Chenrui Tie
National University of Singapore
収録論文 13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
- ActGaze: 反事実的視覚介入による行動に基づく注視学習で高精度マニピュレーションを実現VLA2026/9/24
VLAモデルの視覚的注意をタスクに関連する領域に集中させるため、反事実的視覚介入によって行動予測に重要な領域を特定し、注視を学習させる手法を提案。実機実験で高精度マニピュレーションタスクにおいて既存手法を上回る性能を示した。
- ContactExplorer: 接触カバレッジ誘導による汎用巧みなマニピュレーションの探索マニピュレーション2026/3/1
物体表面と手指の接触パターンをカウントベースで探索し、未探索の接触領域へ誘導する強化学習手法を提案し、巧みなマニピュレーションのサンプル効率と成功率を向上させた。
- RoTri-Diff: 空間的なロボット-物体三者間相互作用に基づく両腕操作のための拡散モデル両腕操作/拡散モデル/模倣学習2026/3/1
両腕と操作対象物の間の相対的な6D姿勢を符号化した三者間相互作用表現を導入し、階層的拡散過程で軌道生成する模倣学習フレームワークを提案。シミュレーションと実機で高い性能を実証した。
- パーツ認識型高密度3D特徴場による汎用的な関節物体マニピュレーションの学習マニピュレーション2026/2/1
関節物体の機能部位を認識する高密度3D特徴場PA3FFを学習し、それを用いた模倣学習フレームワークPADPで汎化性能とサンプル効率を向上させた。
- LISN: VLMベース制御器調整による言語指示型ソーシャルナビゲーションソーシャルナビゲーション2025/12/1
言語指示に従い社会的規範を守るソーシャルナビゲーションのベンチマークLISN-Benchを構築し、VLMがコストマップと制御パラメータを調整する階層型手法を提案した。
- ShapeForce：接触の多いマニピュレーションのための低コスト柔軟ロボット手首触覚2025/11/1
人間が接触時の相対的な力変化を利用することに着想を得て、柔軟コアの変形をマーカー追跡で推定し力覚信号を生成する低コストでプラグアンドプレイな柔軟手首を提案。6軸力覚センサに匹敵する性能を接触の多いタスクで実現した。
- AdaptPNP: 把持・非把持スキルを統合した適応的ロボットマニピュレーションマニピュレーション2025/11/1
VLMを用いて把持と非把持（押す・つつく等）の動作を組み合わせた計画を生成し、デジタルツインで予測しながら実環境でも適応的に再計画するマニピュレーション枠組みを提案した論文。
- Manual2Skill++: コネクタを考慮した指示書からの汎用ロボット組立組立/マニピュレーション2025/10/1
組立指示書から視覚言語モデルで接続情報を抽出し、部品と接続関係を階層グラフで表現してロボット組立を実行するフレームワークを提案。
- Goal-VLA: 画像生成VLMを物体中心の世界モデルとして活用するゼロショットロボットマニピュレーションVLA2025/6/1
画像生成型VLMを世界モデルとして使い、目標状態の画像を生成して物体姿勢を導出することで、追加学習なしに多様な操作タスクを実現するフレームワークを提案。
- Manual2Skill: 視覚言語モデルを用いた家具組立のための説明書読解とロボットスキル獲得マニピュレーション2025/2/1
VLMで説明書画像から組立情報を抽出し、階層的な組立グラフと6D姿勢推定・動作計画を組み合わせて、ロボットがIKEA家具を組み立てられるようにしたフレームワーク。
- ET-SEED: 効率的な軌道レベルSE(3)同変拡散ポリシーマニピュレーション2024/11/1
空間対称性を利用した軌道レベルのSE(3)同変拡散モデルを提案し、ロボットマニピュレーションにおけるデモンストレーション依存を減らしつつ、データ効率と汎化性能を向上させた。
- EqvAfford: 点レベルアフォーダンス学習のためのSE(3)同変性マニピュレーション2024/8/1
物体の姿勢に依存しない操作を実現するため、点レベルアフォーダンス学習にSE(3)同変性を導入したフレームワークEqvAffordを提案し、多様な姿勢の物体に対する操作タスクで高い性能と汎化能力を示した。
- 接触合成に基づく汎用ロボットマニピュレーション基盤モデルマニピュレーション2024/5/1
物体とロボットの点群・物性・目標運動を入力し、接触点と接触力を出力することで、多様な物体の操作を統一的に扱う基盤モデルを提案した。