Advaith V. Sethuraman

収録論文 5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

• SLIM-VDB: リアルタイム3D確率的セマンティックマッピングフレームワーク
  セマンティックマッピング2025/12/1

  OpenVDBデータ構造とベイズ更新を統合し、閉集合・開集合の両方のセマンティックラベルを扱える軽量な3Dセマンティックマッピングシステムを提案。メモリと統合時間を大幅に削減しつつ、同等のマッピング精度を実現した。

• ShipwreckFinder: マルチビームソナーによる沈没船検出のためのQGISプラグイン
  海底探査2025/9/1

  マルチビームソナーデータから沈没船を自動検出するオープンソースQGISプラグインを開発し、深層学習と合成データ生成により従来手法より高精度なセグメンテーションを実現した。

• OceanSim: GPU高速化水中ロボット知覚シミュレーションフレームワーク
  sim2real2025/3/1

  物理ベースの水中センサモデリングとGPUによる高速レンダリングを実現し、リアルタイムのソナー画像生成と大量の合成データ生成を可能にする水中ロボット知覚シミュレータを提案。

• どちらをスキャンすべきか学習する：サイドスキャンソナーを用いた自律水中探査機のためのマルチビュー能動知覚
  能動知覚/水中ロボティクス2024/2/1

  サイドスキャンソナーで対象を複数視点から撮影する際、分類精度を最大化しつつ調査時間を最小化する視点を選ぶ能動知覚フレームワークを提案。グラフ定式化とGNNで視点分類と次視点選択を行い、シミュレーションで精度と効率の両面で従来手法を上回った。

• Machine Learning for Shipwreck Segmentation from Side Scan Sonar Imagery: Dataset and Benchmark
  2024/1/1