Jiuzhou Lei

収録論文 8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

• 触覚を想像する：想像された触覚表現による触覚情報を活用した操作
  マニピュレーション2026/7/1

  触覚センサーを使わずに、視覚と自己受容感覚から触覚観測を予測し、その予測信号で操作ポリシーを導くフレームワークTacImagを提案。シミュレーションと実世界のタスクで性能向上を確認した。

• 行動アンクローニング：推論時ステアリングなしでモードリダイレクションをポリシー重みに蒸留する手法
  模倣学習/ポリシー編集2026/6/1

  デモデータに含まれる望ましくない行動モードを抑制するため、一時的なモード分類器からのリダイレクション信号をポリシー重みに蒸留し、推論時オーバーヘッドなしで安全な行動を実現する手法MoREを提案した。

• 接触豊富な操作における視覚-触覚世界モデルの重要要素：ContactWorld
  操作2026/6/1

  接触を伴う操作タスクにおける視覚-触覚世界モデルの性能を、12種類のタスクで体系的に比較し、空間構造と時間連続性を持つ表現（特に点群と触覚力場）が計画性能を向上させることを示した。

• いつ見て、いつ感じるかを学ぶ：接触を考慮した操作のための適応的視覚・トルク融合
  マニピュレーション2026/4/1

  接触を伴う操作タスクで、非接触時は視覚のみを使い、接触時のみ力覚情報を適応的に活用する融合戦略を提案し、拡散ベースの操作ポリシーで既存手法より成功率を14%向上させた。

• 反実仮想失敗合成による実行可能な操作リカバリの学習
  マニピュレーション2026/3/1

  実世界の成功デモから生成モデルで反実仮想的な失敗ロールアウトを合成し、失敗診断と回復軌道を予測するフレームワークを提案。実機実験で補正精度を大幅に向上させた。

• ANGEL：多様な果実を優しく収穫する新型グリッパ
  ソフトグリッパ2025/10/1

  紐で絞る仕組みを応用したケーブル駆動のソフトグリッパを開発し、サイズの異なる果実を傷つけずに収穫できることをトマト実験で示した。

• 果樹園の長期モニタリングのための時空間メトリック・セマンティックマッピング：手法とデータセット
  メトリック・セマンティックマッピング2024/9/1

  LiDARとRGBを融合して果実の3D位置を推定し、位置・見た目・トポロジー情報を活用した4D対応付けで成長を追跡するシステムを提案。実データで96.9%の果実計数精度を達成し、多種果実の成長期データセットを公開した。

• SlideSLAM: マルチロボットナビゲーションのための疎で軽量な分散型メトリック・セマンティックSLAM
  SLAM2024/6/1

  異種ロボットチームが協調して物体ベースのメトリック・セマンティック地図をリアルタイムに構築できる、分散型SLAMフレームワークを開発した。