Ayoub Al-Hamadi

収録論文 8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

• Bi-MambaによるRGB-Dからの移動ロボット向けリアルタイム人物軌道予測
  軌道予測2026/10/24

  RGB-Dカメラから人物の短期未来軌道を予測する軽量な双方向状態空間モデルTrajMambaを提案し、学習と実機推論の処理経路を統一してノイズ耐性を高め、TIAGoロボット上でリアルタイム動作を実現した。

• 遮蔽回復を伴う局所・全体人体動作の長期予測
  動作予測2026/6/26

  非自己回帰型トランスフォーマーを用いて、局所的なポーズ予測と空間内の全体動作予測を同時に行い、遮蔽による欠損関節の回復も可能にする人体動作予測手法を提案した。

• IM HERE：人間の努力に基づくロボットエンゲージメントの相互作用モデル
  HRI2025/12/1

  人間同士・人間-ロボット・ロボット同士のエンゲージメントを、実体間の双方向関係を「努力」で記述する枠組みでモデル化し、社会的規範に沿った自律システムの行動指針を導出する。

• 感情に基づくエンゲージメント戦略による直感的な人間-ロボットインタラクション
  HRI2023/1/1

  人間の感情状態と注意を検出して感情分析を行い、それに応じた4つのエンゲージメント戦略をモバイルロボットに実装し、より直感的な人間-ロボットインタラクションを目指した研究。

• 移動型ヒューマノイドロボットのための意味理解に基づく環境知覚
  知覚/ヒューマンロボットインタラクション2022/11/1

  事前知識なしに視覚情報から意味的な物体や人物を認識し、人とロボットの円滑なインタラクションを可能にするシステムを提案し、実機で検証した。

• Visual SLAMを拡張・強化するオンライン意味マッピングシステム
  Visual SLAM2022/3/1

  物体検出をSLAMの意味制約として取り込み、軌跡の曖昧さをトラックレットで処理することで、リアルタイムに姿勢推定精度を最大68%改善する意味マッピング手法を提案した。

• L2CS-Net：制約のない環境での高精度視線推定
  視線推定2022/3/1

  視線角度を個別に回帰し2つの損失で学習するCNNモデルを提案し、MPIIGazeとGaze360で最先端精度を達成した。

• 制約なし頭部姿勢推定のための6D回転表現
  姿勢推定2022/2/1

  回転行列の連続的な6D表現と測地線距離損失を用いて、曖昧な回転ラベル問題を解決し、広角の頭部姿勢を高精度に推定する手法を提案した。