Takehiko Ohkawa

The University of Tokyo

収録論文 4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

• RoboPace: 接触を考慮した行動チャンク方策の時間最適リタイミング
  マニピュレーション2026/10/7

  ロボットの運動制約と接触予測に基づき、方策の経路を変えずに実行速度をリアルタイムで調整する層を提案し、接触の多いタスクで成功率を保ちつつ実行時間を半減させた。

• YUBI-STAG: 自動動画言語グラウンディングによるVLAのための接触・意味豊富なアラインメント
  VLA2026/10/7

  ロボット実演に接触物体や把持動作などの詳細な意味情報を自動付与し、視覚言語行動モデルをきめ細かい言語指示と整合させるフレームワークを提案。

• SiMDex: 類似する自己中心視点動画のマイニングによるクロスエンボディ器用操作
  データ選択/器用操作/VLA2026/8/1

  ロボットの器用操作のためのVLAモデル訓練に有効な人間の自己中心視点動画を、類似性に基づくデータマイニングで選別するフレームワークを提案。約3200万サンプルから1.49百万件を選び、成功率を47.7%から61.1%に向上させた。

• YUBI: 両手巧緻操作のための指追従型ユニバーサル双指インターフェースの大規模展開
  データ収集/両手操作2026/6/1

  指の動きをそのままグリッパーに伝える新しい手持ち型データ収集デバイスYUBIを開発し、両手での細かい操作タスクの大規模データセット（8,434時間・120万エピソード）を収集。このデータで訓練した単一ポリシーが複数のロボットに直接転移可能であることを実証した。