Tinghao Yi

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

• 因子認識Mixture-of-Expertsと事前学習エンコーダによる組合せ汎化
  ロボット操作2026/6/1

  視覚ロボット操作において、照明や表面テクスチャなどの環境変化に対する汎化を向上させるため、因子認識MoEと事前学習エンコーダを統合したFAMEフレームワークを提案。3段階の訓練で複数因子の組合せ汎化を実現し、Meta-Worldで34%、実世界ピックアンドプレースで35%の改善。

• Jiao: 混合臨界性ロボティクスにおける隔離とカスタマイゼーションの橋渡し
  システムアーキテクチャ2026/5/1

  安全制御とユーザーアプリを共有マルチコアで統合する際、エンドユーザーがシステム知識なしにロボットを変更できるよう、ハードウェア隔離とパラメータ同期を組み合わせたアーキテクチャを提案し、ジッタを大幅に削減した。

• 意図と実行のギャップを活用：視覚運動ポリシーにおける暗黙的インピーダンスの学習
  マニピュレーション2026/2/1

  遠隔操作のマスタ指令とスレーブ応答のズレをノイズではなく力覚情報として活用し、意図クローニングにより暗黙的なインピーダンス制御を実現する枠組みを提案した。

• ArtiSG: 人間の実演による関節物体操作を用いた機能的3Dシーングラフ構築
  シーングラフ2025/12/1

  人間の操作実演から6自由度軌跡と関節軸を推定し、開語彙の階層的3Dシーングラフに組み込むことで、隠れた取っ手などの機能要素も発見できるロボット記憶を構築するフレームワーク。

• MR-COGraphs: 3Dシーングラフによる通信効率の良いマルチロボットオープンボキャブラリマッピングシステム
  マルチロボットマッピング2024/12/1

  物体をノード、空間隣接関係をエッジとする3DシーングラフCOGraphを構築し、特徴圧縮と復元により通信量を80%以上削減しつつ、複数ロボットの地図を統合してオープンボキャブラリなマッピングを実現した。