Kaiyu Hang
Rice University
収録論文 31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
- RoboTok: 人間のデモンストレーション検索と器用な操作学習のためのインターネット規模データエンジンデータエンジン/操作学習2026/9/2
クエリ動画から関連する人間の操作デモをウェブ動画から検索し、器用なロボットポリシーの訓練に利用するデータエンジンを提案。3D手の軌跡に基づく潜在動作空間を学習し、視点や外観の変化に頑健な検索を実現。
- 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。
- ゼロショットSim-to-Realロボット学習：リアクティブキャッチングにおける巧みな操作の研究sim2real2026/5/1
ドメインランダム化の新しい手法DRISを提案し、複数のランダム化インスタンスを同時に扱うことでロボットのポリシーを強化し、ゼロショットでの実機転送を実現した。
- ManiDreams: 不確実性を考慮したタスク特化型直観物理による堅牢な物体操作のためのオープンソースライブラリマニピュレーション2026/3/1
物体操作の堅牢性を高めるため、知覚・パラメータ・構造の不確実性を計画ループ内で表現・伝播・制約するモジュール式フレームワークManiDreamsを提案・公開した。
- ManipulationNet：物理的スキル課題と身体化マルチモーダル推論を備えた実世界ロボット操作のベンチマーク基盤ベンチマーク2026/3/1
実世界のロボット操作タスクを標準化されたハードウェアキットと統一ソフトウェアクライアントで提供し、物理スキルと身体化推論の2トラックで評価する持続可能なベンチマーク基盤を提案した。
- 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。
- B4P: 双方向フォレストと経路修復による把持と配置動作の同時計画マニピュレーション2025/4/1
把持と配置を分離せず、双方向サンプリングで把持候補と配置候補を同時に探索し、冗長マニピュレータの動作計画を効率化するフレームワークを提案。
- ARC-Calib: 探索的ロボット動作によるマーカーレスカメラ・ロボット間自律キャリブレーションキャリブレーション2025/3/1
マーカーや学習済みモデルを使わず、ロボット自身の探索動作から得られる軌跡の幾何拘束を利用してカメラとロボットの位置関係を自律的に推定するキャリブレーション手法を提案。
- 準柔軟なロボット動作による遮蔽物体把持のための衝突を含むマニピュレーション計画マニピュレーション2024/12/1
環境との衝突を許容する準柔軟な動作とインピーダンス制御を組み合わせ、遮蔽された物体を把持するための計画フレームワークを提案し、実機で有効性を示した。
- ランダム化スケジューリングと情報に基づく経路生成による多様体拘束マニピュレータの効率的なマルチロボット動作計画マルチロボット動作計画2024/12/1
複数ロボットの経路をスケジューリングで調整し、スケジューラと動作計画器の双方向フィードバックで実現可能な経路を生成する手法を提案。従来のハイブリッド手法より10〜100倍少ない経路数で計画できる。
- 非把持物体再配置のための物体中心キノダイナミック計画マニピュレーション2024/10/1
物体中心の計画パラダイムを採用し、大規模で物理的に複雑な非把持再配置問題を、モデル誤差や実世界の不確実性に対処しながら解く統合フレームワークを提案した。
- 時間的ケージング：不確実性と限られた知覚下でのロバスト物体操作フレームワークマニピュレーション2024/10/1
1台のロボットでも時間的にエンドエフェクタを切り替えてケージ配置を形成し、物体形状や物理特性の詳細知識なしに開ループでロバストな操作を実現する手法を提案。
- 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。
- 能動表面を備えたウェアラブルローラーリングによる把持内操作の拡張マニピュレーション2024/3/1
指を動かさずに物体を把持内で操作できる、ロボットハンドにも人間の手にも装着可能なモジュール式ローラーリングを開発し、その運動モデルと操作能力を実験で示した。
- 柔軟な探索動作によるロボットと環境のインタラクティブ自己キャリブレーションキャリブレーション2024/3/1
協働ロボットに標準搭載された力覚センサを使い、ロボット自身が環境を柔軟に探索することで、外部センサや人手なしにロボットと環境の空間関係を自動推定する自己キャリブレーション手法を提案した。
- UNO Push: ノンパラメトリック推定とモデル予測制御による統一的な非把持物体押し操作マニピュレーション2024/3/1
少数の探索行動から非パラメトリックに系の遷移関数を近似し、モデル予測制御と組み合わせることで、未知物体に対してもミリメートル精度の押し操作を実現する枠組みを提案した。
- Non-Parametric Self-Identification and Model Predictive Control of Dexterous In-Hand Manipulation2023/7/1
- Self-Supervised Unseen Object Instance Segmentation via Long-Term Robot Interaction2023/2/1
- Kinodynamic Rapidly-exploring Random Forest for Rearrangement-Based Nonprehensile Manipulation2023/2/1
- Rearrangement-Based Manipulation via Kinodynamic Planning and Dynamic Planning Horizons2022/8/1
- Complex In-Hand Manipulation via Compliance-Enabled Finger Gaiting and Multi-Modal Planning2022/1/1
- Benchmarking In-Hand Manipulation2020/1/1
- Multi-Object Rearrangement with Monte Carlo Tree Search:A Case Study on Planar Nonprehensile Sorting2019/12/1
- Object Placement Planning and Optimization for Robot Manipulators2019/7/1
- Dual-Arm In-Hand Manipulation and Regrasping Using Dexterous Manipulation Graphs2019/4/1
- Learning Manipulation States and Actions for Efficient Non-prehensile Rearrangement Planning2019/1/1
- Reinforcement Learning in Topology-based Representation for Human Body Movement with Whole Arm Manipulation2018/9/1
- Dexterous Manipulation Graphs2018/3/1
- Rearrangement with Nonprehensile Manipulation Using Deep Reinforcement Learning2018/3/1