Adeesh Desai

収録論文 3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

• 触覚を想像する：想像された触覚表現による触覚情報を活用した操作
  マニピュレーション2026/7/1

  触覚センサーを使わずに、視覚と自己受容感覚から触覚観測を予測し、その予測信号で操作ポリシーを導くフレームワークTacImagを提案。シミュレーションと実世界のタスクで性能向上を確認した。

• 接触豊富な操作における視覚-触覚世界モデルの重要要素：ContactWorld
  操作2026/6/1

  接触を伴う操作タスクにおける視覚-触覚世界モデルの性能を、12種類のタスクで体系的に比較し、空間構造と時間連続性を持つ表現（特に点群と触覚力場）が計画性能を向上させることを示した。

• 接触認識型タクタイル学習によるロボット分解作業
  触覚/分解作業2026/3/1

  ロボット分解作業における触覚センシングの役割を、シミュレーションと実世界の両方で体系的に調査し、力場表現の触覚情報が視覚のみやRGB触覚画像よりも高い成功率を示すことを明らかにした。