Zhiyuan Wu
収録論文 12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
- VTLoc: 視覚点群における学習ベースの触覚接触位置推定触覚/視覚統合2026/7/1
触覚データと視覚点群を統合し、物体表面での接触位置を高精度に推定するフレームワークVTLocを提案した。幾何学的マルチモーダル整列と反復更新により、実世界100物体のベンチマークで精度を向上させた。
- UniMorphGrasp: 形態認識拡散モデルによるクロスエンボディメント巧みな把持生成マニピュレーション2026/2/1
多様なロボットハンドの把持を人間の手の標準ポーズに統一し、ハンド構造をグラフで条件付けた拡散モデルで、未知のハンドにも汎化する把持生成を実現した。
- UniForce: 多様な触覚センサに対応するロボットマニピュレーションのための統合力潜在モデル触覚2026/2/1
異なる触覚センサ間で共有される力の潜在空間を学習し、再学習なしでゼロショット転移可能な力認識マニピュレーションを実現する統合触覚表現フレームワークを提案。
- ViTacGen: 視覚から触覚を生成するロボット押し動作マニピュレーション2025/10/1
視覚画像から触覚情報（接触深度画像）を生成し、強化学習に統合することで、実触覚センサーなしでロボットの押し動作を実現するフレームワークを提案。
- CEDex: 人間らしい接触表現から大規模なクロスエンボディメント巧みな把持を生成マニピュレーション2025/9/1
人間の把持接触データを学習した生成モデルとロボット運動学を組み合わせ、任意のロボットハンド向けに人間らしい巧みな把持を大規模生成する手法を提案し、50万物体・2000万把持のデータセットを構築した。
- ConViTac: 対照表現による視覚・触覚融合の整合触覚2025/6/1
視覚と触覚の入力を自己教師あり対照学習で統一潜在空間に射影し、クロスモーダル注意で融合を整合させる表現学習ネットワークを提案。実世界の材質分類と把持予測で最大12%の精度向上を達成した。
- 触覚センサ間で力覚を相互学習させるフレームワークGenForce触覚2025/3/1
触覚信号を共通のマーカー表現に統一することで、あるセンサで学習した力予測モデルを他のセンサへ転移可能にし、把持や滑り検出などの力制御を実現した研究。
- ManiSkill-ViTac 2025：視覚と触覚を用いたマニピュレーション技能学習チャレンジ触覚2024/11/1
触覚と視覚を融合させた接触の多いマニピュレーション技能学習を競うチャレンジを開催し、触覚操作・視触覚融合・触覚センサ設計の3部門で評価する。
- TiCoSS: 統合学習フレームワークにおける意味セグメンテーションとステレオマッチングの結合強化ステレオマッチング2024/7/1
意味セグメンテーションとステレオマッチングを統合学習フレームワークで密に連携させるTiCoSSを提案し、KITTIとvKITTI2でmIoUを9%以上向上させた。
- 跳躍ロボットの回転問題を抑制する機構のモデリングとシミュレーション跳躍ロボット2024/5/1
微小ロボットの安定した跳躍のため、跳躍時に開閉する弾性受動関節(EPJ)を設計し、動力学モデリングとMATLABシミュレーションで回転を抑え跳躍距離を伸ばす効果を検証した論文。
- LIX: 自動運転向け視覚的セマンティックセグメンテーションに空間幾何学的事前知識を暗黙的に注入する手法自動運転セグメンテーション2024/3/1
データ融合型教師ネットワークが持つ空間幾何学的事前知識を、単一モーダルの生徒ネットワークに知識蒸留で暗黙的に注入するLIXフレームワークを提案し、ロジット蒸留と特徴蒸留の両面で新手法を導入して性能を向上させた。
- S$^3$M-Net: Joint Learning of Semantic Segmentation and Stereo Matching for Autonomous Driving2024/1/1