抽象指示を解釈して、コーヒー抽出や皿盛り付けなどの長期的タスクを不確実な環境で実行する枠組みを提案。

• 長期的な大規模遮蔽に頑健なRGB-D慣性動的SLAM
  SLAM2023/3/1

  動的物体による長期的な大規模遮蔽下でも、カメラ追跡・動的物体の密なセグメンテーション・静的スパースマップ維持を同時に行うRGB-D慣性SLAMを提案。

• 事前モデル不要の把持のための疎密モーション・モデリングと追跡
  マニピュレーション2022/4/1

  物体の動きから未知物体をオンラインでセグメンテーションし、疎・密の追跡を組み合わせてモデル化することで、事前モデルなしに把持を可能にする手法を提案した。

• 複数の大きな動的物体を含む屋内平面環境におけるRGB-D SLAM
  SLAM2022/3/1

  カメラ視界が複数の動的平面物体で大きく遮られる環境でも、カメラ運動事前分布を活用して物体追跡・自己位置推定・背景再構成を同時に行う密なRGB-D SLAM手法を提案した論文。

• RigidFusion: 大きな動的剛体物体を含む環境でのロボット自己位置推定とマッピング
  SLAM2020/10/1

  RGB-D SLAMにおいて、カメラ視界の大部分を遮蔽する大きな動的剛体物体を一つの剛体として扱い、静的背景と動的物体を同時にセグメンテーション・追跡・再構成することで、事前知識なしに高精度な自己位置推定とマッピングを実現した。