Yuzhe Huang
収録論文 6本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
マニピュレーション触覚表現学習VLA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
- CAAT: 接触認識アテンションスケーリングと触覚マスキングによるデータ効率的な接触リッチ操作マニピュレーション2026/8/1
視覚と触覚を統合するTransformerベースのポリシーに、接触前後で情報の重みを切り替える接触認識アテンションスケーリングと動的触覚マスキングを導入し、デモからの学習効率と成功率を向上させた。
- HT-Bench: 器用な全手触覚表現のベンチマークと学習 - 自己中心視覚との統合触覚表現学習2026/6/1
触覚センサの多様性を超え、自己中心視覚と全手触覚データを組み合わせた大規模ベンチマークHT-Benchを構築し、触覚表現学習の評価手法とHandTouchエンコーダを提案した。
- TaF-VLA: 力に基づくマニピュレーションのための触覚-力アラインメントVLAモデルVLA2026/1/1
触覚入力を視覚的テクスチャではなく物理的な接触力に結びつけるTaF-Adapterを提案し、1000万件超の触覚-力同期データセットで学習してVLAモデルに統合した。
- SuperMag: 視覚ベース触覚データを用いた磁気触覚センサの高解像度形状再構成触覚2025/7/1
磁気触覚センサの低解像度問題を、視覚ベース触覚センサの高解像度データで教師あり学習し、条件付きVAEで高解像度形状を推定する手法を提案。
- ControlVLA: 事前学習済み視覚言語行動モデルのための少数ショット物体中心適応VLA2025/6/1
ControlNet風のアーキテクチャで物体中心表現を導入し、10〜20回のデモンストレーションだけで多様な実世界操作タスクに適応できるフレームワークを提案。
- PP-Tac: 触覚フィードバックを用いた巧みなロボットハンドによる紙つかみ触覚2025/4/1
高解像度触覚センサを備えた多指ロボットハンドで、紙のような薄くて柔らかい物体を把持するシステムを開発し、87.5%の成功率を達成した。