Checheng Yu

収録論文 6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

• HACo: 力覚対応の巧みな操作のための触覚アクティブコンプライアンス学習
  マニピュレーション2026/9/29

  指尖触覚と関節トルクを統合し、接触力を調整しながら動作する巧みな操作ポリシーを学習する手法を提案。実機で摩擦・回転トルク・変形物体操作など多様なタスクにおいて83%の平均成功率を達成した。

• MM-Hand: 遠隔駆動を備えた21自由度のマルチモーダルモジュール式器用ロボットハンド
  ロボットハンド/遠隔駆動/腱駆動/器用操作2026/4/1

  本論文は、遠隔腱駆動によりモーターを外部に配置し、指と手のひらに自由度とセンサを集約した21自由度の器用ハンドMM-Handを提案し、伝達機構、力出力、センシング、制御性能を実験で検証した。

• χ₀: 分布の不一致を抑え込むリソース効率の良いロバストマニピュレーション
  マニピュレーション2026/2/1

  人間のデモ分布・方策の帰納バイアス・実行時分布のずれを、重み空間マージやステージ適応型アドバンテージ推定、訓練-展開アライメントで解消し、限られた計算資源で双腕ロボットによる衣類の長期的操作を高信頼に実現した。

• Bi-Adapt: 意味的対応による新規カテゴリ3D物体への少数ショット両手操作適応
  マニピュレーション2026/2/1

  視覚基盤モデルを活用してカテゴリをまたぐアフォーダンス対応を学習し、新規カテゴリの物体に対する両手操作を少数データで効率的に汎化させるフレームワークを提案した。

• FreeTacMan: 接触の多いマニピュレーションのためのロボット不要な視触覚データ収集システム
  触覚2025/6/1

  人間の指に装着できる視触覚センサ付きグリッパと光学トラッキングで、ロボットなしに接触の多い操作の実演データを収集するシステムを提案し、大規模データセットを公開した。

• EMOS: 身体性を考慮した異種マルチロボットOSとLLMエージェント
  群制御2024/10/1

  異種ロボット群がURDFから自身の身体能力を理解し、LLMエージェントが協調して操作・知覚・ナビゲーション・物体再配置を行うフレームワークとベンチマークを提案。