Te Tang
収録論文 7本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
変形物体操作協働ロボットマニピュレーション
※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
- グラフニューラルネットワークを用いたケーブル操作のための変形モデルのオフライン・オンライン学習変形物体操作2022/3/1
GNNでシミュレーションからケーブルの変形ダイナミクスを学習し、実機とのギャップをオンラインで線形残差モデルにより補正、MPCと組み合わせてロバストな操作を実現した。
- 接空間点集合レジストレーションによる変形可能物体の操作学習変形物体操作2018/10/1
物体の各点に角度を定義した接空間表現で点集合レジストレーションを行い、変形物体を過度な伸縮なく操作する軌道生成手法を提案し、ロープや布の操作実験で有効性を示した。
- 次世代産業用協働ロボットのための安全で効率的な協調システムSERoCS協働ロボット2018/9/1
人間とロボットの協働作業に向けて、環境認識・タスク計画・安全な動作計画を統合した安全かつ効率的な協調システムSERoCSを提案し、実験で有効性を示した論文。
- カスタムグリッパによるロバストなビンピッキングのための学習フレームワークマニピュレーション2018/9/1
形状が多様な物体を対象に、最適化ベースの把持計画とR-CNNによる探索領域提案を組み合わせ、カスタムグリッパの把持をリアルタイムに計画する学習フレームワークを提案した。
- 指分割による多指ハンドのリアルタイム把持計画マニピュレーション2018/4/1
最適なパラレルグリップ把持から出発し、指を段階的に分割しながら接触点と手のひら姿勢を二段階最適化で調整することで、多指ハンドの精密把持を1秒以内に計画する手法を提案した。
- 反復表面フィッティングによるカスタムグリッパの把持計画マニピュレーション2018/3/1
カスタムグリッパの把持計画のため、表面フィッティング誤差を最小化しつつグリッパ変換と指変位を同時探索する反復表面フィッティング(ISF)アルゴリズムを提案し、誘導サンプリングで局所解と衝突を回避、実時間で最適把持を計画できることを示した。
- 物体形状・動特性の不確かさ下におけるリアルタイム頑健指歩容計画マニピュレーション2017/10/1
物体の形状や質量・慣性の不確かさ、接触滑りに対処しながら多指ハンドの指歩容を計画する二段階最適化プランナを提案し、Mujocoシミュレーションで検証した。
