Huan Zhao
Shanghai Jiao Tong University
収録論文 12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
- 脳活動条件付き行動ポリシーによる神経運動デコーディングBCI/神経デコーディング2026/9/28
事前学習済みVLAモデルを言語を介して神経活動と整合させ、希少な神経-行動ペアデータに頼らずに運動意図をデコードするBrainVLAを提案。
- 物理情報に基づくスライディングウィンドウ粒子フィルタによる触覚のみを用いた手中6自由度物体姿勢推定の精緻化触覚/姿勢推定2026/8/18
視覚が使えない状況で、手のひらの触覚センサ情報のみを用いて、把持物体の6自由度姿勢を高精度に推定する手法を提案した論文。物理的な接触条件を考慮した粒子フィルタと時間的な情報統合により、従来法より精度が向上することを示した。
- NeuroPB: 事前学習された行動表現による神経デコーディングのスケーリングBMI/神経デコーディング2026/8/5
大規模な行動データから事前学習した運動エンコーダを神経活動に転移させ、限られたペアデータで神経信号から連続運動を高精度に再構成するフレームワークを提案。ロボット軌道での事前学習がマカク軌道と同等の性能を示し、データ規模拡大で性能が向上することを実証。
- 段階認識と粗さ制約を備えた多段階ロボット研磨用拡散ポリシーマニピュレーション2026/6/1
多段階のロボット研磨作業において、工程段階の推定と粗さ制約付き拡散サンプリングを導入し、段階遷移の安定性と表面品質を向上させる手法を提案した。
- AX=YB問題に対する不確実性を考慮した最適校正法校正2026/5/1
ハンドアイ校正問題に対し、Lie代数に基づく反復最適化で大域的最適解を近似し、データの不確実性を明示的にモデル化せずに相対不確実性指標で反復を動的調整する手法を提案。高不確実性条件下で精度を大幅に向上させた。
- 表面拘束ポリシー：表面拘束かつ動的に実現可能なロボットスキルの学習模倣学習2026/5/1
拡散ベースの模倣学習に表面形状の拘束と動的実現可能性を組み込み、自由曲面に沿ったロボット動作を生成する新しいポリシーを提案した。
- 変形組織上の手術用ロボット露出タスクのための学習ベース適応制御手術ロボティクス2026/5/1
手術中に組織で覆われた関心領域を露出するため、学習ベースの適応制御フレームワークを提案。視覚的境界の変化を監視し、深層変形推定モデルで把持点を最適化して自律的に組織を牽引する。
- 条件付き軌道予測についての対話軌道予測2026/4/1
周囲エージェントの軌道予測に自己エージェントの動作を組み込み、時間領域間で意図情報を補完・統合する手法CiTを提案し、既存手法を上回る性能を達成した。
- 解剖学的先行知識に基づく自律ロボット心臓超音波標準断面取得フレームワーク医用画像/ロボット制御2026/3/1
心臓超音波の標準断面を自動取得するため、解剖学的先行知識を組み込んだセグメンテーションと強化学習によるプローブ調整を統合したフレームワークを提案した。
- 測地線長DMPに基づくロボット研削スキル学習マニピュレーション2025/4/1
測地線長を用いた動的運動プリミティブ（Geo-DMP）を提案し、位置・姿勢・力を同期してモデル化することで、ロボット研削スキルの高精度な学習と汎化を実現した。
- 腹腔鏡手術における主意図予測のための手術活動文法の活用手術支援ロボティクス2024/9/1
手術手順の文法構造と視覚情報を組み合わせ、腹腔鏡映像から重要な手術意図を高精度に予測するフレームワークを提案した。
- 大規模言語モデルで強化学習を強化する研究のサーベイ：概念・分類・手法VLA2024/4/1
LLMを活用して強化学習を強化する研究を、情報処理・報酬設計・意思決定・生成という4つの役割で分類し、課題と展望を整理したサーベイ。