Zhenjun Yu
収録論文 8本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
sim2realマニピュレーション手姿勢推定触覚
※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
- AgentWorld: 家庭内移動マニピュレーションのための対話型シミュレーションプラットフォームsim2real2025/8/1
家庭内での移動マニピュレーションを学習するため、自動シーン構築と遠隔操作によるデータ収集を統合したシミュレーションプラットフォームを提案し、模倣学習手法のベンチマークを通じてsim-to-real転移への有効性を示した。
- FBI: 動的な視触覚ショートカット方策による巧みな把持内操作の学習マニピュレーション2025/8/1
触覚信号と物体運動の因果関係を動的潜在モデルで捉え、視覚と触覚を動的に融合する模倣学習フレームワークFBIを提案し、把持内操作タスクで性能を向上させた。
- DexTOG: 言語指示に基づくタスク指向の巧みな把持学習マニピュレーション2025/4/1
言語ガイド付き拡散モデルで多指ハンドのタスク指向把持を生成する枠組みDexTOGを提案し、80物体・5カテゴリの新データセットDexTOG-80Kを構築した。
- DiPGrasp: 効率的な微分可能把持計画のための並列局所探索マニピュレーション2024/8/1
力閉包に基づく把持品質指標を勾配最適化し、並列サンプリングと衝突処理を組み合わせることで、様々な自由度のグリッパに対応する高速で微分可能な把持計画手法を提案した。
- MS-MANO: 生体力学的制約を考慮した手姿勢トラッキング手姿勢推定2024/4/1
筋骨格系とMANOを統合したMS-MANOモデルと姿勢精緻化フレームワークBioPRを提案し、生理学的に自然な手姿勢トラッキングを実現した。
- 触覚知覚と強化学習による高精度ロボット針糸通し触覚2023/11/1
触覚センサと強化学習を組み合わせ、糸の端を見つけて針穴に通す変形可能線状物体操作を実現した研究。
- TacIPC：光学触覚センサ向けの交差・反転のないFEMベースエラストマーシミュレーション触覚2023/11/1
光学触覚センサのゲル変形をFEMとIPCで安定にシミュレーションし、sim-to-realギャップを低減する手法を提案。
- RFUniverse：マルチフィジックス対応の身体性AI向けシミュレーション基盤sim2real2022/2/1
剛体・多体力学に加え、空気-固体・流体-固体相互作用や熱伝導などのマルチフィジックス連成を計算できる身体性AI向けシミュレータを提案し、複雑な物理現象を含むタスクのベンチマークを可能にした。
