Shilong Mu
収録論文 8本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
マニピュレーションクロスエンボディメント触覚
※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
- 受動的観察者から能動的批評家へ：強化学習がロボット操作のプロセス推論を引き出すマニピュレーション2026/3/1
ビデオMLLMを受動的な観察者から能動的な批評家へと変えるため、結果ベースの強化学習を用いてプロセス推論を誘発する7BフレームワークPRIMO R1を提案し、長期的ロボット操作の進捗監視性能を大幅に向上させた。
- CEI: 3D空間におけるクロスエンボディメント視覚運動方策学習のための統合インターフェースクロスエンボディメント2026/1/1
異なるロボットアームやエンドエフェクタ間で実演データを転移し、未見の形態でも方策学習を可能にするフレームワークCEIを提案。機能類似性に基づく軌道アライメントで、シミュレーションと実機での双方向転移を実現した。
- MoiréTac: モアレパターン増幅を利用した多次元知覚のためのデュアルモード視触覚センサ触覚2025/9/1
透明な構造内で微小格子を重ねてモアレ縞を生成し、6軸力覚・接触位置・視覚を同時に取得できる視触覚センサを開発した。
- VET：没入型ヒューマンマシンインタラクションのための視覚・電気触覚システム触覚2025/3/1
視覚ベース触覚センサに電気刺激フィルムをスクリーン印刷で統合し、触覚の入力と出力を双方向に行えるシステムを開発した。ゲームやロボットアーム遠隔操作で応用例を示した。
- Exo-ViHa: 視覚・触覚フィードバックを備えたクロスプラットフォーム外骨格システムによる効率的な巧みなスキル学習マニピュレーション2025/3/1
3Dプリント製の外骨格とモーションキャプチャグローブ、カメラを組み合わせ、一人称視点とリアルタイム触覚フィードバックで巧みな操作のデモデータを効率的に収集するシステムを提案。
- AVR: 視点と焦点距離の最適化による能動視覚駆動型精密ロボットマニピュレーションマニピュレーション2025/3/1
頭部追跡による視点制御と電動ズームを組み合わせた両腕遠隔操作・学習フレームワークAVRを提案し、シミュレーションと実機で成功率を大幅に向上させた。
- SATac: 温度・圧力・せん断を同時知覚する熱ルミネッセンス触覚センサ触覚2024/2/1
アルミン酸ストロンチウムの熱ルミネッセンスとボロノイ図解析を組み合わせ、温度・圧力・せん断を同時に計測できる視覚ベースの多モード触覚センサを提案した。
- 双モード触覚電子皮膚：触覚知覚とフィードバックを統合した双方向ヒューマンロボットインタラクション触覚2024/2/1
磁気触覚センシングと振動フィードバックを統合した双モード電子皮膚を開発し、物体認識や微細重量測定などの双方向触覚インタラクションを実現した。
