Miquel Oller
収録論文 9本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
触覚マニピュレーション物理情報ニューラルネットワーク
※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
- センサ間触覚生成触覚2025/10/1
触覚センサの形状差を超えてモデルを転用するため、ペアデータを使うTouch2Touchと中間深度表現を介するT2D2の2手法を提案し、手内姿勢推定や行動クローニングで有効性を示した。
- Hydrosoft: 柔軟触覚マニピュレーションのための非ホロノミック弾性流体モデル触覚2025/9/1
柔軟な触覚センサの経路依存的な接触力分布と表面積変化を捉える計算効率の良い非ホロノミック弾性流体モデルを提案し、微分可能な定式化により高解像度触覚フィードバックと統合した軌道最適化を実現した。
- 変形ツールと剛体物体の接触相互作用推定：学習とモデルベース最適化の融合マニピュレーション2025/5/1
変形するツールが剛体を巧みに操作する際の運動と接触力を、学習と物理モデルを組み合わせて推定する手法を提案し、シミュレーションと実機で有効性を示した。
- ニューラル逆問題による未知外力源の再構成物理情報ニューラルネットワーク2024/11/1
物理情報ニューラルネットワーク(PINN)を用いて、部分的なノイズ観測から系の状態と未知の外力源関数を同時に推定する手法を提案し、ロボティクス分野での有効性を検証した。
- 触覚センサ間の対照学習による統一表現の獲得触覚2024/10/1
異なる触覚センサ（GelSlimとSoft Bubble）で同じ物体を触ったペアデータを使い、対照学習で共通の埋め込み空間を学習。姿勢推定や分類の事前学習に有効で、あるセンサで学習したモデルを別のセンサに追加学習なしで適用できることを示した。
- 触覚ニューラル逆レンダリング触覚2024/9/1
触覚信号のみから生成モデルを用いて物体の局所3D表現を再構成し、姿勢推定と不確かさの定量化を可能にする手法を提案。
- Touch2Touch: 物体操作のための触覚センサ間クロスモーダル生成触覚2024/9/1
拡散モデルを用いてGelSlimとSoft Bubbleという異なる触覚センサ間で触覚信号を相互変換し、センサ固有のアルゴリズムを別センサの信号に適用可能にする手法を提案。
- 触覚による非把持物体操作：外部接触モード制御触覚2024/5/1
高解像度触覚センサを備えたグリッパで把持した物体を、接触モードを制御しながら滑らせたり回転させたりする非把持操作の計画・制御手法を提案。
- Manipulation via Membranes: High-Resolution and Highly Deformable Tactile Sensing and Control2022/9/1