Lin Shao
収録論文 49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
- OpenWAM: 体系的な世界行動モデル事前学習に向けたオープンでモジュール型の探求VLA2026/9/7
世界行動モデルの設計空間をモジュール化し、制御実験を通じて設計原則を抽出・検証するオープンな研究基盤を構築した。
- ロボットから人への物体受け渡しを堅牢にする能動的接触センシングマニピュレーション2026/5/1
ロボットが物体を人に渡す際、人がしっかり握ったかどうかを能動的な動きと力センシングで推定し、誤ったタイミングでの解放を防ぐ手法を提案。実験で97.5%の成功率を達成した。
- FingerEye: 連続的な視覚-触覚センシングによる器用な操作の学習器用操作/触覚/視覚-触覚融合2026/4/1
指先にカメラと変形可能な接触インターフェースを統合し、接触前後の連続的な視覚-触覚フィードバックで器用な操作を学習するフレームワークを提案。グループ構造化モダリティ融合により、シミュレーションと実世界の両方で成功率を大幅に向上させた。
- ContactExplorer: 接触カバレッジ誘導による汎用巧みなマニピュレーションの探索マニピュレーション2026/3/1
物体表面と手指の接触パターンをカウントベースで探索し、未探索の接触領域へ誘導する強化学習手法を提案し、巧みなマニピュレーションのサンプル効率と成功率を向上させた。
- RL強化テレオペレーションと巧みな専門家混合VLAによる人間らしい操作の実現VLA/巧緻操作/触覚2026/3/1
高自由度の両手巧緻操作を可能にするため、RLで訓練した原子スキルによるデータ収集支援と、触覚・力覚を統合したVLAアーキテクチャを提案し、接触を伴う複雑タスクで成功率を2倍に向上させた。
- RoTri-Diff: 空間的なロボット-物体三者間相互作用に基づく両腕操作のための拡散モデル両腕操作/拡散モデル/模倣学習2026/3/1
両腕と操作対象物の間の相対的な6D姿勢を符号化した三者間相互作用表現を導入し、階層的拡散過程で軌道生成する模倣学習フレームワークを提案。シミュレーションと実機で高い性能を実証した。
- Bi-Adapt: 意味的対応による新規カテゴリ3D物体への少数ショット両手操作適応マニピュレーション2026/2/1
視覚基盤モデルを活用してカテゴリをまたぐアフォーダンス対応を学習し、新規カテゴリの物体に対する両手操作を少数データで効率的に汎化させるフレームワークを提案した。
- DexRepNet++：幾何学的・空間的な手と物体の表現を用いた器用なロボットマニピュレーションの学習マニピュレーション2026/2/1
手と物体の表面特徴と空間関係を捉える新表現DexRepを提案し、把持・回転・受け渡しの器用な操作タスクで高い汎化性能と実機移行性を実現した。
- ManiLong-Shot: 長期的操作のためのインタラクション認識ワンショット模倣学習模倣学習2025/12/1
物理的インタラクションイベントに基づいて長期的タスクをプリミティブに分解し、VLMやルールベースの推論でワンショット模倣学習を実現するフレームワークを提案。
- LISN: VLMベース制御器調整による言語指示型ソーシャルナビゲーションソーシャルナビゲーション2025/12/1
言語指示に従い社会的規範を守るソーシャルナビゲーションのベンチマークLISN-Benchを構築し、VLMがコストマップと制御パラメータを調整する階層型手法を提案した。
- 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。
- Manual2Skill++: コネクタを考慮した指示書からの汎用ロボット組立組立/マニピュレーション2025/10/1
組立指示書から視覚言語モデルで接続情報を抽出し、部品と接続関係を階層グラフで表現してロボット組立を実行するフレームワークを提案。
- T(R,O) Grasp：ロボットと物体の空間変換をグラフ拡散で生成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2025/10/1
ロボットハンドと物体の空間変換を統一的に表現するグラフ拡散モデルを提案し、多様なハンドで高成功率・高速な把持生成を実現した。
- VLA-OS：視覚言語行動モデルにおける計画表現とパラダイムの構造化と分析VLA2025/6/1
VLAモデルの計画パラダイムと表現を統一的に比較するVLA-OSを提案し、視覚接地表現が言語表現より優れ、階層型VLAが性能・汎化・拡張性で優位だが速度が遅いことを示した。
- 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。
- OWMM-Agent：マルチモーダルなエージェントデータ合成によるオープンワールド移動マニピュレーション移動マニピュレーション2025/6/1
オープンワールド移動マニピュレーションのためのマルチモーダルエージェントアーキテクチャと、VLMをファインチューニングするデータ合成パイプラインを提案し、実世界でSOTA性能と汎化を実現した。
- 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。
- FLIP: フロー中心の生成的計画による汎用マニピュレーション世界モデルマニピュレーション2024/12/1
画像フローを汎用行動表現として使い、フロー生成・動画生成・視覚言語価値モデルを組み合わせて長期的な操作計画を立案する世界モデルを提案した。
- 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。
- EMOS: 身体性を考慮した異種マルチロボットOSとLLMエージェント群制御2024/10/1
異種ロボット群がURDFから自身の身体能力を理解し、LLMエージェントが協調して操作・知覚・ナビゲーション・物体再配置を行うフレームワークとベンチマークを提案。
- 幾何学的不確かさ下での安定物体配置のための微分可能接触ダイナミクスマニピュレーション2024/9/1
接触ダイナミクスの微分可能シミュレーションを用いて、力覚センサの読みから物体の姿勢や形状の不確かさを推定し、ロボットアームによる安定した物体配置を実現する手法を提案。
- TieBot: 実世界-シミュレーション-実世界アプローチによる視覚デモンストレーションからのネクタイ結び学習変形物体マニピュレーション2024/7/1
ネクタイの変形と長期的な操作が難しいネクタイ結びを、実演動画からメッシュ列を推定し、教師方策と生徒方策を学習して実機に転移するReal-to-Sim-to-Realシステムを提案。実機で双腕ロボットが10回中5回成功。
- 接触合成に基づく汎用ロボットマニピュレーション基盤モデルマニピュレーション2024/5/1
物体とロボットの点群・物性・目標運動を入力し、接触点と接触力を出力することで、多様な物体の操作を統一的に扱う基盤モデルを提案した。
- 自己整合による大規模言語モデルを用いたロボットスキルの報酬学習報酬学習2024/5/1
LLMが提案した報酬関数を、実行フィードバックに基づく自己整合プロセスで反復的に調整し、人間なしで効率的にロボットスキルの報酬を学習する手法を提案した。
- RiEMann: 点群セグメンテーション不要の準リアルタイムSE(3)同変ロボットマニピュレーションマニピュレーション2024/3/1
シーン点群から対象物をセグメンテーションせずに直接操作目標姿勢を予測するSE(3)同変な模倣学習フレームワークを提案し、5〜10回のデモで学習して未知のSE(3)変換や妨害物体に頑健、準リアルタイムで動作することを示した。
- SoftMAC: Differentiable Soft Body Simulation with Forecast-based Contact Model and Two-way Coupling with Articulated Rigid Bodies and Clothes2023/12/1
- Generalizable Long-Horizon Manipulations with Large Language Models2023/10/1
- Diff-Transfer: Model-based Robotic Manipulation Skill Transfer via Differentiable Physics Simulation2023/10/1
- GAMMA: Generalizable Articulation Modeling and Manipulation for Articulated Objects2023/9/1
- Jade: A Differentiable Physics Engine for Articulated Rigid Bodies with Intersection-Free Frictional Contact2023/9/1
- ClothesNet: An Information-Rich 3D Garment Model Repository with Simulated Clothes Environment2023/8/1
- DexRepNet: Learning Dexterous Robotic Grasping Network with Geometric and Spatial Hand-Object Representations2023/3/1
- SAM-RL: Sensing-Aware Model-Based Reinforcement Learning via Differentiable Physics-Based Simulation and Rendering2022/10/1
- RoboAssembly: Learning Generalizable Furniture Assembly Policy in a Novel Multi-robot Contact-rich Simulation Environment2021/12/1
- SAGCI-System: Towards Sample-Efficient, Generalizable, Compositional, and Incremental Robot Learning2021/11/1
- Learning to Regrasp by Learning to Place2021/9/1
- OmniHang: Learning to Hang Arbitrary Objects using Contact Point Correspondences and Neural Collision Estimation2021/3/1
- Dexterous Manipulation Primitives for the Real Robot Challenge2021/1/1
- GRAC: Self-Guided and Self-Regularized Actor-Critic2020/9/1
- Design and Control of Roller Grasper V2 for In-Hand Manipulation2020/4/1
- Learning 3D Part Assembly from a Single Image2020/3/1
- Learning to Scaffold the Development of Robotic Manipulation Skills2019/11/1
- UniGrasp: Learning a Unified Model to Grasp with Multifingered Robotic Hands2019/10/1
- ClusterNet: 3D Instance Segmentation in RGB-D Images2018/7/1
- Motion-based Object Segmentation based on Dense RGB-D Scene Flow2018/4/1