Connor Smith

収録論文 2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

• SemanticXR: オブジェクトレベルのデバイス-クラウドアーキテクチャによる低消費電力・リアルタイムなセマンティックマッピング
  セマンティックマッピング2026/6/1

  XRデバイス向けに、オブジェクトを単位としてデバイスとクラウド間で処理を分割することで、低消費電力かつリアルタイムなオープンボキャブラリのセマンティックマッピングとクエリを実現するシステムを提案した。

• Isaac Lab：マルチモーダルロボット学習のためのGPU加速シミュレーションフレームワーク
  sim2real2025/11/1

  GPU並列物理演算とフォトリアル描画を統合し、強化学習・模倣学習を大規模に実行できるロボット学習用シミュレーションプラットフォームを提案。