Sangjun Noh

収録論文 8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

• BiGraspFormer: エンドツーエンドの両腕把持トランスフォーマ
  マニピュレーション2025/9/1

  物体の点群から両腕で協調した把持姿勢を直接生成するトランスフォーマを提案し、衝突や力の不均衡を抑えつつ高速推論を実現した。

• ManipForce: 接触の多いマニピュレーションのための周波数対応表現を用いた力誘導方策学習
  マニピュレーション2025/9/1

  人間のデモから高周波の力覚とRGBを同時取得するハンドヘルドシステムと、周波数・モダリティ対応埋め込みと双方向クロスアテンションで融合する拡散方策を提案し、歯車組立など6つの接触リッチタスクで平均83%の成功率を達成した。

• 3Dフロー拡散ポリシー：3D空間でのフロー生成による視覚運動ポリシー学習
  マニピュレーション2025/9/1

  シーン全体の3Dフローを中間表現として用い、サンプル点の軌道予測と行動生成を統合した拡散モデルにより、接触の多い操作タスクで高い汎化性能を実現した研究。

• GraspClutter6D：混雑シーンでのロバストな知覚と把持のための大規模実世界データセット
  把持2025/4/1

  密集・遮蔽の多い実世界の混雑シーンを1000シーン収録し、6D姿勢や把持候補を大量に注釈付けた大規模把持データセットを構築。既存データセットより把持性能が向上することを示した。

• GraspSAM：Segment Anything Modelを把持検出に応用
  マニピュレーション2024/9/1

  大規模学習済みのSAMをプロンプトベースで把持検出に拡張し、カテゴリに依存せず多様な物体の把持を可能にした手法を提案。

• PolyFit: A Peg-in-hole Assembly Framework for Unseen Polygon Shapes via Sim-to-real Adaptation
  2023/12/1
• Learning to Place Unseen Objects Stably using a Large-scale Simulation
  2023/3/1
• Unseen Object Amodal Instance Segmentation via Hierarchical Occlusion Modeling
  2021/9/1