Raunaq Bhirangi
収録論文 11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
- Ruka-v2: 手首と指の開閉を備えた腱駆動型オープンソース器用ハンドハードウェア/器用操作2026/3/1
腱駆動のオープンソース人型ハンドRukaを改良し、手首の2自由度と指の開閉を追加したRuka-v2を設計・評価した。遠隔操作タスクで完了時間が51.3%短縮、成功率が21.2%向上し、ロボット学習への応用も示した。
- 触覚は視覚の終わるところから始まる：接触を伴う操作のための汎化可能な方策マニピュレーション2025/6/1
視覚言語モデルで物体を定位し、視覚と触覚を用いた局所的な方策で接触を伴う操作を行うViTaLを提案し、未知環境で約90%の成功率を達成した。
- eFlesh: カットセル微細構造を用いた高カスタマイズ可能な磁気触覚センサ触覚2025/6/1
低コストで自作可能な磁気触覚センサeFleshを提案し、接触位置・力の高精度推定と滑り検出、視触覚制御によるマニピュレーション性能向上を実現した。
- 力触覚を感じろ：人間の接触から学ぶ力制御マニピュレーション触覚2025/6/1
触覚グローブと視覚から人間の力加減を学習し、触覚センサ付きロボットアームで力に敏感なマニピュレーションを実現するシステムを提案。
- EgoZero: スマートグラスからのロボット学習模倣学習2025/5/1
スマートグラスで撮影した人間の作業デモのみからロボットのマニピュレーション方策を学習し、実機へゼロショット転移させる手法を提案。
- 未校正の触覚スキンによる精密で接触の多いマニピュレーションの学習触覚2024/10/1
磁気スキンセンサを視覚情報とトークンとして統合するTransformerベースのViSkフレームワークを提案し、カードスワイプやプラグ挿入などの接触の多い実世界タスクで視覚のみ・光学触覚ベースの手法を大きく上回る性能を示した。
- 物体指向型報酬による人間とロボットの器用さのギャップの橋渡しマニピュレーション2024/10/1
人間の動画から物体の軌道を抽出して報酬を計算し、多指ロボットハンドのポリシーをオンライン微調整する手法HuDORを提案。
- AnySkin: ロボット触覚のためのプラグアンドプレイ皮膚センシング触覚2024/9/1
磁気式触覚センサAnySkinを提案し、接着剤不要で交換可能な設計と、学習済みマニピュレーションポリシーの個体間ゼロショット汎化を実現した。
- 連続的な系列間モデリングのための階層的状態空間モデル時系列モデリング2024/2/1
生のセンサ系列から物理量の系列を予測するため、構造化状態空間モデルを積み重ねた時間的階層モデルHiSSを提案し、6つの実世界データセットでTransformerやMamba等を上回る精度を示した。
- All the Feels: A dexterous hand with large-area tactile sensing2022/10/1
- ReSkin: versatile, replaceable, lasting tactile skins2021/11/1