Qiaochu Dong

収録論文 1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

• GraspFoM: 3D基盤モデルを用いた再構成駆動型ロボット把持
  マニピュレーション2026/6/7

  3D基盤モデル(SAM3D)を活用し、物体の再構成と把持姿勢予測を共有の3D潜在表現で統合するフレームワークを提案。再構成による幾何情報と把持学習の相互作用で、部分観測下でも高精度な把持と高忠実度な3D再構成を実現した。