Chengkai Dai
Centre for Perceptual and Interactive Intelligence
収録論文 12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
- WildFab: 実世界モデルからの多軸3Dプリンティング3Dプリンティング2026/9/2
実世界の複雑な3Dモデル（ソリッドとシェルの組み合わせや非多様体構造を含む）を直接処理し、多軸3Dプリンティングのための空間ツールパスと衝突回避動作を計算するフレームワークを提案。ニューラル符号なし距離場と正則化一般化巻き数場を組み合わせたハイブリッド表現を用いる。
- 近接3D：センシング多様体上の容量近接による形状復元触覚2026/8/31
曲面状の容量性テキスタイルを形状センサとして用い、その表面を非平面センシング多様体として扱い、容量近接場から物体形状を復元する多視点フィードフォワードモデルを提案した。
- 拘束勾配投影による衝突回避冗長ロボット多軸積層造形の軌道最適化軌道最適化/積層造形2026/6/1
冗長ロボットによる多軸積層造形の長大経路に対して、相対ヤコビアンとSDF衝突モデルを用い、自己運動多様体への射影で堆積位置制約を満たしつつ衝突回避と平滑化を実現する軌道最適化フレームワークを提案した。
- プロンプトから印刷可能モデルへ：オフセット直接選好最適化によるサポート効率の良い3D生成3D生成2025/11/1
テキストから3Dモデルを生成する際に、サポート材の使用量を抑えるよう直接選好最適化（ODPO）を組み込み、印刷しやすさとプロンプト忠実度を両立させたフレームワークSEGを提案。
- 多軸DLP 3Dプリンティングのための曲線ベーススライサー積層造形2025/9/1
DLP 3Dプリンティングにおいて、パラメトリック曲線を用いて動的に向きが変化する平面層を生成する新しいスライス手法を提案し、ロボット多軸プリント実験で有効性を検証した。
- INF-3DP: 暗黙的ニューラル場による衝突回避マルチ軸3Dプリンティングマニピュレーション2025/9/1
暗黙的ニューラル場を用いて、ツールパス生成と衝突回避動作計画を統合したマルチ軸3Dプリンティングの計算フレームワークを提案し、従来手法より最大2桁高速化を実現した。
- 織物触覚スキンによる身体性ジェスチャ制御で実現する直感的な人間-ロボットインタラクション触覚2025/9/1
曲面上に貼れる織物型静電容量触覚スキンと軽量な畳み込みトランスフォーマーで14種のジェスチャを高精度認識し、ロボットアーム操作を最大57%高速化するHRIフレームワークを提案。
- コンピュータ制御による3D自由曲面の織成製造・ファブリケーション2024/3/1
曲げ剛性の高い糸を用いて任意の3D曲面形状の織物を製造する新しいコンピュータ制御織機と、入力曲面を織り操作コードに変換する計算手法を開発した。
- Fast Generation of High Fidelity RGB-D Images by Deep-Learning with Adaptive Convolution2020/2/1
- Planning Jerk-Optimized Trajectory with Discrete-Time Constraints for Redundant Robots2019/9/1
- General Support-Effective Decomposition for Multi-Directional 3D Printing2018/12/1
- Motion Imitation Based on Sparsely Sampled Correspondence2016/7/1