Haoran Lu
Northwestern University
収録論文 16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
- DexTacWAM: 巧みな操作のための視触覚ワールドアクションモデルマニピュレーション2026/9/21
各指先の触覚を個別に符号化し、指・姿勢を考慮した圧縮器で統合して動画拡散ワールドモデルに注入する視触覚ワールドアクションモデルを提案し、接触の多い両手巧み操作タスクで大幅な性能向上を達成した。
- ロボット学習のための進捗報酬モデリング：包括的サーベイロボット学習2026/7/1
ロボット学習における進捗報酬のモデリング手法を統一的な枠組みで整理し、モデルのインターフェース、構築方法、データとベンチマークの3つの視点から分野を概観したサーベイ論文。
- RoboDojo: 汎用ロボット操作ポリシーの包括的評価のための統合シミュレーション・実世界ベンチマークベンチマーク2026/7/1
シミュレーションと実世界の両方で汎用ロボット操作ポリシーを評価するための統一ベンチマークを提案し、42のシミュレーションタスクと18の実世界タスクで多様な能力を評価する。
- AnnotateAnything: ロボット操作のための3Dアセット自動アノテーションデータ生成2026/6/16
受動的な3Dアセットに、物体の意味・相互作用・物理的制約を考慮した操作ラベル（把持、接触、関節動作など）を自動付与するフレームワークを提案し、シミュレーションデータ収集の効率とタスク成功率を向上させた。
- MagicSim: 実行可能な身体化インタラクションのための統合基盤シミュレーション基盤2026/6/16
シミュレーションを制御・スキル・計画を結ぶ実行基盤として捉え、YAML定義から多様な実行可能な世界を構築し、コマンドをロボット動作に変換する統一パイプラインを提供する。
- 受動駆動型自己折り畳みロボットの3Dプリンティングと機能モジュール統合自己折り畳みロボット/3Dプリンティング2026/5/1
平らな3Dプリント導電性PLAシートに弾性バンドを通して自己折り畳みさせる手法を提案し、電子部品や磁石を配置した状態から立体構造を形成。折り角度を予測するモデルを導出し、キューブやグリッパー、腱駆動指などの応用を実証した。
- Phys4D：動画拡散モデルから物理的に整合した4Dモデリング4D生成/物理整合性2026/3/1
動画拡散モデルを3段階の学習で物理的に整合した4D世界表現へと引き上げる手法を提案し、幾何・運動・長期物理整合性の評価指標も導入した。
- GarmentPile++: 視覚言語推論によるアフォーダンス駆動の乱雑な衣類取り出しマニピュレーション2026/3/1
衣類の山から言語指示に従って安全かつ正確に1枚だけを取り出すパイプラインを提案。視覚言語モデルと視覚アフォーダンスを統合し、SAM2によるセグメンテーションとマスク微調整、さらに大型衣類向けの双腕協調を導入した。
- 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。
- 未来の触覚を予測して接触操作を学習するDreamTacVLAVLA2025/12/1
高解像度触覚画像と視覚を統合し、将来の触覚信号を予測する触覚ワールドモデルで微調整することで、接触の多い操作タスクにおけるVLAモデルの性能を向上させた研究。
- BiAssemble: 両手協調アフォーダンス学習による幾何学的組み立てマニピュレーション2025/6/1
破片の点群から両手協調に必要なアフォーダンスを学習し、割れた器などの幾何学的組み立てを実現する手法を提案。実世界ベンチマークで従来法を上回る性能を示した。
- RoboVerse：スケーラブルで汎化可能なロボット学習のための統合プラットフォーム・データセット・ベンチマークsim2real2025/4/1
複数のシミュレータとロボット形態に対応する統合シミュレーション基盤MetaSimと、高品質な合成データセット、模倣学習・強化学習の統一ベンチマークを提供するフレームワークを提案。
- GarmentLab：衣服操作のための統合シミュレーションとベンチマーク変形物体操作2024/11/1
衣服や布の操作を学習・評価するための多様なタスクとリアルなシミュレーションを備えたベンチマークを提案し、sim-to-realギャップの縮小を目指す。
- 局所ダイナミクスの再帰的伝播による散乱物体の支持関係推定と対象物取り出しマニピュレーション2024/6/1
散乱した物体群の局所的な力学情報を再帰的に伝播させて支持関係グラフを構築し、対象物を安全に取り出すための操作順序計画を可能にする手法を提案した。
- ImageManip: Image-based Robotic Manipulation with Affordance-guided Next View Selection2023/10/1
- Where2Explore: Few-shot Affordance Learning for Unseen Novel Categories of Articulated Objects2023/9/1