Dominik Belter

収録論文 10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

• 浮遊放射輝度ネットワーク
  ニューラルレンダリング2026/8/6

  明示的なレイトレーシング可能なジオメトリと連続的なニューラル放射輝度関数を組み合わせた新しいニューラルシーン表現を提案し、インタラクティブなレンダリングや変形、編集を可能にした。

• NEO: 一度NeRF化すれば何度でも編集可能な連続物体操作フレームワーク
  操作2026/7/1

  言語指示によるNeRF編集をロボット操作に統合し、物体除去や把持配置実験で既存手法より優れた視覚的・幾何的一貫性を実現した。

• NeRFとガウシアンスプラッティングにおける幾何学的精度の比較評価
  3D再構成2026/4/1

  ニューラルレンダリング手法の視覚品質だけでなく、表面形状の忠実度に焦点を当てた評価パイプラインと19シーンのベンチマークを提案し、ロボット操作に重要な幾何学的精度を体系的に比較した。

• 視点依存ローカルマップのグラフを用いたキーフレームベースの高密度マッピング
  マッピング2026/1/1

  RGB-Dセンサのデータから視点依存のNDTローカルマップを更新し、ポーズグラフに保存してループ閉じ込め後に大域地図を補正するキーフレームベースのマッピング手法を提案。

• 入力位置エンコーディングによる機械学習ベースのロボット自己衝突チェックの改善
  衝突検出2025/9/1

  自己衝突検出の二値分類モデルの入力に位置エンコーディングを導入し、高周波変動の捕捉を可能にして精度を向上させた。軽量MLPにより従来の幾何学的手法より高速な衝突チェックを実現する。

• 単一深度ビューからの物体の非可視表面の3D再構成：比較研究
  3D再構成2025/1/1

  単一のRGB-Dカメラ視点から物体の見えない部分を再構成する2つの手法（DeepSDFとMirrorNet）を比較し、ShapeNetデータセットで評価した。

• TaBSA：動的環境で働く移動ロボットのタスクスケジューリングアルゴリズムを訓練・評価するフレームワーク
  タスクスケジューリング2024/8/1

  動的で不確実なサービス環境におけるロボットのタスクスケジューリングアルゴリズムを、標準化されたインターフェースと再現可能なシナリオで評価・比較するためのオープンソースフレームワークを提案した。

• Informed Guided Rapidly-Exploring Random Trees*-Connect for Path Planning of Walking Robots
  2023/3/1
• Learning better generative models for dexterous, single-view grasping of novel objects
  2019/7/1
• Generate What You Can't See - a View-dependent Image Generation
  2019/3/1