Quan Khanh Luu
収録論文 10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
- 触覚を想像する：想像された触覚表現による触覚情報を活用した操作マニピュレーション2026/7/1
触覚センサーを使わずに、視覚と自己受容感覚から触覚観測を予測し、その予測信号で操作ポリシーを導くフレームワークTacImagを提案。シミュレーションと実世界のタスクで性能向上を確認した。
- 触覚を活用した四脚ロボットの移動操作ポリシー学習移動操作/触覚/強化学習2026/4/1
四脚ロボットの移動操作において、視覚と自己受容感覚に加えて触覚情報を活用する階層的ポリシー学習手法を提案。実世界の人間デモから触覚条件付き高レベルポリシーを学習し、シミュレーションでの大規模強化学習により全身制御ポリシーを獲得し、実世界へゼロショット転送する。接触を伴うタスクで平均28.54%の性能向上を達成。
- 接触認識型タクタイル学習によるロボット分解作業触覚/分解作業2026/3/1
ロボット分解作業における触覚センシングの役割を、シミュレーションと実世界の両方で体系的に調査し、力場表現の触覚情報が視覚のみやRGB触覚画像よりも高い成功率を示すことを明らかにした。
- PLanAR: 計画言語に基づくエージェント推論によるロボットマニピュレーションマニピュレーション2026/2/1
VLMの推論空間を計画言語で定義し、各行動後にシンボリックな効果を検証して失敗検出と再計画を行う、長期的なオープンボキャブラリ操作のためのロボットエージェントフレームワーク。
- 実時間人間-ロボット協調のための分散マルチモーダルセンシングによる人間活動認識触覚2026/2/1
IMU付きデータグローブと視覚触覚センサを組み合わせ、ロボットとの接触を伴う手の活動を認識するHARシステムを提案し、オフライン・リアルタイム・実協調シナリオで高精度を実証した。
- 人間活動認識の比較研究：モーション、触覚、マルチモーダルアプローチ触覚2025/5/1
視覚ベースの触覚センサとIMUグローブを用いて15種類の活動を分類し、触覚・モーション・マルチモーダルの3手法を比較した。マルチモーダルが単一モダリティより優れ、協働ロボットのHAR向上に有効と示した。
- ManiFeel: 視触覚マニピュレーション方策学習のベンチマークと理解視触覚マニピュレーション2025/5/1
接触が多い・視覚的に難しい操作タスク向けに、視触覚方策学習を体系的に評価できる再現可能なシミュレーションベンチマークManiFeelを提案し、触覚が方策性能をどう高めるかを実験的に示した。
- 潜在リスクに対応する文脈認識型LLM安全制御安全制御2024/3/1
LLM・数値最適化・モデル予測制御を組み合わせ、潜在リスクを考慮したサブタスク分解と多段階学習でロボットアームや自動運転の安全な制御を実現するフレームワークを提案。
- Soft Robotic Link with Controllable Transparency for Vision-based Tactile and Proximity Sensing2022/11/1
- Tombo Propeller: Bio-Inspired Deformable Structure toward Collision-Accommodated Control for Drones2022/2/1