Andrew J. Davison

収録論文 40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

• MLPスプラッティング：オブジェクト中心のニューラルフィールド
  ニューラルレンダリング2026/6/2

  少数の表現力豊かな光場プリミティブを用いてシーンを分解し、フォトリアリスティックな新規視点合成を実現する手法を提案。各プリミティブは局所的なMLPで表現され、RGBのみの教師信号で学習され、オブジェクト単位の編集が可能。

• 三角形スプラッティングSLAM
  SLAM2026/5/1

  微分可能な三角形を3Dマップ表現として用いた高密度RGB-D SLAMシステムを提案し、オンラインでのレンダリングと追跡・マッピングを実現。メッシュ変換や編集も可能。

• マルチロボットマッピングのための分散ガウス過程モデル
  群制御2026/3/1

  複数ロボットが局所的な経験と計算のみを用いて協調的にグローバル関数を学習する分散ガウス過程モデルDistGPを提案し、ガウス信念伝播による分散学習が集中学習と同等の性能を達成できることを示した。

• DANCeRS: ガウス信念伝播によるロボット群の合意形成のための分散アルゴリズム
  群制御2025/8/1

  ロボット群が局所通信のみで形状形成や離散的意思決定の合意を取れるよう、ガウス信念伝播をファクターグラフ上で用いた統一的な分散アルゴリズムを提案した。

• MASt3R-SLAM：3次元再構成事前分布を用いたリアルタイム高密度SLAM
  SLAM2024/12/1

  2視点3次元再構成・マッチング事前分布MASt3Rを基盤に、単眼カメラで15FPS動作する高密度SLAMシステムを構築した。

• Distributed Simultaneous Localisation and Auto-Calibration using Gaussian Belief Propagation
  2024/1/1
• Gaussian Splatting SLAM
  2023/12/1
• A Distributed Multi-Robot Framework for Exploration, Information Acquisition and Consensus
  2023/10/1
• Learning a Depth Covariance Function
  2023/3/1
• Feature-Realistic Neural Fusion for Real-Time, Open Set Scene Understanding
  2022/10/1
• Real-time Mapping of Physical Scene Properties with an Autonomous Robot Experimenter
  2022/10/1
• Learning to Complete Object Shapes for Object-level Mapping in Dynamic Scenes
  2022/8/1
• Simultaneous Localisation and Mapping with Quadric Surfaces
  2022/3/1
• Distributing Collaborative Multi-Robot Planning with Gaussian Belief Propagation
  2022/3/1
• A Robot Web for Distributed Many-Device Localisation
  2022/2/1
• SafePicking: Learning Safe Object Extraction via Object-Level Mapping
  2022/2/1
• ReorientBot: Learning Object Reorientation for Specific-Posed Placement
  2022/2/1
• Incremental Abstraction in Distributed Probabilistic SLAM Graphs
  2021/9/1
• CodeMapping: Real-Time Dense Mapping for Sparse SLAM using Compact Scene Representations
  2021/7/1
• A visual introduction to Gaussian Belief Propagation
  2021/7/1
• Coarse-to-Fine Q-attention: Efficient Learning for Visual Robotic Manipulation via Discretisation
  2021/6/1
• Q-attention: Enabling Efficient Learning for Vision-based Robotic Manipulation
  2021/5/1
• End-to-End Egospheric Spatial Memory
  2021/2/1
• Rearrangement: A Challenge for Embodied AI
  2020/11/1
• Deep Probabilistic Feature-metric Tracking
  2020/8/1
• MoreFusion: Multi-object Reasoning for 6D Pose Estimation from Volumetric Fusion
  2020/4/1
• Learning One-Shot Imitation from Humans without Humans
  2019/11/1
• FutureMapping 2: Gaussian Belief Propagation for Spatial AI
  2019/10/1
• RLBench: The Robot Learning Benchmark & Learning Environment
  2019/9/1
• PyRep: Bringing V-REP to Deep Robot Learning
  2019/6/1
• Task-Embedded Control Networks for Few-Shot Imitation Learning
  2018/10/1
• Navigating the Landscape for Real-time Localisation and Mapping for Robotics and Virtual and Augmented Reality
  2018/8/1
• Sim-to-Real Reinforcement Learning for Deformable Object Manipulation
  2018/6/1
• FutureMapping: The Computational Structure of Spatial AI Systems
  2018/3/1
• Transferring End-to-End Visuomotor Control from Simulation to Real World for a Multi-Stage Task
  2017/7/1
• An Eigenshapes Approach to Compressed Signed Distance Fields and Their Utility in Robot Mapping
  2016/9/1
• Deep Learning a Grasp Function for Grasping under Gripper Pose Uncertainty
  2016/8/1
• Pairwise Decomposition of Image Sequences for Active Multi-View Recognition
  2016/5/1
• Comparative Design Space Exploration of Dense and Semi-Dense SLAM
  2015/9/1
• Introducing SLAMBench, a performance and accuracy benchmarking methodology for SLAM
  2014/10/1