Lennart Niecksch

収録論文 7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

• DISC: 大規模オープンセット意味マッピングのための高密度統合意味コンテキスト
  意味マッピング2026/3/1

  画像クロップに頼らず、Vision Transformerの中間層から直接CLIP特徴を抽出する単一パス方式で、大規模環境向けのオープンセット意味マッピングを高速化・高精度化するフレームワークを提案した。

• LIEREx: ロボット探索のための言語-画像埋め込み
  VLA2026/2/1

  CLIPなどの視覚言語基盤モデルと3Dセマンティックシーングラフを統合し、未知環境で目標指向の探索を自律エージェントが行えるようにした研究。

• シーングラフを基盤としたオープンセット意味マッピング
  意味マッピング2026/2/1

  3Dセマンティックシーングラフをマッピングの中核バックエンドとして用い、大規模環境でもリアルタイムに一貫性を保ちながら高レベル推論を可能にする手法を提案した論文。

• ロボット制御のためのエージェントAI：柔軟だが依然として脆い
  VLA2026/2/1

  推論可能な言語モデルがロボットスキルを選択・実行するエージェント型制御システムを2つの実機で試し、柔軟性と脆弱性の両面を明らかにした。

• 不確実性に頑健なロボットアシスタントのための能動的意図認識
  意図認識2025/8/1

  人間の意図認識に伴う不確実性や知覚誤差に対処するため、意図認識POMDPを中心にプランナを組み合わせたフレームワークを提案し、実機ロボットで検証した。

• 3Dセマンティックマッピングにおけるオンライン知識統合：サーベイ
  セマンティックマッピング2024/11/1

  3Dセマンティックマッピングに知識グラフや言語モデルをオンラインで統合する最近の手法を、セマンティックシーングラフと自然言語概念の観点から体系的にレビューしたサーベイ。

• レイトレーシングによる動的セマンティック3Dシーングラフのためのメッシュベース物体追跡
  シーングラフ2024/8/1

  RGBカメラと距離センサを用いて、YOLOv8sで物体を検出しPnPで6D姿勢を推定、レイトレーシングでメッシュベースのシーングラフを追跡する手法を提案。遮蔽に強く、自己位置推定と物体姿勢追跡を高精度化する。