Jingxiang Guo
収録論文 11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
- SyLink Hand：人間の巧緻性を目指したシナジー着想リンク駆動の擬人化ハンドハンド/機構設計2026/6/1
人間の手のシナジー（協調運動）に着想を得て、リンク機構で駆動する擬人化ハンドを設計・試作し、外観・運動学・機能の擬人性と機械的簡素さを両立した。
- AdaptPNP: 把持・非把持スキルを統合した適応的ロボットマニピュレーションマニピュレーション2025/11/1
VLMを用いて把持と非把持（押す・つつく等）の動作を組み合わせた計画を生成し、デジタルツインで予測しながら実環境でも適応的に再計画するマニピュレーション枠組みを提案した論文。
- ShapeForce：接触の多いマニピュレーションのための低コスト柔軟ロボット手首触覚2025/11/1
人間が接触時の相対的な力変化を利用することに着想を得て、柔軟コアの変形をマーカー追跡で推定し力覚信号を生成する低コストでプラグアンドプレイな柔軟手首を提案。6軸力覚センサに匹敵する性能を接触の多いタスクで実現した。
- 汎化可能な両腕マニピュレーションのベンチマーク：CVPR 2025 MEISワークショップにおけるRoboTwin両腕協調チャレンジマニピュレーション2025/6/1
RoboTwinシミュレーションと実機ロボットを用いた両腕マニピュレーションの国際コンペを開催し、17タスクで64チームが競い、汎化可能な協調方策の知見をまとめた。
- Goal-VLA: 画像生成VLMを物体中心の世界モデルとして活用するゼロショットロボットマニピュレーションVLA2025/6/1
画像生成型VLMを世界モデルとして使い、目標状態の画像を生成して物体姿勢を導出することで、追加学習なしに多様な操作タスクを実現するフレームワークを提案。
- DexSinGrasp: 密集した clutter 環境における巧みな物体分離と把持のための統合ポリシーの学習マニピュレーション2025/4/1
多自由度の巧みなハンドを用いて、密集した clutter 環境で物体を分離しながら把持する統合ポリシーを学習し、カリキュラム学習とポリシー蒸留により効率と成功率を向上させた。
- MetaFold: 軌道生成と基盤モデルによる言語誘導型多カテゴリ衣類折り畳みフレームワークマニピュレーション2025/3/1
衣類折り畳みタスクにおいて、タスク計画と言語誘導の点群軌道生成、低レベル基盤モデルによる行動予測を分離して学習し、多カテゴリの衣類や多様な指示に適応できるフレームワークを提案した。
- Manual2Skill: 視覚言語モデルを用いた家具組立のための説明書読解とロボットスキル獲得マニピュレーション2025/2/1
VLMで説明書画像から組立情報を抽出し、階層的な組立グラフと6D姿勢推定・動作計画を組み合わせて、ロボットがIKEA家具を組み立てられるようにしたフレームワーク。
- TelePreview: 仮想アーム支援による使いやすい遠隔操作システム遠隔操作2024/12/1
人間の入力を基にロボット動作をリアルタイムで仮想表示し、安全かつ直感的に教示データを収集できる低コスト遠隔操作システムを提案。
- D(R,O) Grasp：ロボットと物体の相互作用を統一的に表現するクロスエンボディメント巧みな把持マニピュレーション2024/10/1
ロボットハンドの記述と物体の点群を入力とし、様々なハンドと物体形状に対応する安定した把持を高速に予測するフレームワークを提案。シミュレーションと実機で高い成功率を示した。
- MASQ: 四足歩行ロボット単体の歩容学習のためのマルチエージェント強化学習歩行2024/8/1
四足ロボットの各脚をエージェントとみなし、グローバルクリティックを共有するマルチエージェント強化学習で歩容を学習させ、収束の高速化と実環境での頑健性向上を実現した。