Teng Yan

The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)

収録論文 5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

• H-PACハンド：劣駆動ロボットハンドの制御指向モデリングと腱弾性補償
  ハンド制御2026/8/17

  腱駆動の劣駆動ハンドにおける腱伸びによる関節誤差を補償する制御手法を提案し、6アクチュエータ・15自由度のハンドで精度を大幅に改善した。

• 冗長ロボットの離散計画と連続実行を橋渡しするフレームワーク
  マニピュレーション2026/4/1

  冗長マニピュレータの経路計画と実行のギャップを埋めるため、離散計画側の改良とタスク優先の減衰最小二乗逆運動学を組み合わせ、計画成功率と実行品質を大幅に向上させた。

• Agile-VLA: 暗黙的アフォーダンスアンカリングによる少数ショット産業用姿勢補正
  VLA/エッジ推論/姿勢補正2026/3/1

  エッジデバイス上でVLAモデルを動かす際の高遅延と高周波制御の矛盾を解決するため、幾何学的視覚手がかりをパラメトリック動作プリミティブに直接マッピングする階層的フレームワークを提案し、5ショットのデモで複雑なワークの姿勢補正を実現した。

• PHANTOMハンド：腱駆動型劣駆動ハンドにおける精密運動学とコンプライアント把持の統合
  ハンド/把持2026/3/1

  腱駆動型劣駆動ハンドの運動学的予測不能性と非線形力伝達を解決するため、6アクチュエータ・15自由度のモジュラーハンドを開発し、解析的運動学と力学補償モデルを統合して精密な指先制御と安定把持を両立した。

• オフライン強化学習のためのQ値正則化Decision ConvFormer
  オフライン強化学習2024/9/1

  Decision ConvFormerに動的計画法によるQ値最大化項を組み込み、軌道の繋ぎ合わせ性能を高めたオフライン強化学習手法を提案。