Rayan Younis

TU Dresden

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

• MISTac: 低侵襲手術のための視覚ベース触覚センサ
  触覚2026/8/14

  低侵襲手術で失われる触覚フィードバックを補うため、直径8mmの交換可能なセンサチップを持つ高解像度の視覚ベース触覚センサMISTacを開発し、組織分類タスクで約84%の精度を達成した。

• 腹腔鏡下胆嚢摘出術における自動クリップ配置のための点群セグメンテーション（ファントム実験）
  手術ロボティクス2026/6/1

  腹腔鏡手術のファントム上で、単一カメラの点群をセグメンテーションし、スプライン補間でクリップ配置目標を抽出して自動配置する初のロボットシステムを提案。少数の実データと合成データの事前学習、新規データ拡張で精度を達成した。

• Open-H-Embodiment：医療ロボティクスにおける基盤モデルを可能にする大規模データセット
  医療ロボティクス/データセット/基盤モデル2026/4/1

  医療ロボットの自律化を妨げるデータ不足を解決するため、複数のロボットプラットフォームにわたる大規模な医療ロボットビデオと運動学データセットを公開し、基盤モデルの開発を実証した。

• 自律腹腔鏡手術のためのオープンソースロボティクス研究プラットフォーム
  手術ロボティクス2026/3/1

  産業用マニピュレータを手術ロボットとして機能させる、閉形式解析速度ソルバに基づくRCMコントローラを備えたオープンソースの手術ロボティクスプラットフォームを提案し、ブタの腹腔鏡手術で精度を検証した。

• LAR-MoE: ロボット模倣学習における潜在整列ルーティングによるMixture of Experts
  模倣学習2026/3/1

  模倣学習で異なる動作モードを扱うため、教師なしスキル発見とポリシー学習を分離し、潜在空間の構造に基づいてエキスパートをルーティングするLAR-MoEを提案。LIBEROで95.2%の成功率を達成し、手術タスクでも教師なしで同等性能を示した。

• 手術把持・牽引のための教師ありMixture-of-Experts
  手術ロボティクス2026/1/1

  ステレオ内視鏡画像と150件未満のデモのみで、位相構造を持つ手術操作を学習する教師ありMoEアーキテクチャを提案し、腸管把持・牽引タスクで汎用VLAを上回る性能と分布外頑健性を示した。

• 胆嚢摘出術トレーニング用インタラクティブ肝臓ファントム
  手術トレーニング/ファントム2024/9/1

  ロボット支援手術の訓練用に、胆嚢の把持・切開操作が可能なインタラクティブな肝臓ファントムを開発し、その力学的挙動をブタ摘出胆嚢と比較評価した。

• LapGym -- An Open Source Framework for Reinforcement Learning in Robot-Assisted Laparoscopic Surgery
  2023/2/1
• LapSeg3D: Weakly Supervised Semantic Segmentation of Point Clouds Representing Laparoscopic Scenes
  2022/7/1
• Cooperative Assistance in Robotic Surgery through Multi-Agent Reinforcement Learning
  2021/10/1