Keyu Wang

収録論文 3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

• TaCo: 異種触覚データの可逆・非可逆コーデックのベンチマーク
  触覚2026/2/1

  触覚データの圧縮手法30種を5データセットで評価する初のベンチマークTaCoを提案し、触覚データで学習した可逆・非可逆コーデックも開発した。

• D3Grasp: 多様で変形可能な物体に対する汎用巧みな把持
  マニピュレーション2025/9/1

  視覚と触覚を統合したマルチモーダル強化学習により、剛体から変形可能な物体まで多様な対象を安定して把持するフレームワークを提案し、実世界で95.1%の成功率を達成した。

• OmniVTLA: 触覚知覚を統合した視覚・触覚・言語・行動モデル
  VLA2025/8/1

  触覚センサの異種性に対応する二経路エンコーダと大規模触覚データセットObjTacを構築し、接触を伴う操作タスクで高い成功率を達成したVLAモデルを提案。