Kazuhiro Nakadai
収録論文 11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
- BCNav: 方位条件付き深度方策による音源ナビゲーション音源ナビゲーション2026/9/29
音源方向推定(DOA)と深度画像のみを入力とするナビゲーション方策を模倣学習で訓練し、音響シミュレーションや実環境での音声データ収集なしに未知環境で音源へ移動できるロボットを実現した。
- AMBIT: ヒューマノイドの両腕追従のための予測型マルチモーダル身体動員マニピュレーション2026/9/27
腕の自由度が限られたヒューマノイドで両腕の軌道追従を行うため、CVAEで骨盤・腰の動員戦略を予測し、選択・検証してリアルタイムに適用する手法を提案。MuJoCo上で成功率85%を達成。
- 手話生成から人型ロボット実行へ：衝突回避を伴う視覚言語ガイド付きリターゲティングヒューマノイド/手話生成/リターゲティング2026/7/1
手話生成システムの出力を人型ロボットで実行可能な関節軌道に変換する枠組みを提案。自己交差を防ぐ衝突緩和モジュールと、視覚言語モデルによる失敗検出・修正を組み合わせた。
- Fast-SDE: 残響環境における効率的な単一マイク音源距離推定音源距離推定2026/6/1
単一マイクで音源までの距離を推定する軽量フレームワークを提案し、計算資源やサイズに制約のあるロボットへの応用を目指した。
- 話すロボット：ロボット間通信のための歪みに頑健な音響モデル音声通信2026/3/1
ロボット同士の音声通信を、手設計の信号処理の代わりにエンドツーエンドで共学習したニューラルネットワークで実現するシステムを提案。軽量なTTS送信機とASR受信機をペアにし、歪みに強い音響符号化を学習させる。
- 可観測性を考慮した地上ロボットのマルチセンサ外部キャリブレーションのためのオンライン軌道最適化キャリブレーション2025/6/1
地上ロボットのマイクアレイ・LiDAR・車輪エンコーダ間の外部パラメータを、フィッシャー情報行列に基づく可観測性を最大化するようオンラインで軌道を最適化しながら能動的にキャリブレーションする手法を提案。
- 残響環境下で移動ロボットが単一マイクで音源定位を実現する手法音源定位2025/6/1
移動ロボットに搭載した単一マイクの残響信号から距離を推定し、拡張カルマンフィルタでオンライン音源定位を行う軽量ニューラルネット手法を提案。
- 雑音に頑健な音源定位のための効率的なGPU実装音源定位2025/4/1
ロボット聴覚向けにGSVD-MUSICを用いた音源定位をGPUで高速化し、大規模マイクアレイでもリアルタイム処理を可能にした。
- 複数非同期マイクロホンアレイのSLAMに基づく統合キャリブレーションと音源定位音響ロボティクス2024/5/1
複数の非同期マイクロホンアレイの相対位置・姿勢や時間オフセット・サンプリングクロック差を、バッチSLAMを用いて同時にキャリブレーションし、音源定位も行う手法を提案。可観測性解析と初期化手法により精度と収束性を向上させた。
- Observability Analysis of Graph SLAM-Based Joint Calibration of Multiple Microphone Arrays and Sound Source Localization2022/10/1
- Robust Recognition of Simultaneous Speech By a Mobile Robot2016/2/1