Yonghyeon Lee
Yonsei University
収録論文 16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
- 見て近づき、触れて掴む：人型ロボットハンドのための盲目的把握反射の学習マニピュレーション2026/9/25
視覚を使わず固有感覚のみで多様な物体を把持するモジュール型の巧みな把持アーキテクチャを提案し、腕の運動制御と手の接触制御を分離して、シミュレーションと実機で頑健な盲目的把持を実現した。
- POIL: 安定力学系を用いた点ベースのワンショット模倣学習模倣学習2026/9/24
物体の機能部位上の3D点群を共有表現として使い、1回の実演から軌道を転移しつつ、閉ループ制御で外乱や把持姿勢の変化に頑健に実行するワンショット模倣学習手法を提案。
- 全手把持のためのリアルタイム力制御フレームワークマニピュレーション2026/9/24
触覚センサなしで手全体の接触を幾何学的に推定し、摩擦制約やアクチュエータ限界を考慮して接触力をリアルタイムに再計算することで、外乱下でも把持を維持・再把持できる制御系を実現した。
- モジュール設計と三点インターフェースによる操舵可能で反応的な把持マニピュレーション2026/9/21
物体形状から把持候補点を選び、モデルベース制御で接近、最後は強化学習方策が指関節情報のみで把持を安定化するモジュール型把持フレームワークを提案。
- 階層的タスク空間RL計画と関節空間QP制御によるリアクティブ巧みな把持の学習マニピュレーション2026/5/1
高レベルの空間意図と低レベルの関節実行を分離したハイブリッド階層制御フレームワークを提案し、マルチエージェント強化学習でタスク空間速度指令を生成、QP制御で関節速度に変換して安全な巧みな把持を実現した。
- LEGO: ヒューマノイド運動学設計の幾何学を考慮した最適化のための潜在空間探索設計最適化2026/4/1
既存の機械設計から設計探索空間を学習し、人間の動作データから損失関数を定義することで、ヒューマノイドの上半身設計を自動最適化する手法を提案した。
- Point2Pose: 2D点追跡による複数未知物体の遮蔽回復型6D姿勢追跡と3次元再構成6D姿勢追跡2026/4/1
単眼RGB-D映像から、事前モデルなしで複数の未知剛体の6D姿勢を因果的に追跡し、完全遮蔽からの回復とTSDFによる3次元再構成を同時に行う手法を提案した。
- AnyCamVLA: 視点ロバストな視覚言語行動モデルのためのゼロショットカメラ適応VLA2026/3/1
カメラ視点の変化に弱いVLAモデルに対し、追加データや微調整なしで、テスト時の観測を訓練時のカメラ設定に合わせて仮想的に変換するゼロショット適応フレームワークを提案した。
- タスク空間速度場と関節空間二次計画法による階層的反応型把持マニピュレーション2025/9/1
タスク空間の速度場と関節空間の二次計画法を階層的に組み合わせ、高自由度アームハンドシステムが動的環境や外乱に適応しながらリアルタイムで衝突のない把持動作を実現するフレームワークを提案。
- 高帯域触覚反応制御による把持調整触覚2025/9/1
触覚フィードバックのみを用いて、対象物の形状や正確な把持姿勢の事前知識なしに把持を調整する制御器を提案し、200Hzの触覚センサを備えた15自由度アームハンドで有効性を示した。
- ScrewSplat: 関節物体認識のためのエンドツーエンド手法関節物体認識2025/8/1
RGB画像のみから関節物体の幾何形状と関節軸を同時に推定し、ガウススプラッティングで3D再構成と可動部のセグメンテーションを行うエンドツーエンド手法を提案。
- Point2Act: マルチモーダルLLMの効率的な3D蒸留によるゼロショット文脈認識把持マニピュレーション2025/8/1
マルチモーダル大規模言語モデルを軽量な2D点レベル誘導に蒸留し、多視点集約で3D関連性場を構築することで、未見環境でも文脈に応じた把持位置を20秒以内に推定する手法を提案。
- DreamGrasp: 部分視点画像からのゼロショット3Dマルチオブジェクト再構成によるロボットマニピュレーション3D再構成/マニピュレーション2025/7/1
大規模画像生成モデルの想像力を活用し、少数のRGB画像から遮蔽された物体を含む3D形状とインスタンスを再構成するフレームワークを提案。ロボットによる片付けや目標物探索を高成功率で実現する。
- キノダイナミック制約下での反応的動作生成のための微分可能な動作多様体プリミティブ動作生成2024/10/1
オフラインで制約を満たす低次元軌道多様体を学習し、オンラインで高速探索することで、高次元系のキノダイナミック制約下でのリアルタイム動作生成を実現する微分可能なニューラルネットワーク手法を提案した。
- 複雑なタスク-動作依存関係下でのタスク条件付き軌道生成のための動作多様体フロープリミティブVLA2024/7/1
動作多様体の学習とタスク条件付き分布の学習を分離し、フローマッチングで潜在空間上の条件付き分布を学習することで、言語誘導の軌道生成など複雑なタスク-動作依存関係に対応するフレームワークを提案。
- MMP++: Motion Manifold Primitives with Parametric Curve Models2023/10/1