Mingxin Wang
収録論文 7本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
触覚変形物体操作/データセット/ベンチマークロボット清掃ベンチマーク/変形物体操作/触覚操作VLA/移動操作マニピュレーション
※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
- TacDyn-WAM: 異種視触覚ワールドアクションモデルにおける暗黙的触覚ダイナミクスの学習触覚2026/9/30
触覚の未来画像を再構成する代わりに、触覚ダイナミクスを表現空間で予測する視触覚ワールドアクションモデルを提案し、UniVTACで81.5%の成功率を達成した。
- SoftVTBench: 変形を考慮した視覚触覚データセットと変形物体操作のベンチマーク変形物体操作/データセット/ベンチマーク2026/8/19
変形物体操作の物理的相互作用品質を評価するため、視覚触覚データセットと閉ループベンチマークを構築し、変形許容度を考慮した成功率を提案した。
- Push-Wiper: 多様な汚れと表面に対応するセグメント化押し出し軌道による汎用ロボット清掃ロボット清掃2026/8/1
粘性の高い汚れを押し出し軌道で集約する清掃フレームワークPush-Wiperを提案し、拡散ポリシーで適応的な動作を生成して、多様な汚れや曲面にゼロショットで一般化できることを示した。
- SoftVTBench: 物理的制約下での変形物体操作のための安全性を考慮した視覚触覚ベンチマークベンチマーク/変形物体操作/触覚2026/7/1
変形物体の操作において、タスク完了だけでなく物理的安全性（落下や過度な変形の回避）を評価するベンチマークを提案し、触覚センシングが安全性向上に寄与することを示した。
- ST-WAM: 視覚分布シフト下でのロバストな操作のための意味的時間的世界行動モデル操作2026/7/1
視覚分布の変化に頑健なロボット操作のため、DINOv3特徴を共有表現として用いる意味的時間的世界行動モデル(ST-WAM)を提案し、将来予測と履歴検索を改善した。
- ABot-M0.5: 移動と操作を統合した世界行動モデルVLA/移動操作2026/7/1
移動操作ロボットのための世界行動モデルを提案し、時間粒度・行動空間・学習と推論の整合性を揃えることで、長期的なタスク実行の精度とロバスト性を向上させた。
- PhaForce: 位相スケジュール型視覚・力覚ポリシー学習による低速計画と高速補正の接触リッチ操作マニピュレーション2026/3/1
接触を伴う操作タスク向けに、低頻度のチャンク計画と高頻度の力覚補正を位相スケジュールで統合した視覚・力覚ポリシーを提案し、実ロボットで成功率と接触品質を大幅に向上させた。