Francesco Verdoja

収録論文 31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

• 多項式リフティングによる非多項式ロボット動力学のためのバリア証明合成
  安全制御2026/9/19

  三角関数などを含む非多項式なロボット動力学を厳密な多項式リフティングで多項式系に変換し、制御バリア証明を合成する手法を提案。協調旋回やマルチロータで安全性カバレッジと計算効率が向上することを示した。

• ロボットタスク計画におけるシーングラフ十分性への情報空間的アプローチ
  タスク計画2026/9/14

  シーングラフ上の計画を情報空間で定式化し、タスクに十分な縮約シーングラフの条件を明らかにした。

• ReGIL: 単一デモンストレーションからの検索誘導型模倣学習
  模倣学習2026/6/1

  単一のデモンストレーションを外部メモリとして扱い、訓練中に繰り返し検索して探索の誘導、正則化バッファの生成、報酬の構築を行うことで、ロボット操作ポリシーを効率的に学習するフレームワークを提案した。

• Rheos: 階層的3Dシーングラフにおける連続運動ダイナミクスのモデリング
  3Dシーングラフ/運動モデリング2026/3/1

  3Dシーングラフに連続的な方向運動モデルを埋め込む新しいフレームワークRheosを提案し、離散ヒストグラムの代わりに半ラップガウス混合モデルを用いて不確実性を明示的に扱うことで、ナビゲーション性能を向上させた。

• 自然言語コマンドの物体グラウンディングのための関係シーングラフ
  VLA2026/2/1

  3Dシーングラフに空間関係を追加することで、LLMが自然言語コマンドから対象物体を正しく特定できるかを検証した研究。

• QuASH: 自然言語ヒューリスティクスによる視覚言語ロボットマップのクエリ
  VLA2025/10/1

  視覚言語モデルの埋め込みを用いたロボットマップに対し、クエリに関連する同義語・反意語を活用して環境をマッチ/非マッチに分類するクエリ手法を提案し、マップと画像のクエリ性能を向上させた。

• イベントグラウンディンググラフ：ロボット観測からの統合的時空間シーングラフ
  シーングラフ2025/10/1

  ロボットの観測から、空間的な物体特徴と動的イベントを結びつける時空間シーングラフを構築し、複雑な時空間クエリに応答できるフレームワークを提案した。

• 非凸制約下で安全性を保証する最小介入型シェアードコントロール
  シェアードコントロール2025/7/1

  ユーザ意図からの逸脱を最小にしつつ、非凸制約下でも安全性と実行可能性を保証する制御手法を提案し、大規模ユーザ実験とロボットマニピュレータ実験で有効性を示した。

• MoDeSuite：変形可能物体を用いた移動マニピュレーションを評価するロボット学習タスクスイート
  移動マニピュレーション2025/7/1

  変形可能物体を扱う移動マニピュレーションのための8つのタスクからなる初の標準ベンチマークを提案し、強化学習・模倣学習アルゴリズムの評価とSpotロボットへのsim-to-real転移を示した。

• REACT: 更新可能な3Dシーングラフのためのリアルタイム効率的属性クラスタリングと転移
  3Dシーングラフ2025/3/1

  3Dシーングラフの物体ノードを再定位するため、三重項損失で学習した埋め込みモデルによるインスタンスのクラスタリングとマッチングをリアルタイムで行うフレームワークREACTを提案した。

• ReMoBot: 視覚基盤モデルを用いた検索ベースの少数ショット模倣学習による移動マニピュレーション
  模倣学習2024/8/1

  視覚基盤モデルを活用し、実演から類似状態を検索して訓練なしに行動を決定する少数ショット模倣学習フレームワークを提案。Spotロボットの移動マニピュレーション3タスクで高成功率を達成。

• 実演からのコストと制約の同時学習による安全な軌道生成
  模倣学習2024/5/1

  実演データからコスト関数と未知の制約を分離して推定する二段階最適化手法を提案し、シミュレーションと実機マニピュレーションで有効性を示した。

• 視覚言語グリッドマップは潜在意味を捉えているか？
  VLA2024/3/1

  VLMを用いたロボットマップの品質をクエリ可能性と識別性の観点から分析し、3D特徴と画像埋め込みの特性を比較評価した。

• Object-Oriented Grid Mapping in Dynamic Environments
  2023/9/1
• Localization Under Consistent Assumptions Over Dynamics
  2023/5/1
• Constrained Generative Sampling of 6-DoF Grasps
  2023/2/1
• LSVL: Large-scale season-invariant visual localization for UAVs
  2022/12/1
• Bayesian Floor Field: Transferring people flow predictions across environments
  2022/8/1
• Season-invariant GNSS-denied visual localization for UAVs
  2021/10/1
• Augmented Environment Representations with Complete Object Models
  2021/3/1
• DDGC: Generative Deep Dexterous Grasping in Clutter
  2021/3/1
• GNSS-denied geolocalization of UAVs by visual matching of onboard camera images with orthophotos
  2021/3/1
• Multi-FinGAN: Generative Coarse-To-Fine Sampling of Multi-Finger Grasps
  2020/12/1
• Online Object-Oriented Semantic Mapping and Map Updating
  2020/11/1
• Probabilistic Surface Friction Estimation Based on Visual and Haptic Measurements
  2020/10/1
• On the Potential of Smarter Multi-layer Maps
  2020/5/1
• Beyond Top-Grasps Through Scene Completion
  2019/9/1
• Hypermap Mapping Framework and its Application to Autonomous Semantic Exploration
  2019/9/1
• Robust Grasp Planning Over Uncertain Shape Completions
  2019/3/1
• Deep Network Uncertainty Maps for Indoor Navigation
  2018/9/1
• Hallucinating robots: Inferring Obstacle Distances from Partial Laser Measurements
  2018/5/1