Lukas Schmid

収録論文 14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

• いつでもどこでも何でも記述：大規模4Dシーン理解のための時空間メモリ
  4Dシーン理解2025/12/1

  局所キャプションモデルを最適化ベースで高速化し、階層的4Dシーングラフを構築することで、大規模環境でのリアルタイムな時空間質問応答やタスク接地を可能にするフレームワークを提案。

• 火星を踏破する：未知環境を効率的にナビゲートする協調的情報経路計画
  経路計画2024/6/1

  偵察ロボット（例：ドローン）と追従ロボット（例：ローバー）が協力し、未知環境で追従ロボットの最小コスト経路を効率的に探索する情報経路計画フレームワークを提案。理論的保証と実験で既存手法より高速な経路発見と終了を実証。

• 3D動的シーングラフとLLMを用いた長期的な人間軌道予測
  軌道予測2024/5/1

  3D動的シーングラフとLLMで人間と環境のインタラクションを予測し、それを連続時間マルコフ連鎖で位置分布に変換することで、最大60秒先までの屋内人間軌道を高精度に予測する手法を提案した。

• Clio: タスク駆動型オープンセット3Dシーングラフのリアルタイム構築
  シーングラフ2024/4/1

  自然言語で与えられたタスクに必要な粒度で物体や領域を選択し、情報ボトルネックに基づく凝集型クラスタリングでリアルタイムに3Dシーングラフを構築する手法を提案。

• Khronos: 動的環境における時空間メトリック・セマンティックSLAMの統一的アプローチ
  SLAM2024/2/1

  動的環境でロボットの姿勢推定と環境の密な時空間マップ構築を同時に行う枠組みを提案し、短期動態と長期変化を階層的に扱うKhronosを実装した。

• Dynablox: Real-time Detection of Diverse Dynamic Objects in Complex Environments
  2023/4/1
• 3D VSG: Long-term Semantic Scene Change Prediction through 3D Variable Scene Graphs
  2022/9/1
• SC-Explorer: Incremental 3D Scene Completion for Safe and Efficient Exploration Mapping and Planning
  2022/8/1
• Embodied Active Domain Adaptation for Semantic Segmentation via Informative Path Planning
  2022/3/1
• Fast and Compute-efficient Sampling-based Local Exploration Planning via Distribution Learning
  2022/2/1
• NeuralBlox: Real-Time Neural Representation Fusion for Robust Volumetric Mapping
  2021/10/1
• Panoptic Multi-TSDFs: a Flexible Representation for Online Multi-resolution Volumetric Mapping and Long-term Dynamic Scene Consistency
  2021/9/1
• A Unified Approach for Autonomous Volumetric Exploration of Large Scale Environments under Severe Odometry Drift
  2020/10/1
• An Efficient Sampling-based Method for Online Informative Path Planning in Unknown Environments
  2019/9/1