Haoran Guo
収録論文 7本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
触覚マニピュレーション遠隔操作遠隔操作/触覚
※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
- TouchTherm: 触覚・熱レンダリングのためのマルチモーダル物体デジタルツイン構築触覚2026/10/1
実物体を構造化光スキャンと多視点法線マップ、赤外線動画から、視覚・触覚・熱のシミュレーション可能なデジタルツインとして再構築するフレームワークを提案。
- Touch2Robot: 人間のデモンストレーションループにロボットの触覚を統合触覚2026/9/21
人間の手の動きと触覚グローブの計測から、対象ロボットハンドの接触をシミュレーション上で可視化し、デモ中にフィードバックすることで、ロボットへの転移性能とデータ収集効率を向上させるフレームワーク。
- DexMani: 人間由来の操作性ガイダンスによる器用な回転操作マニピュレーション2026/8/1
人間のデモから接触条件付きの操作性進化を学習し、それを強化学習のガイドとして用いることで、異なるロボットハンドでの物体回転スキル獲得を可能にするフレームワークを提案した。
- Bio-Skin: 低コストで温度調節機能を備えたマルチモーダル触覚センサ触覚2025/3/1
単軸ホール素子と棒状ピエゾ抵抗、サーミスタと加熱線を組み合わせ、力と温度を検出できる低コストな多層構造の触覚センサを開発した。
- 遠隔操作のための適応的異常回復：拡散モデルによる視覚追跡遠隔操作2025/3/1
遮蔽や照明不足などの映像異常をフレーム差分で検出し、拡散モデルで再構成して遠隔操作の追従精度を高める枠組みを提案。
- 双方向モーメンタム型触覚フィードバックと制御によるハンド内巧みな遠隔操作システム遠隔操作/触覚2024/9/1
手のひらサイズのモーメンタム駆動機構とIMUを用いて、トルクを含むリアルタイム触覚フィードバックと学習ベースの遠隔操作を実現した研究。
- 巧みな操作のための触覚センサ配置のデータ駆動最適化触覚2024/9/1
深層強化学習による巧みな操作において、各触覚センサの貢献度を定量化し、92個から21個へ削減しても性能を93%維持できることを示した。さらに重要度ランキングに基づき14個で90%以上の性能を保つ配置を明らかにした。