Abhinav Valada
University of Freiburg
収録論文 142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
- 条件付きフローマッチングによる効率的なマルチタスクマニピュレーションポリシーの蒸留マニピュレーション2026/9/23
単一タスクの条件付きフローマッチング専門家から速度場を蒸留し、モデルサイズを固定したままマルチタスク操作ポリシーの性能を向上させる手法を提案。
- 視覚ベース点群マップ事前情報を活用したカメラによる3D物体検出とオンラインベクトル化HDマッピング自動運転知覚2026/9/22
過去のカメラ走行からPi3Xで点群事前マップを構築しDINOv3特徴を付与、実行時にBEVでカメラ特徴と融合して3D物体検出とベクトル化HDマップ生成を改善する手法を提案。
- 関係性に基づく潜在ワールドモデルによる自動運転自動運転/ワールドモデル2026/9/21
交通シーングラフを意味的教師信号として使い、視覚的潜在表現を訓練時に整合させることで、推論時には追加計算なしに軌道予測誤差と衝突率を改善した。
- CounterPlay: 自己対戦運転ポリシーのための反事実的ポストトレーニング自動運転2026/9/18
失敗したタスクから過去の状態に戻り、慎重から積極的までの運転スタイルで再試行し、他車に新たな衝突を起こさない成功例だけを蒸留する自己対戦ポストトレーニング手法を提案。
- TaPeR: 少数のデモンストレーションからの疎なタスク先行関係グラフの確率的復元タスク計画2026/8/21
人間のデモンストレーションから、タスクの部分的な順序関係（先行関係）を確率的に推定し、ロボットが柔軟にサブタスクを並べ替えられるようにする手法を提案した論文。
- ケアロボットに関する人間中心の考察：介護者の視点の比較研究ケアロボット2026/8/3
米国、メキシコ、チリの介護者298人を対象に、4種類のケアロボット（物品搬送、ベッド移動補助、バイタルサイン監視、移動支援）に対する認識を混合手法で調査し、国を超えて概ね肯定的な評価が得られた一方、倫理的懸念（依存性、人間の監督、雇用への影響）も明らかにした。
- 行動から注意を学ぶ：ポリシー学習のための創発的視覚ボトルネック視覚的注意/ロボット学習2026/8/1
行動教師信号のみから注目領域（ROI）を学習するSeekerを提案し、RGBクロップやマスク拡張、点群フィルタリングの空間インターフェースとして利用。実機で成功率を大幅に向上させた。
- 片手はもう一方を見る：動的環境でのサンプル効率的な両腕操作のための動的マルチエージェント協調両腕操作2026/7/1
動的環境や両腕協調操作において、従来のマルチストリームポリシーが前提とする因果的独立性が崩れる問題を解決するため、反対側の腕を動的タスクパラメータとして扱う軽量なフレームワークDynaMACを提案し、静的デモから動的環境へのゼロショット一般化を実現した。
- センサ構成が重要：四足ロボットにおけるマルチモーダルSLAMの系統的評価SLAM2026/6/17
四足ロボットの過酷な運動下でのSLAM性能に対するセンサ構成（カメラ種別、シャッター方式、IMU性能）の影響を、ANYmal Dのデータセットを用いて系統的に評価した論文。
- ストリーミングガウス符号化による4Dパノプティック占有追跡4D占有追跡2026/6/1
カメラベースの4Dパノプティック占有追跡において、時間的に持続するガウス表現を導入し、幾何学的な時間一貫性を向上させた新しい手法を提案した。
- 3Dシーングラフ：未解決の課題と今後の方向性シーン理解2026/6/1
3Dシーングラフ（3DSG）の研究分野を統一的にレビューし、定義の整理、構築手法、応用、評価方法を解説するとともに、今後の課題と方向性を提示したサーベイ論文。
- CoPark: 自己対戦による反応的駐車の学習自動運転/強化学習2026/6/1
複数車両が互いに反応しながら高精度に駐車するための、残差ポリシーと自己対戦強化学習を組み合わせた手法を提案。事前計算された計画を基盤に、相手の脅威に応じて縦方向の制御を残差ヘッドに委譲しつつ横方向は基準に固定することで、精度と安全性を両立する。
- Hyp2Former: オープンセットパノプティックセグメンテーションのための階層認識双曲埋め込みセグメンテーション2026/5/1
既知カテゴリの階層構造を双曲空間で学習し、未知物体を高次概念に近づけて検出するオープンセットパノプティックセグメンテーション手法を提案。
- 自己教師ありオンライン型ロボット非依存 traversability 推定：オープンワールド環境向けナビゲーション2026/5/1
ロボットが未ラベルの経験から連続的に学習し、安全で効率的な経路を選択できるようにする、自己教師ありオンライン traversability 推定フレームワーク COTRATE を提案した。
- AnchorD: 因子グラフを用いた単眼深度のメートル単位接地深度推定2026/5/1
単眼深度推定の予測を、因子グラフ最適化によりセンサ実測深度に局所的に合わせ込む訓練不要のフレームワークを提案。非ランバート面を含む実環境ベンチマークで精度向上を実証した。
- 過去走行の点群地図事前情報を活用したカメラベース3D物体検出・追跡3D物体検出/追跡2026/4/1
カメラのみの3D物体検出・追跡において、過去走行で得た静的LiDAR点群地図を事前情報として活用し、深度の曖昧さを補う手法を提案した。
- BLINK: NK細胞傷害活性の行動潜在モデリング細胞動態モデリング2026/3/5
NK細胞と腫瘍細胞の相互作用動態を潜在状態空間モデルで学習し、細胞傷害の結果を予測・解釈可能な行動モードに分類する手法を提案した論文。
- LAD-Drive: 言語と軌道を橋渡しする行動認識拡散トランスフォーマー自動運転2026/3/1
自動運転向けに、高レベルの意図と低レベルの空間計画を構造的に分離し、行動認識拡散デコーダを用いて安全で運動学的に実現可能な軌道を生成するフレームワークを提案した。
- 時間的抽象化による前向き・後向き表現のスペクトル整合表現学習2026/3/1
連続制御における前向き・後向き表現の低ランク学習で生じるスペクトル不整合を、時間的抽象化がローパスフィルタとして働き緩和することを理論的・実験的に示した研究。
- 3Dシーングラフ上の関係意味推論によるオープンワールド対話型物体探索物体探索2026/3/1
3Dシーングラフ上で関係探索ヒューリスティクスを用いて効率的に物体を探索するSCOUTを提案し、LLMから軽量モデルへの知識蒸留とベンチマークSymSearchを導入した。
- クラス増分型運動予測運動予測2026/3/1
カメラ画像から新たな物体クラスが逐次追加される状況で将来軌道を予測する初のエンドツーエンド枠組みを提案し、既知クラスの性能を保ちつつ新規クラスに適応できることを示した。
- Sparse3DTrack: スパースな教師信号を用いた単眼3D物体追跡3D物体追跡2026/3/1
単眼3D物体追跡を、ビデオ全体で少数のラベルだけを使って学習できる初のスパース教師ありフレームワークを提案。2Dマッチングと3D幾何推定を分離し、疑似ラベル生成で既存の教師あり手法を高精度化する。
- 自動運転における3D知覚誤差評価のための努力ベース重要度指標自動運転知覚2026/3/1
自動運転の3D知覚における偽陽性・偽陰性誤差が運転操作に与える影響を、速度低下や減速度などの「努力」指標で定量化する手法を提案し、nuScenesとArgoverse 2で評価した。
- ニューラルコンパス：ロボット探索のための確率的相対特徴場探索/確率モデル2026/3/1
未ラベルの観測のみから物体の共起関係を学習し、事前学習済み視覚言語モデルの特徴分布を予測するモデルを提案。この分布を探索の事前知識として利用し、物体探索エージェントの効率を向上させる。
- SparTa: 少数のデモンストレーションからのスパースグラフィカルタスクモデルマニピュレーション2026/2/1
少数のデモンストレーションから、物体間の関係をグラフで表現したタスクモデルを学習し、長期的なマニピュレーションタスクを実行する手法を提案。
- 4Dパノプティック占有追跡のための潜在ガウススプラッティング4D占有追跡2026/2/1
動的環境の4D時空間構造を捉えるため、3D特徴を動的なガウス点群として表現し、多視点特徴を集約して占有追跡を行う手法を提案。
- ParkDiffusion++: 自動駐車のための自己意図条件付きマルチエージェント軌道予測軌道予測2026/2/1
自動駐車において、自己の複数の意図を予測し、それぞれの意図に対する周囲エージェントの共同応答を拡散モデルで予測する手法を提案。
- 開世界モバイルマニピュレーションのための関節3Dシーングラフモバイルマニピュレーション2026/2/1
RGB-D動画から物体の関節運動を推定し、親子関係を含む意味的・運動学的3Dシーングラフを構築するフレームワークMoMa-SGを提案。
- 生成的基盤モデルによる単一の人間実演からの模倣学習スケーリング模倣学習2026/2/1
単一の人間実演からReal2Genで操作方策を学習し、シミュレーションで大量データを生成して流マッチング方策を訓練、実世界にゼロショット展開する。
- ForecastOcc: 視覚ベースのセマンティック占有予測セマンティック占有予測2026/2/1
過去のカメラ画像から将来の占有状態とセマンティックカテゴリを直接予測する初のフレームワークを提案し、複数視点と単眼の両設定でベンチマークを確立した。
- 関節物体のオンライン推定と操作マニピュレーション2026/1/1
視覚事前情報と固有感覚を因子グラフで統合し、未知の関節物体の関節状態をオンライン推定しながら操作する手法を提案。実機で75%の成功率を達成。
- Hoi!：力に基づくクロスビュー関節物体操作のマルチモーダルデータセットマニピュレーション2025/12/1
人間とロボットの4つの操作形態で関節物体を操作した3048シーケンスを収録し、視覚・力・触覚を統合したデータセットを構築した。
- 基盤モデル誘導BEVマップによる3D物体検出と追跡の融合自動運転知覚2025/10/1
DINOv2の特徴をBEV表現に蒸留し、透視図とBEVのハイブリッド表現で3D物体検出・追跡を高精度化する手法を提案。
- MSG: サンプル効率の高いロボットマニピュレーションのためのマルチストリーム生成ポリシーマニピュレーション2025/9/1
複数の物体中心生成ポリシーを推論時に合成することで、わずか5回のデモンストレーションから高品質なポリシーを学習し、サンプル効率と汎化性能を大幅に向上させる手法を提案。
- 実環境における関節物体の推定関節物体推定2025/9/1
動的なカメラ移動と部分観測の下で、RGB-D動画から関節物体のパーツ軌跡と関節軸を推定するフレームワークArtiPointを提案し、新データセットArti4Dで評価した。
- マルチモーダル大規模言語モデルによる選好に基づく長期的ロボット積み重ねマニピュレーション2025/9/1
マルチモーダルLLMを高レベルプランナとして用い、重さや安定性などの選好を考慮した長期的な積み重ねタスクを実現する。カスタムデータセットで微調整し、シミュレーションと実機ヒューマノイドで有効性を示した。
- ハイパースペクトル画像のためのビジョン基盤モデル対応アダプタセグメンテーション2025/9/1
RGB向けに学習されたビジョン基盤モデルを活用し、ハイパースペクトル画像のセマンティックセグメンテーションを高精度化するアダプタを提案した論文。
- DiWA: 世界モデルによる拡散ポリシーの適応拡散ポリシー/世界モデル/オフラインRL2025/8/1
世界モデルを活用し、拡散ポリシーをオフライン強化学習でファインチューニングするフレームワークDiWAを提案。実環境との相互作用を大幅に削減し、CALVINベンチマークで8タスクの性能を向上させた。
- 階層的クラス増分セマンティックセグメンテーションによる動的ロボット支援手術セグメンテーション2025/8/1
ロボット支援手術のためのクラス増分セグメンテーション手法TOPICS+を提案し、手術環境向けのベンチマークと144クラス超のラベルを整備した。
- 違いに配慮した設計：人間の特性が協働ロボットの知覚に与える影響HRI2025/7/1
オンライン実験で112人が28種類の人間とロボットの協働動画を評価し、ロボットの行動と相手の特性（高齢者など）が評価にどう影響するかを調べた。
- cVLA: 効率的なカメラ空間VLAに向けてVLA2025/7/1
視覚言語モデルを活用し、画像座標でエンドエフェクタの軌道ウェイポイントを直接予測する軽量なVLAを提案。シミュレーションで訓練し実機への転移性能を示した。
- 不確実性を考慮した学習によるオープンセットLiDARパノプティックセグメンテーションLiDARセグメンテーション2025/6/1
LiDARパノプティックセグメンテーションにおいて、未知の物体クラスを検出するために、ディリクレ分布に基づく証拠学習で予測不確実性をモデル化し、不確実性を活用して未知インスタンスを識別・セグメンテーションするフレームワークULOPSを提案した。
- 深層グラフ合意による視覚的ループ閉じ込み検出SLAM2025/5/1
視覚的に類似したキーフレームのクリークをグラフニューラルネットワークで処理し、ループ閉じ込みの合意を推定するLoopGNNを提案。高精度・高再現率で従来手法を上回る。
- ParkDiffusion: 拡散モデルを用いた自動駐車における異種マルチエージェント・マルチモーダル軌道予測軌道予測2025/5/1
拡散モデルを使い、駐車場での車両と歩行者の将来軌道を不確実性も含めて予測する手法を提案。二重マップエンコーダやエージェント種別埋め込み、運動学的制約を導入し、既存手法を大きく上回る精度を達成した。
- MORE: 接地された言語推論による移動マニピュレーション再配置移動マニピュレーション2025/5/1
シーングラフと能動的フィルタリングでタスク関連サブグラフを抽出し、言語モデルによるゼロショットの長期的移動マニピュレーション計画を高信頼化する手法を提案。BEHAVIOR-1Kで大幅に性能向上。
- ロボット方策学習における離散時間ガウス過程混合の不合理な有効性模倣学習2025/5/1
カメラ観測のみを用いた5件程度のデモからロボット操作方策を学習する離散時間ガウス過程混合(MiDiGap)を提案し、CPUで1分未満で学習でき、衝突信号や運動制約による推論時の誘導で障害物回避や機体間転移も実現した。
- 自然言語対話によるロボットタスクの曖昧性解消VLA2025/4/1
言語指示の曖昧さをシーンに基づいて検出・解消するAmbResVLMを提案し、実機で下流ポリシーの成功率を69.6%から97.1%に改善した。
- 外観と運動の手がかりを学習するパノプティックトラッキングパノプティックトラッキング2025/3/1
動的な環境でロボットが時空間的にシーンを理解できるよう、外観と運動の手がかりを別々のネットワークヘッドで捉え、二段階融合で統合するパノプティックトラッキング手法を提案した。
- マルチモーダル軌道予測のためのエビデンシャル不確かさ推定軌道予測2025/3/1
自動運転の軌道予測において、位置とモード確率の不確かさを1回の順伝播でリアルタイムに推定するエビデンシャル深層学習手法を提案し、Argoverseデータセットで精度と信頼性を検証した。
- OpenLex3D: オープンボキャブラリ3Dシーン表現のための階層的評価ベンチマーク3Dシーン理解2025/3/1
Replica、ScanNet++、HM3Dのシーンに同義語や詳細記述を含む新規ラベルを付与し、オープンボキャブラリ3Dシーン表現を評価するベンチマークを提案。既存手法の失敗事例や改善点を明らかにする。
- ラベル効率的なLiDARパノプティックセグメンテーションLiDARセグメンテーション2025/3/1
少量のラベル付き画像から2Dネットワークで疑似ラベルを生成し、点群の幾何特性を活かした3D精緻化モジュールで精度を高めてLiDARパノプティックセグメンテーションを学習する手法を提案。
- 動的都市環境のオープン語彙理解のための協調的動的3Dシーングラフシーングラフ/協調認識2025/3/1
複数のカメラとLiDAR観測を初期姿勢未知のまま統合し、都市走行シーンの階層的オープン語彙3Dシーングラフを協調生成するエンジンCURB-OSGを提案。実世界のOxford Radar RobotCarデータセットで単一エージェントより高精度なマッピングと物体予測を実証した。
- LiDAR点群の自己教師あり学習のためのマルチスケール近傍占有マスク付きオートエンコーダ自己教師あり学習/3D点群2025/2/1
LiDAR点群の自己教師あり学習において、非マスクボクセルの近傍のみで占有再構成を行うことで情報漏洩と計算コストを抑え、複数スケールのマスク生成で多様な物体特徴を捉えるNOMAEを提案し、nuScenesとWaymoで最先端性能を達成した。
- ROVER: 多季節対応の視覚SLAMデータセット視覚SLAM2024/12/1
公園や庭園などの自然環境で季節・照明・植生の変化に対応する視覚SLAMアルゴリズムを評価するため、単眼・ステレオ・RGBDカメラと慣性センサを搭載したロボットで5地点・全季節・39記録を収集したベンチマークデータセットを構築し、従来手法と深層学習手法の性能を比較した。
- タスク駆動型モバイルマニピュレータの協調設計マニピュレーション2024/12/1
家庭内タスクの性能を直接最適化するため、強化学習とベイズ最適化を組み合わせてモバイルマニピュレータのアーム取り付けパラメータを設計する手法を提案。
- 野外環境におけるNeRFとガウシアンスプラッティングSLAMの評価SLAM2024/12/1
屋外の動的で変化に富む環境でNeRFベースとガウシアンスプラッティングベースのSLAM手法を評価し、従来手法との精度・ロバスト性・計算コストのトレードオフを明らかにした。
- 必要最小限の設計：シンプルで効果的なオープンボキャブラリ・シーングラフシーングラフ2024/12/1
3Dオープンボキャブラリ・シーングラフの設計を見直し、画像前処理・特徴融合・特徴選択を検討して、計算量を3分の1に抑えつつ最先端精度を維持する手法を提案した。
- 多様な運転状況における人間の交通・安全ルール遵守の分析自動運転データセット分析2024/11/1
複数の軌道予測データセット（Argoverse 2、nuPlan、Lyft、DeepUrban）を用いて、人間の交通・安全ルール遵守状況を比較評価し、データのノイズや望ましくない運転行動を明らかにした。
- カテゴリ内転移による物体配置の効率的学習マニピュレーション2024/11/1
物体配置をカテゴリの標準フレームで学習し、新しい物体インスタンスへ転移することで、5回程度のデモから食器や家具などの配置を予測する手法を提案した。
- 動きの中の不確実性：情報理論に基づく軌道予測アプローチ軌道予測2024/10/1
自動運転の軌道予測において、情報理論を用いて不確実性を偶然的不確実性と認識的不確実性に分解し、既存の予測モデルに適用可能な手法を提案した論文。
- ロボティクスにおけるニューラルフィールド：サーベイニューラルフィールド2024/10/1
ニューラルフィールドのロボティクス応用を200本以上の論文に基づき、4つの主要フレームワークと5つの応用領域（姿勢推定、マニピュレーション、ナビゲーション、物理、自動運転）に分類してレビューしたサーベイ論文。
- 点群と条件付きフローマッチングによるロボットマニピュレーション方策の学習マニピュレーション2024/9/1
模倣学習において、点群入力と条件付きフローマッチングを組み合わせたPointFlowMatchを提案し、RLBenchで平均成功率67.8%を達成した。
- パノプティック・デプス予測予測2024/9/1
単眼カメラ画像から未来のフレームのパノプティックセグメンテーションと深度マップを同時に予測するタスクを提案し、TransformerベースのPDcastアーキテクチャを開発した。
- 追加コストゼロで実現する移動マニピュレータの全身遠隔操作遠隔操作2024/9/1
既存のジョイスティックやハンドガイドからエンドエフェクタ動作を推定し、台車移動を強化学習エージェントに任せることで、特別なハードウェアなしに移動マニピュレータの全身遠隔操作を可能にした。
- モデルベースリスク最小化による運動予測運動予測2024/9/1
複数の予測モデルをリスク最小化の枠組みで統合し、周囲エージェントの将来軌道を高精度に予測する手法を提案。nuScenesデータセットで最先端性能を達成。
- 非構造屋外環境におけるVisual-Inertial SLAM：ループクロージングの利点と計算コストのベンチマークSLAM2024/8/1
非構造な自然屋外環境で複数のVisual-Inertial SLAMシステムを比較し、ループクロージングが精度と計算負荷に与える影響やフレームレートの影響を評価した。
- 知覚が重要：不確実性を考慮したセマンティックセグメンテーションによる身体性AIの強化物体探索2024/8/1
物体探索タスクにおいて、知覚モデルの不確実性を校正し時系列で集約することで、既存の探索手法を追加学習なしに改善する手法を提案した。
- 模倣の技法：少数の実演から長期的マニピュレーションタスクを学習するマニピュレーション2024/7/1
RGB-D観察と5回の実演のみから、スキル分割とリーマン幾何GMMを用いて複雑なロボット操作タスクを高サンプル効率で学習する手法を提案。
- 双曲空間における分類体系認識型の継続的セマンティックセグメンテーションセマンティックセグメンテーション2024/7/1
双曲空間と分類体系木構造を用いて、自動運転向けのクラス増分セマンティックセグメンテーションを実現し、破滅的忘却を抑えつつ新クラスを学習する手法TOPICSを提案。
- 航空画像からトランスフォーマーで車線グラフを学習自動運転/地図生成2024/7/1
航空画像からDETRアーキテクチャを用いて後続車線グラフを生成する手法を提案し、大規模データセットで有効性を示した。
- LetsMap: 意味的BEVマッピングのための教師なし表現学習BEVマッピング2024/5/1
単眼前方画像から意味的BEVマップを生成するため、ラベルなしでシーン幾何と意味を別々に事前学習し、少量のBEVラベルで微調整する手法を提案。
- 良い基盤は多くのラベルに値する：ラベル効率的なパノプティックセグメンテーションセグメンテーション2024/5/1
視覚基盤モデルを活用し、少数のラベル付きデータで軽量なセグメンテーションヘッドを訓練し、自己訓練と融合モジュールでパノプティックセグメンテーションを高精度に実現する手法を提案。
- Imagine2touch: 効率的な低次元信号を用いたロボットマニピュレーションのための予測的触覚センシング触覚2024/5/1
視覚情報から触覚信号を予測するImagine2touchを提案し、低コスト触覚センサで収集したデータで学習、物体認識タスクで有効性を示した。
- CenterArt: 関節物体の形状再構成と6自由度把持推定の同時実行マニピュレーション2024/4/1
RGB-D画像から関節物体の3D形状を再構成しつつ、6自由度の把持姿勢を同時に推定する手法CenterArtを提案。実シーンでの実験で既存手法を上回る精度と頑健性を示した。
- 運動と深層点対応を用いたターゲット不要のカメラ-LiDAR自動キャリブレーションキャリブレーション2024/4/1
視覚・LiDARオドメトリの運動推定と深層学習による2D-3D点対応を組み合わせ、専用ターゲットや人手を要さずにカメラ-LiDAR間の外部キャリブレーションを最適化で求める手法を提案。
- 言語に基づく動的シーングラフを用いたモバイルマニピュレーションによる対話的物体探索VLA2024/3/1
オープン語彙のシーングラフを動的に更新しながらLLMで推論し、モバイルマニピュレーションによる長期的な物体探索をゼロショットで実現する手法を提案。
- 言語に基づくロボットナビゲーションのための階層的オープン語彙3Dシーングラフナビゲーション2024/3/1
オープン語彙の視覚基盤モデルを用いて、床・部屋・物体の階層を持つ3Dシーングラフを構築し、多階層建物内での言語指示に基づくロボットナビゲーションを実現した。
- DITTO: 軌道変換による実演模倣模倣学習2024/3/1
RGB-D動画による一回の人間実演から、物体検出と軌道変換を用いてロボットに新しいスキルを教えるワンショット模倣手法を提案。
- PseudoTouch: 物体の表面触感を効率的に画像化するロボットマニピュレーション触覚2024/3/1
低次元の触覚信号と高次元の視覚・深度情報を結びつける視覚触覚埋め込みを学習し、物体認識と把持安定性予測の精度を向上させた研究。
- ロボットマニピュレーションにおけるサンプル効率の良い方策改善のためのベイズ最適化マニピュレーション2024/3/1
少数のデモンストレーションからガウス混合モデルでスキルを学習し、ベイズ最適化で自律実行を改善するハイブリッド手法を提案し、サンプル効率の高さを実証した。
- BEVCar: カメラとレーダーの融合によるBEVマップと物体セグメンテーションBEVセグメンテーション2024/3/1
カメラと車載レーダーを融合し、生のレーダーデータを点ベースで符号化して画像特徴のBEV空間への持ち上げを初期化することで、悪天候や夜間でも頑健なBEV物体・マップセグメンテーションを実現した。
- Evaluation of a Smart Mobile Robotic System for Industrial Plant Inspection and Supervision2024/2/1
- CMRNext: 実環境でのカメラ-LiDARマッチングによる自己位置推定と外部キャリブレーション自己位置推定/キャリブレーション2024/2/1
カメラ画像とLiDAR点群の対応をオプティカルフロー推定として解き、センサー固有パラメータに依存せず未知環境でもゼロショットで単眼自己位置推定と外部キャリブレーションを実現する手法を提案。
- Semantic Scene Segmentation for Robotics2024/1/1
- CenterGrasp: Object-Aware Implicit Representation Learning for Simultaneous Shape Reconstruction and 6-DoF Grasp Estimation2023/12/1
- Amodal Optical Flow2023/11/1
- Compositional Servoing by Recombining Demonstrations2023/10/1
- Online Estimation of Articulated Objects with Factor Graphs using Vision and Proprioceptive Sensing2023/9/1
- Collaborative Dynamic 3D Scene Graphs for Automated Driving2023/9/1
- Multi-camera Bird's Eye View Perception for Autonomous Driving2023/9/1
- RaLF: Flow-based Global and Metric Radar Localization in LiDAR Maps2023/9/1
- Few-Shot Panoptic Segmentation With Foundation Models2023/9/1
- A Smart Robotic System for Industrial Plant Supervision2023/8/1
- Learning Hierarchical Interactive Multi-Object Search for Mobile Manipulation2023/7/1
- The Treachery of Images: Bayesian Scene Keypoints for Deep Policy Learning in Robotic Manipulation2023/5/1
- Efficient Learning of Urban Driving Policies Using Bird's-Eye-View State Representations2023/5/1
- INoD: Injected Noise Discriminator for Self-Supervised Representation Learning in Agricultural Fields2023/3/1
- CoDEPS: Online Continual Learning for Depth Estimation and Panoptic Segmentation2023/3/1
- CoVIO: Online Continual Learning for Visual-Inertial Odometry2023/3/1
- CARTO: Category and Joint Agnostic Reconstruction of ARTiculated Objects2023/3/1
- Learning and Aggregating Lane Graphs for Urban Automated Driving2023/2/1
- SkyEye: Self-Supervised Bird's-Eye-View Semantic Mapping Using Monocular Frontal View Images2023/2/1
- Interactive Imitation Learning in Robotics: A Survey2022/11/1
- PADLoC: LiDAR-Based Deep Loop Closure Detection and Registration Using Panoptic Attention2022/9/1
- Active Particle Filter Networks: Efficient Active Localization in Continuous Action Spaces and Large Maps2022/9/1
- RobotIO: A Python Library for Robot Manipulation Experiments2022/7/1
- Fairness and Bias in Robot Learning2022/7/1
- N$^2$M$^2$: Learning Navigation for Arbitrary Mobile Manipulation Motions in Unseen and Dynamic Environments2022/6/1
- Self-Supervised Learning of Multi-Object Keypoints for Robotic Manipulation2022/5/1
- Learning Long-Horizon Robot Exploration Strategies for Multi-Object Search in Continuous Action Spaces2022/5/1
- Perceiving the Invisible: Proposal-Free Amodal Panoptic Segmentation2022/5/1
- Continual SLAM: Beyond Lifelong Simultaneous Localization and Mapping Through Continual Learning2022/3/1
- 3D Multi-Object Tracking Using Graph Neural Networks with Cross-Edge Modality Attention2022/3/1
- Doing Right by Not Doing Wrong in Human-Robot Collaboration2022/2/1
- Amodal Panoptic Segmentation2022/2/1
- 7th AI Driving Olympics: 1st Place Report for Panoptic Tracking2021/12/1
- Catch Me If You Hear Me: Audio-Visual Navigation in Complex Unmapped Environments with Moving Sounds2021/11/1
- Robot Skill Adaptation via Soft Actor-Critic Gaussian Mixture Models2021/11/1
- Correct Me if I am Wrong: Interactive Learning for Robotic Manipulation2021/10/1
- Panoptic nuScenes: A Large-Scale Benchmark for LiDAR Panoptic Segmentation and Tracking2021/9/1
- Unsupervised Domain Adaptation for LiDAR Panoptic Segmentation2021/9/1
- Bird's-Eye-View Panoptic Segmentation Using Monocular Frontal View Images2021/8/1
- Multi-Perspective Anomaly Detection2021/5/1
- LCDNet: Deep Loop Closure Detection and Point Cloud Registration for LiDAR SLAM2021/3/1
- There is More than Meets the Eye: Self-Supervised Multi-Object Detection and Tracking with Sound by Distilling Multimodal Knowledge2021/3/1
- EfficientLPS: Efficient LiDAR Panoptic Segmentation2021/2/1
- From Learning to Relearning: A Framework for Diminishing Bias in Social Robot Navigation2021/1/1
- Learning Kinematic Feasibility for Mobile Manipulation through Deep Reinforcement Learning2021/1/1
- Kineverse: A Symbolic Articulation Model Framework for Model-Agnostic Mobile Manipulation2020/12/1
- Robust Vision Challenge 2020 -- 1st Place Report for Panoptic Segmentation2020/8/1
- Dynamic Object Removal and Spatio-Temporal RGB-D Inpainting via Geometry-Aware Adversarial Learning2020/8/1
- EfficientPS: Efficient Panoptic Segmentation2020/4/1
- CMRNet++: Map and Camera Agnostic Monocular Visual Localization in LiDAR Maps2020/4/1
- MOPT: Multi-Object Panoptic Tracking2020/4/1
- Self-Supervised Visual Terrain Classification from Unsupervised Acoustic Feature Learning2019/12/1
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