Cherie Ho
Stanford University
収録論文 13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
- MessyMem: モバイルマニピュレーションのための経験から学ぶ永続メモリマニピュレーション2026/9/14
モバイルマニピュレータが過去の経験を永続的に記憶し、物体や場所の知識を再利用できるメモリシステムを提案。25タスクの連続シミュレーションで高いタスク進捗を達成した。
- ロボット駆動データフライホイール：実環境展開による継続的データ収集と基盤モデル適応VLA2025/11/1
ロボットを実環境に配備してタスク遂行中に実世界データを収集し、基盤モデルを継続的に改善する「データフライホイール」枠組みを提案。図書館で2週間稼働した移動マニピュレータScanfordで、VLMの書架スキャンと自動ラベリングによりドメイン特化・隣接タスクの性能を向上させた。
- RayFronts: オンラインシーン理解と探索のためのオープンセット意味論的レイフロンティア意味論的マッピング2025/4/1
距離内のボクセルと距離外のレイにオープンセット意味論を統合し、効率的な意味論的マッピングと探索を可能にする表現を提案。
- MapExRL: 環境文脈予測と強化学習による人間模倣型屋内探索探索計画2025/3/1
観測地図から将来の地図を予測し、強化学習方策でフロンティアの長期的価値を評価することで、構造化屋内環境でのロボット探索効率を最大18.8%改善した。
- PIPEプランナ：地図予測を用いた経路的情報利得による屋内ロボット探索探索2025/3/1
屋内探索において、計画経路に沿った累積的な情報利得を地図予測と組み合わせて効率的に計算するプランナを提案し、実世界の間取りデータセットで既存手法を上回る性能を示した。
- SALON: オフロード走行のための自己教師あり適応学習ナビゲーション2024/12/1
人間の入力なしにオンラインで経験から素早く適応し、リスクを考慮した走行可能性マップを生成する知覚・行動フレームワークを提案。100〜1000倍のデータで学習した手法に匹敵する性能を実現した。
- MapEx: 地図予測に基づく確率的情報利得を用いた屋内構造探査探査2024/9/1
観測情報から複数の予測地図を生成し、その分散と可視領域を考慮して確率的な情報利得を推定することで、屋内環境を効率的に探索するフレームワークを提案した。
- 自己教師あり高解像度オフロードマッピングのための深層ベイズ未来融合オフロードマッピング2024/3/1
スパースなステレオ・LiDAR深度データからベイズフィルタリングと知覚損失を組み合わせ、30m先まで2cm解像度の高精細オフロード地図を生成する手法を提案。
- Learning-on-the-Drive: Self-supervised Adaptation of Visual Offroad Traversability Models2023/6/1
- Adaptive Safety Margin Estimation for Safe Real-Time Replanning under Time-Varying Disturbance2021/10/1
- 3D Human Reconstruction in the Wild with Collaborative Aerial Cameras2021/8/1
- Autonomous Aerial Cinematography In Unstructured Environments With Learned Artistic Decision-Making2019/10/1
- Towards a Robust Aerial Cinematography Platform: Localizing and Tracking Moving Targets in Unstructured Environments2019/4/1