Howard H. Qian

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

• EgoInfinity: ウェブ規模の4D手と物体のインタラクションデータエンジンによる任意視点ロボット再ターゲティングとビデオから行動へのロボット学習
  データエンジン/ロボット学習2026/6/1

  インターネット上の人間の操作ビデオを、ロボットの学習に使える4D手と物体のインタラクションデータに自動変換するモジュール式データエンジンを提案。手の軌跡や物体の6-DoF姿勢などを復元し、多様なロボット形態への動作再ターゲティングを可能にする。

• MotionBits: 剛体の運動レベル解析によるビデオセグメンテーション
  セグメンテーション2026/3/1

  剛体の運動を基本単位とする新しいセグメンテーション概念「MotionBit」を提案し、手動ラベル付きベンチマークと学習不要のグラフベース手法で既存手法を上回る性能を示した。

• rt-RISeg: 実時間モデルフリーなロボット対話型セグメンテーションによる能動的インスタンスレベル物体理解
  セグメンテーション2025/7/1

  ロボットが物体を操作する際の身体フレーム不変特徴を利用し、学習済みモデルなしで未知物体を実時間でセグメンテーションする対話型知覚フレームワークを提案。

• 不確実性下での柔軟・接触活用型マニピュレーションによるロバストなペグ挿入組立
  マニピュレーション2025/6/1

  ペグと穴の接触を積極的に利用し、位置ずれや形状誤差があっても学習なしでペグ挿入を実現するマニピュレーションシステムを提案。NISTの組立タスクボードなどでロバスト性を検証した。

• RISeg: ロボットインタラクションによる物体セグメンテーション
  セグメンテーション2024/3/1

  ロボットが物体に触れて動かし、剛体に付随するフレームの相対速度から物体を識別することで、混雑環境でも未見物体のセグメンテーション精度を大幅に改善する手法を提案。