Tim Engelbracht

ETH Zurich

収録論文 6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

• ForceTwin: 計測された人間の操作からロボットマニピュレーションのための物理情報デジタルツインを構築
  マニピュレーション2026/9/18

  力覚グリッパで人間が物体を操作した際の姿勢と力を用い、慣性・摩擦・機構動力学を含む物理情報デジタルツインを同定する手法を提案し、インピーダンス制御のフィードフォワードモデルとして目標達成率を大幅に改善した。

• LIME: 一人称視点ビデオから意図を考慮したカメラモーションを学習する
  カメラモーション生成2026/7/1

  ロボットが自然言語の指示に基づいて次に観察すべきカメラの相対姿勢を生成する手法を提案。一人称ビデオから多様な意図とカメラ動作のペアを学習し、観察利得の予測と連続的なフローマッチングによる姿勢生成を組み合わせる。

• 開世界モバイルマニピュレーションのための関節3Dシーングラフ
  モバイルマニピュレーション2026/2/1

  RGB-D動画から物体の関節運動を推定し、親子関係を含む意味的・運動学的3Dシーングラフを構築するフレームワークMoMa-SGを提案。

• Hoi!：力に基づくクロスビュー関節物体操作のマルチモーダルデータセット
  マニピュレーション2025/12/1

  人間とロボットの4つの操作形態で関節物体を操作した3048シーケンスを収録し、視覚・力・触覚を統合したデータセットを構築した。

• Spot-On: 複数ロボット協調のための複合現実インターフェース
  複合現実/群制御2025/5/1

  複合現実（MR）を用いて複数の四足歩行ロボットを操作し、引き出しやドア、照明スイッチなどの協調作業を可能にするフレームワークを提案し、ユーザビリティを検証した。

• SpotLight: インタラクションとアフォーダンス検出によるロボットのシーン理解
  アフォーダンス2024/9/1

  VLMを用いたアフォーダンス予測で照明スイッチの操作を実現し、物理的インタラクションを通じてシーングラフの関係を学習するフレームワークを提案。