Yixiang Dai
収録論文 7本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
SLAMVLA把持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
- 水中環境におけるフォトリアリスティックな単眼SLAM: WaterSplat-SLAMSLAM2026/4/1
水中単眼SLAMのための新しいシステムを提案し、セマンティックな媒体フィルタリングとガウス写像を用いて、頑健なカメラ追跡と高忠実度の密度マッピングを実現した。
- JoyAI-RA 0.1: ロボット自律性のための基盤モデルVLA2026/4/1
オープンワールドでのロボット操作の汎化を目指し、ウェブデータ、人間の操作動画、シミュレーション、実ロボットデータを統合したVLA基盤モデルJoyAI-RAを提案。実世界とシミュレーションで最先端性能を達成した。
- MG-Grasp: スパースRGB観測によるメートルスケール幾何学的6自由度把持フレームワーク把持2026/3/1
RGB画像のみからメートルスケールの点群を再構成し、6自由度の安定した把持を生成する新しいフレームワークを提案。
- GAP-RL: 把持を点として表現する動的物体把持のための強化学習マニピュレーション2024/10/1
6D把持姿勢をガウス点に変換するGrasp Encoderと把持可能領域探索を組み合わせ、動く物体を強化学習で把持するフレームワークを提案し、シミュレーションと実機で有効性を示した。
- 階層的ヒートマップと特徴伝播によるエッジデバイス向け効率的なEnd-to-End 6自由度把持検出フレームワークマニピュレーション2024/10/1
階層的ヒートマップ表現と効率的なネットワーク設計により、エッジデバイス上でリアルタイムに動作する6自由度把持検出ネットワークE3GNetを提案し、実環境で94%の把持成功率を達成した。
- マルチモーダルな人間ガイダンスによる目標指向物体把持マニピュレーション2024/8/1
言語指示・指差し・クリックといった人間のマルチモーダルなガイダンスを統合し、対象物体周辺の局所領域に注目して6-DoF把持を効率的に検出するTOGNetを提案した。
- 正規化把持空間を用いた領域認識型6自由度把持フレームワークマニピュレーション2024/6/1
把持表現を正規化された領域空間に統一するNormalized Grasp Spaceを提案し、効率的なCNNベースの6自由度把持検出ネットワークRNGNetを構築した。公開ベンチマークで20%以上の性能向上と約50FPSのリアルタイム推論を実現した。