Trinity Chung
収録論文 7本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
sim2real触覚/シミュレーション/器用操作触覚クラウドロボティクスマニピュレーション
※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
- TapeSim: ロボットマニピュレーションのための粘着テープ分配の効率的シミュレーションsim2real2026/9/23
粘着テープの巻き出し・貼付・切断を効率的にシミュレーションする手法を提案し、剛体クラスタと変形カラーで計算を高速化しつつ、実動作の再現精度を向上させた。
- 触覚ジェネシス：巧みな作業学習のための大規模触覚センサの探求触覚/シミュレーション/器用操作2026/6/1
GPU並列の触覚センサシミュレーションプラットフォームを構築し、多様な触覚センサを共通インターフェースで提供。巧みな操作タスクでセンサの種類・配置・解像度の影響を分析し、実機への転移も検証した。
- げっ歯類の触覚処理に整合するタスク最適化畳み込みリカレントネットワーク触覚2025/5/1
げっ歯類のヒゲ触覚シミュレータを用い、触覚カテゴリ分類に最適化したEncoder-Attender-Decoderモデルを構築し、ConvRNNが脳の体性感覚野の神経表現と最もよく一致することを示した。
- FogROS2-FT: フォールトトレラントなクラウドロボティクスクラウドロボティクス2024/12/1
クラウドロボティクスにおいて、マルチクラウドでステートレスなロボットサービスを自動複製し、障害や低QoS時でも信頼性を確保するフォールトトレラントシステムを提案。
- DROID: 大規模実環境ロボットマニピュレーションデータセットマニピュレーション2024/3/1
北米・アジア・欧州の50名が12ヶ月かけて564シーン・84タスクで収集した76k軌道・350時間のロボット操作データセットを構築し、学習ポリシーの性能と汎化性能が向上することを示した。
- FogROS2-Config: Optimizing Latency and Cost for Multi-Cloud Robot Applications2023/11/1
- Open X-Embodiment: Robotic Learning Datasets and RT-X Models2023/10/1