Tianhai Liang
収録論文 8本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
器用操作触覚マニピュレーション視覚強化学習
※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
- UniDex: 人間の一人称視点ビデオからの汎用器用ハンド制御のためのロボット基盤スイート器用操作2026/3/1
人間の一人称視点ビデオからロボット実行可能な軌道を生成し、統一された行動空間と3D VLAポリシーを用いて、複数の器用ハンドへの汎用制御を実現する基盤スイートを提案した。
- ArrayTac：形状・硬さ・摩擦を連続的に提示する閉ループ圧電触覚ディスプレイ触覚2026/3/1
圧電アクチュエータアレイと閉ループ制御により、形状・硬さ・摩擦の3次元触覚を連続的に提示する触覚ディスプレイを開発し、遠隔腫瘍触診などへの応用を示した。
- MoE-DP：専門家混合で強化した拡散ポリシーによる長期的ロボット操作の堅牢化とスキル分解・失敗回復マニピュレーション2025/11/1
視覚エンコーダと拡散モデルの間に専門家混合層を挿入し、タスク段階ごとに専門家を動的に活性化することで、長期的操作の失敗回復と解釈可能なスキル分解を実現した。
- HERMES: 多源运动データからの人間→ロボット身体化学習による移動型巧みなマニピュレーションマニピュレーション2025/8/1
複数の人間の手の動きデータを強化学習で統合し、移動型双腕多指ハンドロボットの器用な操作を実現するフレームワークを提案。深度画像ベースのsim2real転移とPnP位置推定による自律ナビゲーションを組み合わせ、実環境での汎化性能を向上させた。
- MENTOR: タスク指向摂動を備えた視覚強化学習のためのMixture-of-Expertsネットワーク視覚強化学習2024/10/1
視覚強化学習のサンプル効率を改善するため、MLPをMixture-of-Expertsバックボーンに置き換え、タスク指向の摂動機構を導入した手法MENTORを提案。実機のマニピュレーションタスクで平均83%の成功率を達成した。
- キャッチせよ！移動型多指ハンドによる飛来物の捕球学習マニピュレーション2024/9/1
移動ベース・6自由度アーム・12自由度ハンドからなる移動マニピュレータで、飛んでくる物体を捕球する全身制御方策を2段階強化学習で訓練し、シミュレーションで約80%の成功率を達成、実機にも直接展開した。
- RiEMann: 点群セグメンテーション不要の準リアルタイムSE(3)同変ロボットマニピュレーションマニピュレーション2024/3/1
シーン点群から対象物をセグメンテーションせずに直接操作目標姿勢を予測するSE(3)同変な模倣学習フレームワークを提案し、5〜10回のデモで学習して未知のSE(3)変換や妨害物体に頑健、準リアルタイムで動作することを示した。
- ClothesNet: An Information-Rich 3D Garment Model Repository with Simulated Clothes Environment2023/8/1