Yuhao Zhou
収録論文 10本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
マニピュレーションロコ操作/触覚/強化学習触覚センサVLA移動操作/触覚/強化学習VLA/触覚/操作触覚
※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
- VTAPグリッパー：指先センシングと視覚触覚アクティブパームの融合による器用な手内操作マニピュレーション2026/7/1
指先の触覚アレイセンサと可動式の視覚触覚パームを備えたグリッパーを開発し、指とパームの協調と多感覚フィードバックにより、把持から微細な操作までを実現した。また、人間の手の動きを3本指構造にマッピングする段階的リターゲティング手法を提案し、複数の難易度の高い操作タスクで性能を実証した。
- TAC-LOCO: 触覚情報を活用した四足ロボットの全身ロコ操作の統合制御ロコ操作/触覚/強化学習2026/7/1
四足ロボットの動的ロコ操作において、触覚センサからの情報を潜空間表現に圧縮し、脚・腕・グリッパの統合制御に組み込む強化学習フレームワークを提案。実機でゼロショット展開し、把持力の低減と物体落下率の抑制を実証した。
- MVP-Tac: ロボット支援低侵襲手術のための小型化された視覚・光弾性触覚センサ触覚センサ2026/7/1
視覚と触覚を共存させる小型触覚センサを開発し、腫瘍触診や内視鏡検査での硬さ分類を高精度で実証した。
- ForgeVLA: 言語アノテーションなしの連合視覚言語行動学習VLA2026/5/8
分散した視覚・行動ペアから、言語アノテーションやデータ集約なしにVLAモデルを学習する連合学習フレームワークを提案した。
- 触覚を活用した四脚ロボットの移動操作ポリシー学習移動操作/触覚/強化学習2026/4/1
四脚ロボットの移動操作において、視覚と自己受容感覚に加えて触覚情報を活用する階層的ポリシー学習手法を提案。実世界の人間デモから触覚条件付き高レベルポリシーを学習し、シミュレーションでの大規模強化学習により全身制御ポリシーを獲得し、実世界へゼロショット転送する。接触を伴うタスクで平均28.54%の性能向上を達成。
- TacVLA: 接触認識型触覚融合による堅牢な視覚言語行動操作VLA/触覚/操作2026/3/1
視覚と言語に依存するVLAモデルに触覚を統合し、接触検出時のみ触覚トークンを活性化するゲーティング機構を導入して、細かい操作や視覚遮蔽下での性能を向上させた。
- 5自由度触覚グリッパによる把持内分離とすくい操作触覚2024/8/1
GelSight触覚センサを統合した2本指5自由度グリッパを設計し、粒状媒体中の物体の分離・分類と狭所でのカードのすくい挿入を実現した。
- Design of a Flying Humanoid Robot Based on Thrust Vector Control2021/8/1
- Retrieval and Localization with Observation Constraints2021/8/1
- Neural Graph Evolution: Towards Efficient Automatic Robot Design2019/6/1