Shing Shin Cheng
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
- キャプスタン駆動連続体手術ロボット：設計、モデリング、および知覚手術ロボット2026/8/1
キャプスタン駆動の連続体手術ロボットにおいて、ケーブル張力計測の困難さを解決するため、アクチュエーションと知覚の共設計に基づく統合的アプローチを提案し、リアルタイムな形状・力センシングを実現した。
- 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。
- 磁気駆動カテーテルの集中曲げのための剛性最適化：勾配剛性下での操舵性維持医療用ロボット/カテーテル2026/5/1
磁気駆動ソフトカテーテルにおいて、推進力伝達と近位集中曲げの両立を目指し、剛性分布を最適化した多セグメントカテーテルを提案。実験で安定した曲げと直進前進を実証した。
- 情報理論的幾何最適化と物理認識学習によるキャリブレーションフリー磁気位置推定位置推定2026/4/1
永久磁石のワイヤレス位置推定の精度を向上させるため、センサ配置の情報理論的最適化と物理認識深層学習を組み合わせた統一フレームワークを提案し、実世界実験で高精度・高速な位置推定を実現した。
- Open-H-Embodiment：医療ロボティクスにおける基盤モデルを可能にする大規模データセット医療ロボティクス/データセット/基盤モデル2026/4/1
医療ロボットの自律化を妨げるデータ不足を解決するため、複数のロボットプラットフォームにわたる大規模な医療ロボットビデオと運動学データセットを公開し、基盤モデルの開発を実証した。
- 適応的超音波ガイド下針挿入と針追跡のための視覚-言語-行動モデル医療ロボティクス2026/4/1
超音波ガイド下の針挿入と追跡を統合する視覚-言語-行動(VLA)モデルを提案し、リアルタイムで適応的な挿入制御を実現した。
- ケーブル駆動連続体ロボット：近位統合力覚センシングによる自己受容感覚連続体ロボット2026/3/1
本論文は、ケーブル駆動連続体ロボットのための新しい自己受容感覚手法を提案し、近位統合力覚センシング（ケーブル張力と6軸力/トルクセンサ）を用いて、微小スケールのロボットにおける3次元接触力と接触点位置の推定、および形状推定を実現する。
- 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。
- 理論データのみで学習する軽量ニューラルネットMobilePosenetによるキャリブレーション不要な5自由度磁石位置推定磁気位置推定2025/1/1
理論モデルと実磁場の誤差を座標情報とノイズ入力で補償し、理論データのみで学習する軽量ネットワークにより、キャリブレーション不要で高精度・高速な5自由度磁石位置推定を実現した。
- MambaXCTrack：SSM相互相関と運動プロンプトを用いた超音波針追跡医用画像追跡2024/11/1
超音波画像中の針先追跡にMambaを初めて応用し、SSM相互相関と暗黙的な運動プロンプトでノイズや針先の見えにくさに対処した追跡手法を提案した。
- データ駆動サロゲートモデルを用いたソフトレーザーマニピュレータによる精密モーション補償ソフトロボティクス/制御2024/7/1
軟体マニピュレータの低次元サロゲートモデルをデータから構築し、モデル予測制御に組み込むことで、レーザーアブレーション手術における臓器の動きを補償する手法を提案した。
- 疎なFBG計測による高柔軟手術マニピュレータの形状と力の同時推定触覚2024/4/1
単一コアFBGファイバの疎なひずみ計測から、深層学習を用いて高柔軟な手術ロボットの形状と接触力を同時に推定する手法を提案した。
- 柔らかいロボットハンドによる遠隔口腔咽頭ぬぐい液採取ロボット医療ロボティクス2021/9/1
ソフトロボット技術を用いたTSSハンド（柔らかい手首とグリッパ）を開発し、遠隔操作で安全かつ効果的にCOVID-19の口腔咽頭ぬぐい液を採取できるロボットシステムを実現した。
- シールド付きマルチエージェント強化学習による連続体マニピュレータの安全制御連続体マニピュレータ/強化学習2021/6/1
2自由度ケーブル駆動連続体手術マニピュレータの制御に、行動集合境界を動的に変化させるシールド機構を組み合わせたマルチエージェント深層Qネットワークを適用し、外乱や衝突下でもサブミリ精度の追従を実現した。
