Daqiang Guo

The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)

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

• 想像した通りに実現する：視覚プランと行動の整合学習
  マニピュレーション2026/9/27

  世界行動モデルが生成する視覚的予測を目標条件付き提案として扱い、凍結した行動条件付き世界モデルとの予測一致度をフィードバックにFlow Policy Optimizationで行動ヘッドを最適化する手法を提案。実機UR5の4タスクで成功率を43.4%から75.1%に向上させた。

• Robot-GST: 幾何学的時空間ロボット方策の表現と評価
  sim2real2026/9/27

  RGB-D観測から3DガウススプラッティングとSAM3Dで高忠実度なロボット環境を構築し、実行前に行動候補をシミュレーション評価することで長期マニピュレーションの信頼性を高める枠組みを提案した。

• GraspTune: 触覚駆動による把持実行の微調整で堅牢な把持を実現
  マニピュレーション2026/9/21

  視覚的な把持提案を触覚フィードバックで実行段階で修正し、安定した把持成功率を大幅に向上させるフレームワークを提案。

• 人間とロボットの協調組立における解釈可能な認知作業負荷評価のための注意と行動手がかりを統合した視覚ベースフレームワーク
  人間ロボット協調2026/9/14

  RGB-D観測とロボット状態から作業者の注意・行動を時系列で表現し、HRC組立中の作業負荷を連続的かつ解釈可能に評価する視覚ベース手法を提案。ギアボックス組立実験で主観評価や心電図と関連を確認。

• PredTac: 予測触覚による接触の多いマニピュレーションの学習
  触覚2026/9/14

  触覚センサの実測値の代わりに、視覚とロボット状態から触覚を予測してポリシー学習・実行に使う枠組みを提案し、実機で実測触覚に迫る成功率を達成した。

• 論理を考慮したマニピュレーションに向けて：スマート製造におけるVLMベースアシスタントのための知識プリミティブ
  VLA2025/12/1

  製造現場での接触を伴う操作に必要なパラメータを8項目のタプルとして形式化し、VLMベースのアシスタントとロボット制御の間で知識信号として活用する手法を提案した。3Dプリンタのスプール取り外しタスクで検証した。