Lionel Ott

ETH Zurich

収録論文 56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

• 空中レイアウト：天井への精密な飛行中マーキングのためのコンプライアントでアクチュエータ付きエンドエフェクタの設計と制御
  空中ロボット/エンドエフェクタ2026/8/1

  天井にミリメートル精度で線を描くため、Gough-Stewart機構を備えた新しいスマートエンドエフェクタを搭載した空中ロボットシステムを提案し、設計と実験でその有効性を実証した。

• マルチ解像度3Dグリッド上での効率的な階層的任意角度経路計画
  経路計画2026/2/1

  マルチ解像度の3Dボリュームマップを活用し、任意角度経路計画の最適性と完全性を保ちつつ計算効率を大幅に改善する手法を提案。実環境と合成環境での実験でサンプリングベース手法を上回る性能を示し、オープンソース化した。

• CueLearner: 相対フィードバックによるブートストラップと局所的な方策適応
  強化学習2025/7/1

  「もっと左に」のような相対的な人間フィードバックをオフポリシー強化学習と組み合わせ、スパース報酬タスクの探索効率向上や環境・選好変化への適応を実現する手法を提案。

• 物体レベルマップを用いた対話的探索によるアフォーダンス学習
  アフォーダンス学習2025/1/1

  ロボットが未知環境を探索しながら物体とのインタラクション経験を収集し、物体レベルマップを統合することで、より高密度で正確なアフォーダンス注釈を実現する手法を提案した。

• NeuSurfEmb: CADモデル不要の密対応ベース6D物体姿勢推定パイプライン
  6D姿勢推定2024/7/1

  少数の実画像からNeural Surface表現を学習し、その新規視点合成とカット&ペースト拡張で姿勢推定器を訓練することで、CADモデルなしで高精度な6D物体姿勢推定を実現した。

• 産業用ヒューマンロボット協調におけるタスク適応：リーマン運動ポリシーの活用
  ヒューマンロボット協調2024/6/1

  リーマン運動ポリシーを用いて、人間の意図に基づきロボットの動作を適応させ、複雑なタスクの組み合わせと人間の意図認識を統合する運動制御フレームワークを提案し、産業用HRIシナリオで評価した。

• Waverider: 階層的マルチ解像度マップを活用した効率的で反応的な障害物回避
  ナビゲーション2024/5/1

  階層的なボリュームマップとリーマン運動ポリシー(RMP)を組み合わせ、数百Hzで動作する高効率な反応的障害物回避システムを提案し、ドローンで実証した。

• To Fuse or Not to Fuse: Measuring Consistency in Multi-Sensor Fusion for Aerial Robots
  2023/12/1
• Soliro -- a hybrid dynamic tilt-wing aerial manipulator with minimal actuators
  2023/12/1
• Open X-Embodiment: Robotic Learning Datasets and RT-X Models
  2023/10/1
• Self-Supervised Learning for Interactive Perception of Surgical Thread for Autonomous Suture Tail-Shortening
  2023/7/1
• Efficient volumetric mapping of multi-scale environments using wavelet-based compression
  2023/6/1
• Material-agnostic Shaping of Granular Materials with Optimal Transport
  2023/3/1
• Neural Implicit Vision-Language Feature Fields
  2023/3/1
• Chasing Millimeters: Design, Navigation and State Estimation for Precise In-flight Marking on Ceilings
  2023/3/1
• Obstacle avoidance using raycasting and Riemannian Motion Policies at kHz rates for MAVs
  2023/1/1
• A Framework for Collaborative Multi-Robot Mapping using Spectral Graph Wavelets
  2022/10/1
• SphNet: A Spherical Network for Semantic Pointcloud Segmentation
  2022/10/1
• Baking in the Feature: Accelerating Volumetric Segmentation by Rendering Feature Maps
  2022/9/1
• Learning Agent-Aware Affordances for Closed-Loop Interaction with Articulated Objects
  2022/9/1
• Team CERBERUS Wins the DARPA Subterranean Challenge: Technical Overview and Lessons Learned
  2022/7/1
• Closed-Loop Next-Best-View Planning for Target-Driven Grasping
  2022/7/1
• Learning Variable Impedance Control for Aerial Sliding on Uneven Heterogeneous Surfaces by Proprioceptive and Tactile Sensing
  2022/6/1
• Sampling-free obstacle gradients and reactive planning in Neural Radiance Fields (NeRF)
  2022/5/1
• Robotic Maintenance of Road Infrastructures: The HERON Project
  2022/5/1
• Collaborative Robot Mapping using Spectral Graph Analysis
  2022/3/1
• Stein Particle Filter for Nonlinear, Non-Gaussian State Estimation
  2022/2/1
• Semi-automatic 3D Object Keypoint Annotation and Detection for the Masses
  2022/1/1
• Autonomous Teamed Exploration of Subterranean Environments using Legged and Aerial Robots
  2021/11/1
• Probabilistic Trajectory Prediction with Structural Constraints
  2021/7/1
• Stein ICP for Uncertainty Estimation in Point Cloud Matching
  2021/6/1
• Spherical Multi-Modal Place Recognition for Heterogeneous Sensor Systems
  2021/4/1
• Mesh Manifold based Riemannian Motion Planning for Omnidirectional Micro Aerial Vehicles
  2021/2/1
• PHASER: a Robust and Correspondence-free Global Pointcloud Registration
  2021/2/1
• Active Model Learning using Informative Trajectories for Improved Closed-Loop Control on Real Robots
  2021/1/1
• Volumetric Grasping Network: Real-time 6 DOF Grasp Detection in Clutter
  2021/1/1
• Anticipatory Navigation in Crowds by Probabilistic Prediction of Pedestrian Future Movements
  2020/11/1
• Automatic Extension of a Symbolic Mobile Manipulation Skill Set
  2020/10/1
• A Unified Approach for Autonomous Volumetric Exploration of Large Scale Environments under Severe Odometry Drift
  2020/10/1
• Learning dynamics for improving control of overactuated flying systems
  2020/6/1
• Estimating Motion Uncertainty with Bayesian ICP
  2020/4/1
• Go Fetch: Mobile Manipulation in Unstructured Environments
  2020/4/1
• DISCO: Double Likelihood-free Inference Stochastic Control
  2020/2/1
• OCTNet: Trajectory Generation in New Environments from Past Experiences
  2019/9/1
• An Efficient Sampling-based Method for Online Informative Path Planning in Unknown Environments
  2019/9/1
• Kernel Trajectory Maps for Multi-Modal Probabilistic Motion Prediction
  2019/7/1
• Speeding Up Iterative Closest Point Using Stochastic Gradient Descent
  2019/7/1
• Learning to Plan Hierarchically from Curriculum
  2019/6/1
• Bayesian optimisation under uncertain inputs
  2019/2/1
• Functional Path Optimisation for Exploration in Continuous Occupancy Maps
  2018/5/1
• Learning to Race through Coordinate Descent Bayesian Optimisation
  2018/2/1
• Learning to Navigate by Growing Deep Networks
  2017/12/1
• Bayesian Optimisation for Safe Navigation under Localisation Uncertainty
  2017/9/1
• Stochastic Functional Gradient Path Planning in Occupancy Maps
  2017/5/1
• Stochastic Functional Gradient for Motion Planning in Continuous Occupancy Maps
  2017/3/1
• Occupancy Map Building through Bayesian Exploration
  2017/3/1