Zihang Zhao
収録論文 11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
- T-800: 精密な手のジェスチャ追跡のための800Hzデータグローブ計測/データグローブ2026/3/1
高速な手の動きを捉えるため、800Hzで同期計測できるデータグローブシステムを開発し、人間の巧みな動きに含まれる高周波成分を明らかにした。
- 触覚と視覚の同時知覚によるマルチモーダルロボットマニピュレーション学習マニピュレーション2025/12/1
透明な弾性体と新規マーカーを備えた触覚・視覚同時センサTacThruと、Transformerベースの拡散方策を用いた模倣学習フレームワークTacThru-UMIを提案し、実世界の5タスクで平均85.5%の成功率を達成した。
- Vi-TacMan: 視覚と触覚による関節物体マニピュレーションマニピュレーション2025/10/1
視覚で粗い把持と方向を提案し、触覚コントローラで精密に実行することで、関節物体を運動学モデルなしで操作するフレームワークを提案。
- TacMan-Turbo: 関節物体操作のための先読み触覚制御による高ロバスト・高効率化マニピュレーション2025/8/1
触覚の接触ずれを局所的な運動学情報として解釈し、将来の最適動作を先読みして補正する関節物体マニピュレーション手法を提案。シミュレーション200物体と実機で成功率100%を維持しつつ、時間・動作効率・軌道平滑性を大幅改善した。
- Taccel: 高性能GPUシミュレーションによる視覚ベース触覚ロボティクスのスケールアップ触覚2025/4/1
視覚ベース触覚センサ(VBTS)を高精度かつ高速にシミュレーションするGPUプラットフォームTaccelを提案し、実時間の18倍の速度で数千並列環境を実現、sim-to-real転移も検証した。
- B*: 固定ベースマニピュレータのための効率的かつ最適なベース配置マニピュレーション2025/4/1
固定ベースマニピュレータの最適なベース配置を求める最適化フレームワークB*を提案。データベース不要の二層階層アプローチで、サンプリング手法より5桁優れた最適性と高い成功率を実現した。
- ロボットハンド全体への高解像度触覚埋め込みによる適応的な人間らしい把持触覚2024/12/1
表面の70%に0.1mm解像度の触覚センサを備えた生体模倣ハンドを開発し、生成アルゴリズムと組み合わせることで、動的な実環境での把持性能が触覚なしの場合より大幅に向上することを示した。
- MiniTac: ロボット支援低侵襲手術における触診を強化する超小型8mm視覚ベース触覚センサ触覚2024/10/1
ロボット支援低侵襲手術用に、8mm径の超小型視覚ベース触覚センサを開発した。メカノクロミック膜の色変化を内蔵カメラで捉え、表面および深部の腫瘍検出を可能にする。
- Tac-Man: 触覚情報のみによる関節物体の事前知識不要マニピュレーションマニピュレーション2024/3/1
触覚フィードバックのみを利用し、物体の事前知識なしに関節物体を安定して操作する手法を提案。実機とシミュレーションで高い成功率を示した。
- Rearrange Indoor Scenes for Human-Robot Co-Activity2023/3/1
- A Low-cost Robot with Autonomous Recharge and Navigation for Weed Control in Fields with Narrow Row Spacing2021/12/1