Mu Lin
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全身操作VLAテレオペレーション
※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
- 動的操作の実現：単一の静的デモからの動的マニピュレーション学習マニピュレーション2026/8/1
単一の静的デモから多様な動的操作のデモを合成するデータ拡張パイプラインと、タスクの動的特性に応じて推論頻度を調整する適応的ポリシーを提案し、シミュレーションと実世界で高いデータ効率と性能を達成した。
- 能動的空間脳と汎化可能な行動小脳によるヒューマノイド全身操作全身操作2026/5/1
複雑な3D環境での空間理解と行動生成の課題に対し、マルチエージェント大規模モデルを用いた能動的空間知覚と汎化可能な行動生成を組み合わせたヒューマノイド全身操作フレームワークを提案した。
- BiDexGrasp: 物体の形状とサイズを考慮した協調的な両手巧みな把持マニピュレーション2026/4/1
両手ロボットハンドによる巧みな把持のための大規模データセットと生成モデルを提案し、効率的なデータ合成パイプラインと協調・適応的な把持生成フレームワークを構築した。
- ReViP: 視覚-固有感覚の再バランスによる視覚-言語-行動モデルの偽完了の緩和VLA2026/1/1
VLAモデルが固有感覚に過度に依存して生じる「偽完了」問題を分析し、進捗を考慮した視覚的手がかりで視覚と言語の接地を強化する新フレームワークReViPを提案した。
- OmniDexGrasp: 基盤モデルと力覚フィードバックによる汎用可能な巧みな把持マニピュレーション2025/10/1
基盤モデルで人間の把持画像を生成し、それをロボット動作に変換して力覚適応制御で把持する、多様な指示・タスク・ハンドに汎用可能な巧みな把持フレームワークを提案。
- TypeTele: 操作タイプでテレオペレーションに器用さを引き出すテレオペレーション2025/7/1
人間の手の動きを模倣するのではなく、ロボットハンド特有の操作タイプをライブラリ化し、MLLMでタスクに適したタイプを選択することで、テレオペレーションの器用さと成功率を向上させるシステムを提案。
- AffordDexGrasp: 開集合言語誘導巧みな把持のための汎化可能な指示的アフォーダンスマニピュレーション2025/3/1
言語指示から未知カテゴリの物体を巧みに把持するため、汎化可能なアフォーダンス表現を介して言語と把持動作を結びつけるフレームワークを提案し、開集合での汎化性能を実世界で示した。