Yuhong Deng

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

• 物体中心ポリシーを組み合わせたリcedingホライズン押し動作
  マニピュレーション2026/9/20

  任意形状の3D物体を長期的に押して目標姿勢へ移動させるため、物体中心の学習ポリシーとBIT*探索を組み合わせた階層的フレームワークを提案し、実機実験で有効性を示した。

• GROW$^2$: ロボットの道具使用における「何を」「どこで」の接地
  ツール使用2026/6/1

  ロボットが既存の道具を別の用途に使う際、物体の部品を手がかりに、言語モデルで道具と対象を選び、視覚モデルで正確な3D領域を特定する手法を提案。ベンチマークと実機実験で優位性を示した。

• MimicFunc: 単一の人間動画から機能対応を介して道具操作を模倣する
  模倣学習2025/8/1

  機能中心の局所座標系「ファンクションフレーム」を構築し、1本のRGB-D人間動画から新しい道具への操作スキルを汎化するフレームワークを提案。

• CLASP: セマンティックキーポイントによる汎用衣服操作
  マニピュレーション2025/7/1

  衣服のセマンティックキーポイントを中間表現として用い、VLMによるタスク計画とキーポイント条件付き操作スキルを組み合わせることで、多様な衣服の折り畳み・吊り下げ等の汎用操作を実現した。

• 長いデモンストレーションから汎化可能な言語条件付き布操作を学習する
  マニピュレーション2025/3/1

  LLMの常識知識で長いデモから基本スキルを発見・学習し、LLMベースのタスクプランナで組み合わせることで、未見の布操作タスクへ汎化する手法を提案した。

• FUNCTO: 機能中心のワンショット模倣学習による道具操作
  模倣学習2025/2/1

  人間の1回のデモ動画から、同じ機能を持つ形状の異なる道具へ操作スキルを汎化できる、3D機能キーポイント表現を用いたワンショット模倣学習手法を提案。

• GSON: 大規模マルチモーダルモデルを活用したグループベース社会ナビゲーションフレームワーク
  社会ナビゲーション2024/9/1

  大規模マルチモーダルモデルを用いて歩行者の社会的関係をゼロショットで抽出し、群集を乱さない社会ナビゲーションを実現するフレームワークを提案。

• セマンティックキーポイントによる汎用衣服操作
  マニピュレーション2024/8/1

  衣服の「右肩」「左袖」などの意味的キーポイントを深度画像から抽出し、LLMによるタスク計画と低レベル動作を階層的に繋ぐことで、折り畳み・平展ばし・吊り下げ・配置など多様な衣服操作を実現した。

• Learning visual-based deformable object rearrangement with local graph neural networks
  2023/10/1
• Learning Language-Conditioned Deformable Object Manipulation with Graph Dynamics
  2023/3/1
• Graph-Transporter: A Graph-based Learning Method for Goal-Conditioned Deformable Object Rearranging Task
  2023/2/1
• Deep Reinforcement Learning Based on Local GNN for Goal-conditioned Deformable Object Rearranging
  2023/2/1
• Deep Reinforcement Learning for Robotic Pushing and Picking in Cluttered Environment
  2023/2/1
• Foldsformer: Learning Sequential Multi-Step Cloth Manipulation With Space-Time Attention
  2023/1/1
• Scene Graph for Embodied Exploration in Cluttered Scenario
  2022/7/1
• MQA: Answering the Question via Robotic Manipulation
  2020/3/1