Yu Ren
収録論文 7本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
マニピュレーション姿勢推定
※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
- SuperGrasp: スーパー二次曲面類似性マッチングによる単視点物体把持の評価と改良マニピュレーション2026/3/1
単視点の点群から把持候補を生成し、把持領域と周囲の関係を学習するネットワークで評価・改良する、二段階のロボット把持フレームワークを提案した。
- GAPG: 幾何認識型プッシュ・グラスプ協調による散乱環境での目標指向操作マニピュレーション2026/3/1
散乱環境で物体を掴むために、点群データから掴みやすさと押し操作の効果を評価し、掴む前に押す動作を適切に選択するフレームワークを提案した。
- ロボットによる布の展開把持選択のためのデータセットとベンチマーク：ICRA 2024布コンペティションマニピュレーション2025/8/1
空中でのロボット布展開における把持姿勢選択を評価するベンチマークとICRA 2024コンペティションを開催し、679回の実世界デモンストレーションを含むデータセットを公開した。
- 10回のデモンストレーションから汎化可能な3Dマニピュレーションを学習する手法マニピュレーション2024/11/1
わずか10回の実演データから、物体位置やカメラ視点が変化しても汎化できる3Dマニピュレーションスキルを学習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成功率を大幅に向上させた。
- NeRFと特徴マッチングを組み合わせたワンステップ姿勢推定姿勢推定2024/4/1
NeRFが描画する深度と2D特徴マッチングを組み合わせて2D-3D対応を構築し、対象物のCADモデルや個別学習なしでリアルタイムに姿勢推定する手法を提案。
- ロボットマニピュレーションのための終わりなき行動クローニングエージェントマニピュレーション2024/3/1
言語条件付きで新たな3Dシーン意味論と操作スキルを継続的に学習する終わりなき行動クローニングエージェントNBAgentを提案し、ベンチマークで有効性を示した。
- High-level Decisions from a Safe Maneuver Catalog with Reinforcement Learning for Safe and Cooperative Automated Merging2021/7/1