Md Faizal Karim
収録論文 7本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
マニピュレーション双腕把持把持計画
※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
- Steer2Grasp: 多様な物理的に実行可能な把持拡散のための推論時身体性考慮ステアリングマニピュレーション2026/9/27
凍結した把持拡散モデルを展開先の報酬で推論時に誘導し、実行不可能な把持モードから高報酬モードへ集団レベルで遷移させる学習不要の枠組みを提案。
- 部分観測からの隠れた局所形状推定による双腕把持: PartialBiGrasp双腕把持2026/8/19
部分点群のみから双腕ロボットの把持ペアを生成するフレームワークを提案。畳み込み占有ネットワークで局所形状を学習し、力学的閉鎖を満たす把持をサンプリング最適化で洗練する。
- 物体の姿勢・形状推定は把持に有効か？把持計画2026/5/1
物体の姿勢と形状を推定してから把持点をサンプリングするモジュール方式が、エンドツーエンドの把持合成手法よりも優れているかを実験で検証した。
- DAGDiff: 拡散モデルによる安定かつ衝突のない双腕把持の生成マニピュレーション2025/9/1
双腕把持をSE(3)×SE(3)空間での拡散モデルで直接生成し、幾何・安定性・衝突のガイダンスで物理的に妥当な把持を実現するフレームワーク。
- DG16M: 力最適化を施した双腕把持の大規模データセットマニピュレーション2025/3/1
双腕ロボット把持のための1600万件の把持データセットと物理シミュレーションによるベンチマークを構築し、把持分類器の学習で従来手法を15%上回る成功率を達成した。
- DA-VIL: 強化学習と可変インピーダンス制御による適応的な双腕マニピュレーションマニピュレーション2024/10/1
環境フィードバックに基づく方策学習と勾配ベース最適化を組み合わせ、双腕ロボットのインピーダンスを動的に調整して大型物体の軌道追従タスクを高精度にこなす手法を提案。
- 複雑形状に対する制約付き6自由度把持生成：双腕マニピュレーションの改善マニピュレーション2024/4/1
拡散モデルを用いて、複雑な物体の指定領域に効率的に6自由度把持を生成するCGDFを提案し、双腕操作への有用性を示した。