Davide Allegro

収録論文 7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

• Calib3R: 3D基盤モデルによるハンドアイキャリブレーションとメートルスケール3Dシーン再構成
  キャリブレーション/3D再構成2025/9/1

  3D基盤モデルでRGB画像から点群を抽出し、ロボット姿勢と統合最適化することで、パターン不要でハンドアイキャリブレーションと実スケール3D再構成を同時に行う手法を提案。

• モデルベース強化学習によるデータ効率的なロボット投擲
  マニピュレーション2025/2/1

  モデルベース強化学習フレームワークMC-PILOTを提案し、ロボットアームによる物体のピック・アンド・スローを少ないデータで高精度に実現、新しい目標位置への汎化も速いことを示した。

• 夢から操る：構成可能な世界モデルによるロボット模倣学習の想像力強化
  模倣学習2024/12/1

  ガウススプラッティングと物理シミュレータを組み合わせて学習可能なデジタルツインを構築し、少数の実演から等変変換で模倣学習データを生成する手法を提案。実機ロボットが新しい物理タスクを少数の実演から学習できることを示した。

• MEMROC: 多眼カメラから移動ロボットへのキャリブレーション
  キャリブレーション2024/10/1

  移動ロボットに搭載した複数カメラの外部パラメータを、較正パターンと地面検出を用いて少数の画像から6自由度で高精度に推定する手法を提案。

• 遮蔽に強い3D人体姿勢推定のためのマルチビュー姿勢融合
  3D姿勢推定2024/8/1

  単眼の絶対3D姿勢推定結果を複数視点で融合し、再投影誤差最適化と四肢長対称性制約により、強い遮蔽下でも頑健な3D人体姿勢推定を実現した。

• 産業用ロボット作業セルにおける人間とロボットの協調のためのマルチカメラハンドアイキャリブレーション
  キャリブレーション2024/6/1

  産業用ロボット作業セルで人間とロボットが協調するために、複数カメラのハンドアイキャリブレーションを高精度かつ短時間で行う手法を提案し、オープンソースで公開した。

• A Graph-based Optimization Framework for Hand-Eye Calibration for Multi-Camera Setups
  2023/3/1