Iacopo Catalano
収録論文 12本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
予測・シーングラフ3Dシーングラフナビゲーション/予測モデル3Dシーングラフ/運動モデリングシーングラフ模倣学習
※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
- Kairos: 4Dシーングラフにおける存在と方向性流れの予測予測・シーングラフ2026/9/23
階層的3Dシーングラフを4Dに拡張し、各ボクセルに方向混合と存在率を記憶させて、将来の任意時刻における人の存在確率と移動方向分布を予測する手法を提案。
- 3Dシーングラフにおける意味的不確実性の階層的集約3Dシーングラフ2026/9/17
既存の3Dシーングラフが持つ検出器信頼度と埋め込みから、物体エントリの正しさを確率化し、包含階層を通じて部屋レベルの信念に伝播させる枠組みを提案。追加の知覚や学習なしで物体検索と部屋レベルの主張の精度を向上。
- 占有グリッドに基づく階層的3Dシーングラフのための部屋分割3Dシーングラフ2026/6/1
占有グリッド分解から得られる自由空間領域に部屋ノードを対応付けることで、明示的な多角形フットプリントを持つ部屋層を構築する3Dシーングラフパイプラインを提案し、Matterport3Dデータセットで評価した。
- EgoMoD: 局所的な自己中心視覚観測からダイナミクスのグローバルマップを予測するナビゲーション/予測モデル2026/3/1
ロボットの短い自己中心視覚クリップから、環境全体の将来の動きの傾向（MoD）を予測する初の手法を提案。外部センサーなしで、搭載カメラのみでグローバルな動き予測を可能にする。
- 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。
- Aion: 時間的流れのダイナミクスを組み込んだ階層的4Dシーングラフシーングラフ2025/12/1
動的環境での自律ナビゲーションに向けて、階層的な3Dシーングラフに時間的な流れのダイナミクスを直接埋め込み、スパースなグラフベースの動きマップで任意の時間間隔の動きを捉えるフレームワークを提案。
- マイクロモビリティにおける追従モードのエンドツーエンド模倣学習模倣学習2025/11/1
電動車椅子が人間を追従する際の制御を、手動調整ではなくエンドツーエンドの模倣学習で実現し、乗り心地とユーザー体験を向上させた研究。
- Towards Robust UAV Tracking in GNSS-Denied Environments: A Multi-LiDAR Multi-UAV Dataset2023/10/1
- Evaluating the Performance of Multi-Scan Integration for UAV LiDAR-based Tracking2023/4/1
- Fusing Odometry, UWB Ranging, and Spatial Detections for Relative Multi-Robot Localization2023/4/1
- UAV Tracking with Solid-State Lidars:Dynamic Multi-Frequency Scan Integration2023/4/1
- UAV Tracking with Lidar as a Camera Sensors in GNSS-Denied Environments2023/3/1