Teng Xue
収録論文 15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
- チューブ拡散ポリシー：接触を伴う操作のための反応的視覚触覚ポリシー学習模倣学習/操作2026/4/1
接触を伴う操作において、視覚と触覚のフィードバックに基づいて即座に適応できるよう、拡散モデルとチューブベースのフィードバック制御を組み合わせた新しいポリシー学習フレームワークを提案した。
- テンソル分解を用いたモンテカルロ木探索によるロボティクス最適化最適化2025/7/1
モンテカルロ木探索にテンソル分解を組み合わせ、逆運動学や動作計画などのロボット最適化問題を効率的に解く手法を提案した。
- 幾何投影を用いた効率的リアルタイムロボット動作計画動作計画2025/6/1
ユークリッド投影やMinkowski和などの幾何的制約を活用した一次最適化手法ALSPGを提案し、実機ロボットでのリアルタイム動作計画を実現した。
- 暗黙的運動適応によるロバストな接触リッチマニピュレーションマニピュレーション2024/12/1
接触を伴う操作タスクにおいて、物理パラメータの不確かさに対処するため、テンソルトレインを用いた暗黙的運動適応を提案し、パラメータ分布から条件付き政策を効率的に検索する手法を開発した。
- 専門家の積によるサンプリングベース拘束運動計画マニピュレーション2024/12/1
サンプリングベースMPCの拘束最適化において、最適性と実行可能性を別々の分布に分け、専門家の積で統合するproject-then-sample戦略を提案し、障害物回避や非把持マニピュレーションで有効性を示した。
- ドメイン収縮によるロバストなマニピュレーションプリミティブ学習マニピュレーション2024/10/1
接触を伴う操作において、パラメータを拡張した方策学習とドメイン収縮によるパラメータ条件付き方策検索を組み合わせ、多様な物理パラメータを持つ対象にロバストな操作プリミティブを学習する二段階手法を提案した。
- Learn2Decompose: 効率的な逐次多物体マニピュレーション計画のための問題分解学習マニピュレーション2024/8/1
動的環境での逐次多物体操作のためのタスク・モーション再計画において、実演から問題分解を学習し、目標分解・計算距離学習・物体削減によりTAMPソルバを高速化する手法を提案。
- 論理スキルプログラミング：逐次スキル計画のための最適化ベースアプローチマニピュレーション2024/5/1
独立に学習したスキルを最適化問題として逐次計画し、長期的な操作タスクを解決する手法を提案。
- 動的環境における多段階マニピュレーションタスクのための論理学習による模倣マニピュレーション2024/4/1
タスク・運動計画と動的運動プリミティブを組み合わせたLogic-DMPを提案し、動的環境での長期的なマニピュレーションタスクにおける汎化と外乱への反応を実現した。
- D-LGP: Dynamic Logic-Geometric Program for Reactive Task and Motion Planning2023/12/1
- Projection-based first-order constrained optimization solver for robotics2023/6/1
- Contact Optimization with Learning from Demonstration: Application in Long-term Non-prehensile Planar Manipulation2023/5/1
- Demonstration-guided Optimal Control for Long-term Non-prehensile Planar Manipulation2022/12/1
- Object-Agnostic Suction Grasp Affordance Detection in Dense Cluster Using Self-Supervised Learning.docx2019/6/1
- Bayesian Grasp: Robotic visual stable grasp based on prior tactile knowledge2019/5/1