Chengbo Yuan

Tsinghua University

収録論文 8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

• EgoTac: 自己中心視覚からの実環境触覚予測
  触覚2026/8/15

  自己中心視覚映像から触覚情報を予測するモデルEgoTacを提案し、570万以上の画像-触覚ペアで学習して高精度な触覚予測を実現した。

• FTP-1: 触覚センサを横断する接触リッチ操作のための汎用基盤触覚ポリシー
  触覚/基盤モデル2026/6/1

  多様な触覚センサとロボット構成に対応する初の汎用基盤触覚ポリシーFTP-1を提案し、約3000時間のデータで事前学習して未見センサへの転移を実証した。

• UniDex: 人間の一人称視点ビデオからの汎用器用ハンド制御のためのロボット基盤スイート
  器用操作2026/3/1

  人間の一人称視点ビデオからロボット実行可能な軌道を生成し、統一された行動空間と3D VLAポリシーを用いて、複数の器用ハンドへの汎用制御を実現する基盤スイートを提案した。

• MotionTrans: 人間のVRデータでロボットマニピュレーション方策の動作レベル学習を実現
  マニピュレーション2025/9/1

  VRで収集した人間の動作データを変換し、ロボットデータと重み付き共訓練することで、13タスクの動作をエンドツーエンド方策へ直接転移。9タスクはゼロショットで成功し、事前学習・微調整性能も40%向上。

• KineDex: 触覚情報を取り入れた視覚運動ポリシーを運動感覚教示で学習する巧みな操作
  マニピュレーション2025/5/1

  人間の手の動きを直接ロボットハンドに転送する運動感覚教示で触覚付きの実演データを収集し、触覚を統合した視覚運動ポリシーと力制御により接触の多い巧みな操作を実現した。

• RoboEngine: セマンティックロボットセグメンテーションと背景生成によるプラグアンドプレイなロボットデータ拡張
  データ拡張2025/3/1

  ロボットのセグメンテーションと背景生成を組み合わせ、数行のコードで物理・タスクを考慮した視覚データ拡張を可能にするツールキットを提案。単一シーンのデモから6つの新規シーンへの汎化を実現し、性能を200%以上向上させた。

• 自己教師あり単眼4Dシーン再構成による一人称視点動画の理解
  4D再構成2024/11/1

  一人称視点動画からカメラ内部パラメータ・カメラ姿勢・動画深度を自己教師あり学習で推定し、高密度な4Dシーン再構成を高速に行うモデルEgoMono4Dを提案した。

• General Flow as Foundation Affordance for Scalable Robot Learning
  2024/1/1