Tianhao Wu
収録論文 18本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
モデル予測制御マニピュレーション制御/形式手法触覚
※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
- STL仕様とパレート最適化に基づく実現可能性修復を備えたシナリオMPCモデル予測制御2026/9/20
確率的で制御不能なエージェントが存在するマルチエージェント系において、STL制約の実現可能性修復をパレート最適化として扱うMPCフレームワークを提案し、自動運転シナリオで評価した。
- STAR: 視覚・触覚・言語・行動モデルにおけるスパース触覚表現学習による巧みなマニピュレーションマニピュレーション2026/9/11
200時間の双腕巧みな操作データセットを構築し、触覚信号のスパース性に対処する視覚・触覚・言語・行動モデルSTARを提案。実世界4タスクで平均61%の成功率を達成した。
- 競合するSTL仕様下での実行可能性回復とパレート最適な改良制御/形式手法2026/3/1
競合する信号時相論理仕様により実行不可能となるMPC問題に対し、最小緩和で実行可能性を回復し、多目的最適化としてパレート最適解を求める二段階フレームワークを提案した。
- CADGrasp: 混雑環境における接触・衝突を考慮した汎用巧みな把持の学習マニピュレーション2026/1/1
単視点点群から、接触と衝突を考慮したスパースIBS表現を拡散モデルで予測し、それを用いて混雑環境でも衝突を避けつつ安定した巧みな把持姿勢を生成する二段階手法を提案。
- ClutterDexGrasp：散らかった環境での汎用器用把持のためのSim-to-Realシステムマニピュレーション2025/6/1
散らかったシーンで目標物体を把持するため、シミュレーションで教師方策を訓練し、3D拡散方策の生徒モデルに蒸留して実機にゼロショット転移する閉ループシステムを提案した。
- 予測力注意を伴う適応的視触覚融合による巧みなマニピュレーションマニピュレーション2025/5/1
力誘導注意融合モジュールと自己教師あり未来力予測を導入し、操作段階に応じて視覚と触覚の重みを適応的に調整することで、接触の多い3つの実世界タスクで平均93%の成功率を達成した。
- 巧みな視触覚ポリシー学習のための3D触覚の正準表現と力に基づく事前学習触覚2024/9/1
3D触覚データを正準表現に変換し、力に基づく自己教師あり事前学習を行うことで、巧みな手による接触の多い操作タスクの成功率を向上させた研究。
- 拡散ポリシーによる巧みな機能的把持前操作マニピュレーション2024/3/1
物体を掴む前に位置や向きを器用に調整する把持前操作を、教師-生徒学習と拡散ポリシーで実現し、30種類以上の物体で72.6%の成功率を達成した研究。
- Enhancing the Performance of DeepReach on High-Dimensional Systems through Optimizing Activation Functions2023/12/1
- GraspGF: Learning Score-based Grasping Primitive for Human-assisting Dexterous Grasping2023/9/1
- PyPose v0.6: The Imperative Programming Interface for Robotics2023/9/1
- SubT-MRS Dataset: Pushing SLAM Towards All-weather Environments2023/7/1
- PyPose: A Library for Robot Learning with Physics-based Optimization2022/9/1
- Towards Human-Level Bimanual Dexterous Manipulation with Reinforcement Learning2022/6/1
- GraspARL: Dynamic Grasping via Adversarial Reinforcement Learning2022/3/1
- RoboAssembly: Learning Generalizable Furniture Assembly Policy in a Novel Multi-robot Contact-rich Simulation Environment2021/12/1
- VAT-Mart: Learning Visual Action Trajectory Proposals for Manipulating 3D ARTiculated Objects2021/6/1
- Density-Aware Federated Imitation Learning for Connected and Automated Vehicles with Unsignalized Intersection2021/5/1