He Chen

収録論文 5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

• VLMaterial: 視覚言語モデルに基づくカメラとレーダーの融合による物理的根拠を持つ材料識別
  材料識別2026/4/1

  視覚言語モデルとレーダーの物理知識を融合し、ガラスやプラスチックなどの材料を高精度に識別するトレーニング不要のフレームワークを提案した。

• D-Compress: リソース制約のあるロボット向けリアルタイムストリーミングのための詳細保持型LiDARレンジ画像圧縮
  点群圧縮2026/3/1

  LiDAR点群をレンジ画像として圧縮する際、幾何学的詳細を保ちつつ高速に圧縮するフレームワークD-Compressを提案し、動的帯域下でのレート制御も導入した。

• RadarEye: ロボット注ぎ作業におけるmmWaveレーダーを用いた堅牢な液面追跡
  マニピュレーション2026/2/1

  透明な液体の注ぎ作業において、mmWaveレーダーで液面をリアルタイムに推定・追跡するパイプラインを提案し、視覚や超音波を上回る精度を実現した。

• 大規模言語モデルはレーダー信号から材料を識別できるか？
  触覚/センシング2025/8/1

  レーダー生信号から材料を直接推論するLLM活用の初の試み。物理ベースの信号処理で特徴を抽出し、RAGでドメイン知識を補って識別する手法を提案。

• FuseGrasp: 透明物体把持のためのレーダー・カメラ融合システム
  マニピュレーション2025/2/1

  ミリ波レーダーとカメラを融合し、透明物体の深度補完と把持成功率を向上させるシステムを提案。大規模RGB-Dデータでの事前学習と自作RGB-D-Radarデータでの微調整により、透明物体の材質識別も可能にした。