Chi-Wing Fu
収録論文 10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
- PackLab: ロボットビンパッキングのためのMLLM開発・訓練・評価フレームワークマニピュレーション2026/9/20
物理シミュレータ・専用MLLM・ベンチマークを統合し、閉ループで物体選択と配置を予測するロボットビンパッキング用フレームワークを提案。従来のヒューリスティクスや強化学習、汎用MLLMを上回る性能を示した。
- CNS-Edit++: 結合ニューラル形状表現によるカテゴリ非依存の3D編集3D編集2026/7/18
3D形状の編集を、大域的な意味情報と局所的な空間文脈を結合した表現の最適化として定式化し、カテゴリに依存しない編集を可能にするフレームワークを提案した。
- EPS3D: エンドツーエンドのフィードフォワード型3Dパノプティックセグメンテーション3Dセグメンテーション2026/6/8
多視点画像から3Dセマンティック特徴とインスタンス特徴を直接予測するエンドツーエンドのフレームワークを提案し、相互強化モジュールでセマンティクスとインスタンスの一貫性を高めた。
- VLMベースロボットマニピュレーションのための中間表現の再考マニピュレーション2025/11/1
VLMが理解しやすく汎用性の高い中間表現SEAMを提案し、語彙と文法に分解することで多様な未見タスクに対応。さらに検索拡張少数ショット学習による開放語彙セグメンテーションを設計し、実世界実験でSOTA性能を示した。
- DisCo-Layout: 3D屋内レイアウト合成のための意味的・物理的洗練を分離・協調するマルチエージェントフレームワークシーン生成2025/10/1
LLM/VLMを用いた3D屋内レイアウト生成において、意味的関係の修正と物理的空間問題の解決を分離し、マルチエージェントで協調させることで、高品質で汎用性の高いレイアウトを生成するフレームワークを提案。
- Fast-in-Slow：高速操作と低速推論を統合するデュアルシステム基盤モデルVLA2025/6/1
VLMベースの推論システムに実行モジュールを部分的にパラメータ共有して組み込み、高速かつ精密なロボット操作を実現する統合型VLAモデルを提案。
- OPA-Pack: 物体特性を考慮したロボットビンパッキングマニピュレーション2025/5/1
物体の壊れやすさや相性などの特性を認識し、非互換な物体の分離と壊れやすい物体への圧力低減を両立するロボットビンパッキングフレームワークを提案。
- GeoManip: ロボット操作のための汎用インターフェースとしての幾何制約マニピュレーション2025/1/1
物体や部位の関係から得られる幾何制約を言語表現を介して解釈し、訓練なしで多様な操作タスクを実行するフレームワークを提案。
- 物体部分シーンフローによる具現化非依存の行動計画行動計画2024/9/1
対象物体の部分運動を3Dシーンフローとして予測し、その変換から多様なロボットの行動軌道を生成する具現化非依存の手法を提案。
- SDF-Pack: Towards Compact Bin Packing with Signed-Distance-Field Minimization2023/7/1