Wenrui Chen
Hunan University
収録論文 15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
- UniTrackPLA：指示に基づくナビゲーションと動的人物追跡のための統合パノラマ・言語・行動モデルVLA2026/10/1
全方位パノラマ観測を活用し、言語指示ナビゲーションと人物追跡を単一モデルで行う統合VLAを提案。行動予測の一貫性検証により再計画を可能にし、シミュレーションと実環境で性能を向上させた。
- PanoFuse: パノラマ強化型視覚-言語-行動学習と分離型意味-幾何ルーティングVLA2026/9/21
全方向パノラマ知覚をVLAに統合し、意味情報と幾何情報を分離して経路選択するDSGRにより、遮蔽や未知環境下でのマニピュレーション成功率を向上させた。
- TONAV: 関節物体の四足移動操作のためのタスク指向ナビゲーションと動作速度チャンク学習移動操作2026/8/23
四足ロボットによる関節物体の移動操作を統合するフレームワークを提案。タスク指向ナビゲーションと動作速度チャンク学習を組み合わせ、ナビゲーションと操作のギャップを解消し、安定した連続接触操作を実現した。
- DexPIE: 実世界経験からの安定した器用なポリシー改善器用操作/模倣学習2026/6/8
実世界展開で収集した経験を用いて、器用な操作ポリシーを事後訓練で改善するフレームワークを提案。介入システムとDAgger風データ収集、相対行動空間での非同期推論、連続最適性指標による条件付けで、デモデータのみのポリシーより成功率を37%向上させた。
- 対称性を考慮したSim(3)一貫特徴と球面インセプション畳み込みによる9次元姿勢推定姿勢推定2026/6/1
カテゴリレベルの物体姿勢推定において、大規模視覚モデルを用いた対称性認識モジュールで並進・サイズを推定し、球面インセプション畳み込みで特徴融合を行うことで、未知物体やクラス内変動に頑健な姿勢推定を実現した。
- BLaDA: 3DGSフィールド内で言語を機能的巧みな動作に橋渡しするマニピュレーション2026/4/1
言語指示を3Dガウススプラッティング場に基づく機能的把持の制約として解釈し、ゼロショットで器用な操作を実現するフレームワークを提案した。
- TRACER: 変形物体操作のためのテクスチャ頑健なアフォーダンス連鎖推論マニピュレーション2026/1/1
外観やテクスチャの変化に頑健なアフォーダンス予測のため、階層的意味推論から機能領域の精緻化までを連鎖的に行うTRACERフレームワークを提案し、変形物体操作の精度を向上させた。
- クロス視点知覚による細粒度対応学習で実現するオープンボキャブラリ6D物体姿勢推定6D姿勢推定2026/1/1
オープンボキャブラリ6D姿勢推定において、対象物体を背景から分離し、二視点特徴の融合とパッチ間相関行列による空間制約付きマッチングを行うFiCoPを提案し、REAL275とToyota-Lightで精度を大幅に改善した。
- 人間らしい操作のための適応型モジュラー人型巧みな手の設計マニピュレーション2025/11/1
2アクチュエータで4自由度を駆動する指のトポロジーを提案し、それに基づく適応型モジュラー巧みな手を開発して、把持と操作の有効性を実験で検証した。
- UniFucGrasp：人間の手に着想を得た多様なロボットハンド向け機能把持アノテーション戦略とデータセットマニピュレーション2025/8/1
人間の手の動きを多様なロボットハンドに写像し、機能的な把持を自動注釈する手法と、複数ハンドに対応した初の機能把持データセットを構築した研究。
- 一人称視点の整理シーンにおける変形物体のワンショットアフォーダンスグラウンディングアフォーダンス2025/3/1
色や形が異なる未知の変形物体を少数サンプルから認識し、一人称視点の整理作業でアフォーダンスを推定する手法を提案。15種の変形物体データセットも構築した。
- 深度と意味プロンプトを活用したリソース効率の良いアフォーダンス推定アフォーダンス推定2025/3/1
RGB画像に深度画像をプロンプトとして組み込み、テキスト特徴で注意を誘導する軽量なアフォーダンス推定フレームワークを提案し、公開データセットで精度向上とパラメータ削減を実現した。
- 機能的巧みな把持のためのマルチキーポイントアフォーダンス表現マニピュレーション2025/2/1
人間の把持画像を弱教師として視覚大規模モデルでアフォーダンス特徴を抽出し、接触点をキーポイントで直接符号化することで、視覚知覚と巧みな把持動作を結びつける手法を提案した。
- 線形時相論理で解釈可能な操作のためのハイブリッド強化学習方針マニピュレーション2024/12/1
線形時相論理(LTL)でタスク仕様を符号化し、ウェイポイント計画・行動プリミティブ選択・パラメータ決定の3階層方針を組み合わせることで、長期的なロボット操作タスクの探索効率と解釈性を高める強化学習フレームワークHyTLを提案した。
- 人間と物体のインタラクションから粒度認識アフォーダンスを学習し、道具を用いた機能的巧みな把持を実現マニピュレーション2024/7/1
人間の道具使用時の手と物体の接触領域から細粒度・粗粒度のアフォーダンス特徴を抽出し、巧みな手による機能的把持を可能にするフレームワークGAAF-Dexを提案。弱教師あり学習で一人称視点画像の特徴抽出を三人称視点画像から監督する。