Frederik Hagelskjær

収録論文 6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

• 誤差境界を用いた二値分類の自己教師あり学習のブートストラップ：ロボット挿入タスクにおける事例研究
  ロボット挿入/自己教師あり学習/分類2026/7/1

  ロボット挿入タスクにおいて、高速な予測モデルと高コストな検証を組み合わせ、予測の信頼度に応じて検証を省略することで、設定した誤差率を保ちながら学習を進めるデータエンジンを提案した。

• 物体姿勢の不確実性を扱うモジュール式ビンピッキングフレームワーク
  マニピュレーション2026/7/1

  物体の姿勢推定と把持プロセスで生じる誤差を同時に扱うモジュール式のビンピッキングフレームワークを提案し、実環境で3種類の物体を用いて有効性を検証した。

• 高精度化に向けて：力ベース検証のための適応型自己教師あり学習フレームワーク
  力覚/自己教師あり学習2025/8/1

  力覚を用いた挿入作業において、事前データに頼らず実行中に力データを逐次取り込み分類精度を自己教師ありで向上させる適応型フレームワークを提案し、人手介入なしで高精度を維持しつつ作業時間を短縮できることを実機で示した。

• 掴めたものだけを正解に：把持姿勢を検証に用いた姿勢推定の自己教師ありファインチューニング用データエンジン
  マニピュレーション2024/9/1

  ゼロショット姿勢推定と把持時のハンド内姿勢推定を組み合わせ、人手ラベルなしで姿勢推定モデルを自己教師ありでファインチューニングする手法を提案し、ビンピッキングで有効性を示した。

• Off-the-shelf bin picking workcell with visual pose estimation: A case study on the world robot summit 2018 kitting task
  2023/9/1
• SpyroPose: SE(3) Pyramids for Object Pose Distribution Estimation
  2023/3/1