Lan Wei
収録論文 14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
- RefGuard: 対象・基準・フレームの同時接地による同一性認識型言語誘導ロボット操作マニピュレーション2026/9/5
言語指示が指す物体を、対象・基準・参照フレームの3変数の同時事後分布で推定し、実行・確認・再観察・中止を判断する同一性認識型の接地フレームワークを提案。実機で同一性スイッチをゼロにしつつ、曖昧な場面でも90%の成功率を達成した。
- 制約付きLLMによる意味と物理の橋渡し：安全で信頼できるロボットマニピュレーションマニピュレーション2026/8/29
言語指示から生成されたプランが物理的に実行可能かを検証するため、型付き契約とMCPスキーマ検証、MoveIt Task Constructorによる衝突チェックを組み合わせ、実機で高い成功率を達成した。
- 堅牢なマルチロボット操作のための閉ループマルチエージェントフレームワーク群制御2026/7/1
LLMを用いた階層型閉ループエージェントフレームワークを提案し、複数ロボットの協調操作を実現。計画・操作・検証の3エージェントが連携し、実世界実験で高い成功率と適応性を示した。
- タスク編集による汎用3D視覚運動ポリシー学習模倣学習2026/6/1
3D視覚運動ポリシーの学習効率を高めるため、タスクをシーン・スキル・オブジェクトに分解し再結合するデモ生成フレームワーク「Task-Edit」を提案した。実世界実験で、長期的操作タスクにおける汎化性能の向上を実証した。
- TacEvo: LLM駆動の品質多様性探索によるロボット触覚認識の自己進化的アーキテクチャ発見触覚2026/6/1
触覚画像認識のためのニューラルネットワーク構造を、LLMによるコード変異とMAP-Elites探索で自動進化させるフレームワークを提案し、力推定と細かいテクスチャ分類で専門家設計を上回る性能を達成した。
- TacVerse: クロスセンサー視覚ベース触覚認識のためのマルチセンサーデータセットとベンチマーク触覚2026/6/1
7種類の視覚ベース触覚センサーから10万枚以上の画像を収集し、形状分類・格子分類・力推定の3タスクでセンサー間の汎化性能を評価するデータセットとベンチマークを構築した。
- 複雑形状の光駆動マイクロロボットの仮想視触覚遠隔操作のためのデジタルツインフレームワーク遠隔操作/触覚フィードバック2026/5/1
光ピンセットで駆動する複雑形状のマイクロロボットを、デジタルツイン環境と触覚フィードバックを統合した遠隔操作システムを提案し、シミュレーションで操作性能を向上させた。
- Mag-VLA: 両腕磁気駆動マイクロロボット操作のための視覚言語行動モデルVLA/マイクロロボット/両腕操作2026/5/1
磁気駆動マイクロロボットを両腕ロボットで操作するための視覚言語行動モデルを提案し、位相認識とアクションチャンキングにより高精度な操作を実現した。
- 生物学的マイクロマニピュレーションにおけるマイクロ器用性：身体性、知覚、制御マイクロマニピュレーション2026/4/1
マイクロスケールでの生物学的対象物の操作を、身体性・知覚・制御の観点から「マイクロ器用性」として体系化し、既存のプラットフォームと制御戦略をレビューした論文。
- 深度依存型光マイクロロボット顕微鏡画像生成のための二重制御周波数認識拡散モデル画像生成2026/4/1
光ピンセットで駆動するマイクロロボットの3次元認識向上のため、深度に依存する回折や焦点ぼけを物理的に再現する拡散モデルを提案した。
- TactEx: 人間らしい触覚と硬さ推定のための説明可能なマルチモーダルロボットインタラクションフレームワークマルチモーダル触覚2026/2/1
視覚・触覚・言語を統合し、果物の熟度判定を通じて硬さを推定する説明可能なロボットフレームワークを提案。触覚配置にはGSAMが有効で、LLMによる自然言語説明を付与し、90%のタスク成功率を達成。
- 適応グリッドと物理情報を活用した光マイクロロボットの深度推定マイクロロボット/深度推定2025/9/1
光ピンセットで操作される透明なマイクロロボットの深度推定において、物理ベースのフォーカス指標と適応グリッド戦略を組み合わせることで、少ない学習データでも高精度を実現した研究。
- 深層学習による光マイクロロボットの姿勢・深度知覚のためのデータセットとベンチマークマイクロロボット知覚2025/5/1
光ピンセットで操作するマイクロロボットの姿勢分類と深度回帰のための初の公開データセットOTMRを構築し、8つの深層学習モデルをベンチマーク評価した。
- ロボット支援in vivoパッチクランプのためのマルチピペット位置推定における粗から細への学習マニピュレーション2025/4/1
GANで背景ノイズを除去し、2段階Transformerで複数ピペットの先端位置を粗いヒートマップから精密座標へと推定する手法を提案し、10μm以内で98%以上の精度を達成した。