Weiming Wang
収録論文 17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
- 未校正環境における自己同期マルチビュー関節角度モニタリングのためのエージェント型パイプラインリハビリテーション/姿勢推定2026/5/1
キャリブレーション不要で2台のカメラを用い、マルチモーダル大規模言語モデルによる自動同期とエージェントによる被験者追跡で関節角度を推定する手法を提案。Viconシステムとの比較で高い精度を実証した。
- 製造可能なセンサ配置と変形固有感覚のモデルフリー共最適化触覚2026/3/1
柔軟センサの数・長さ・配置と形状予測ネットワークを、物理モデルなしでデータのみから同時最適化し、大変形の固有感覚精度を向上させる手法を提案。
- ExoGS: スケーラブルなマニピュレーションデータ収集のための4D Real-to-Sim-to-Realフレームワークsim2real2026/1/1
人間の直接教示をロボット同型の受動外骨格で計測し、環境と物体を3Dガウシアンスプラッティングで再構成してシミュレーション上で大規模データ拡張と方策学習を行うReal-to-Sim-to-Real手法を提案。
- 対応不要・関数ベースのSim-to-Real学習による変形可能表面の制御sim2real2025/9/1
マーカー点の完全な対応を必要とせず、変形関数空間と信頼度マップをニューラルネットで同時学習し、点群や欠損マーカーから実世界形状を推定してソフトロボットの形状制御を実現する。
- AirExo-2：低コスト外骨格による汎化可能なロボット模倣学習のスケールアップ模倣学習2025/3/1
低コストの外骨格システムAirExo-2で実世界の大規模デモンストレーションデータを収集し、それを擬似ロボットデータに変換して、3D空間と2D意味論を融合する模倣学習ポリシーRISE-2を訓練した。
- ForceMimic: 力中心の模倣学習と力・動作キャプチャシステムによる接触の多いマニピュレーションマニピュレーション2024/10/1
人間の力加減を計測する装着型デバイスで野菜の皮むきなどの接触作業のデモを集め、力と位置を同時に扱う模倣学習でロボットに教える手法を提案。視覚のみの手法より成功率を54.5%向上させた。
- 多様なグラフ上での学習ベース3Dプリンティングツールパスプランナツールパス計画2024/8/1
深層Qネットワークを用いて、ワイヤーフレーム・連続繊維・金属印刷など様々な3Dプリンティングのツールパスをグラフ上で最適化する学習ベースプランナを提案した。
- 変形可能な自由曲面の形状制御のための関数ベースsim-to-real学習sim2real2024/5/1
シミュレーションと実機の形状ギャップを埋めるため、変形関数に基づくsim-to-real学習手法を提案し、疎なマーカーでも欠損フレームに頑健に対応できることを示した。
- RPMArt: 関節物体のためのロバストな知覚とマニピュレーションマニピュレーション2024/3/1
ノイズの多い点群から関節パラメータと把持可能点を推定し、シミュレーションのみの学習で実世界の関節物体をゼロショットで操作できるフレームワークを提案。
- AirExo: Low-Cost Exoskeletons for Learning Whole-Arm Manipulation in the Wild2023/9/1
- GAMMA: Generalizable Articulation Modeling and Manipulation for Articulated Objects2023/9/1
- CPPF: Towards Robust Category-Level 9D Pose Estimation in the Wild2022/3/1
- Illumination Robust Loop Closure Detection with the Constraint of Pose2019/12/1
- Invariant Cubature Kalman Filter for Monocular Visual Inertial Odometry with Line Features2019/12/1
- Object-Agnostic Suction Grasp Affordance Detection in Dense Cluster Using Self-Supervised Learning.docx2019/6/1
- Bayesian Grasp: Robotic visual stable grasp based on prior tactile knowledge2019/5/1
- Suction Grasp Region Prediction using Self-supervised Learning for Object Picking in Dense Clutter2019/4/1