Maren Bennewitz
University of Bonn
収録論文 77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
- 高解像度深度と超低解像度RGBによるプライバシー保護セマンティックセグメンテーションセマンティックセグメンテーション2026/9/23
高解像度の深度画像と超低解像度のRGB画像を組み合わせた非対称センシングで、プライバシーを保護しつつ2D/3Dセマンティックセグメンテーションを行う手法を提案。
- MS-MEM: 不確実性・外乱を考慮した行動選択によるマルチスキル操作強化マッピングマニピュレーション2026/9/2
棚などの閉鎖的で散らかった環境でのシーン理解を高めるため、能動視点選択・物体押し・把持を統合し、不確実性を考慮したマッピングと外乱制約付き行動選択を提案した。
- SG-AMP: シーングラフ誘導型能動知覚と意味認識に基づくピーマン植物の動作計画能動知覚/動作計画2026/9/1
ピーマン植物の収穫ロボット向けに、シーングラフで未観測の果実-茎接続を仮説化し、能動視点計画と意味認識動作計画を統合したシステムを提案した。
- 意味と密度を考慮したアクセシビリティ維持型マルチオブジェクト配置計画マニピュレーション2026/8/17
家庭用ロボットが棚に複数の物体を順次配置する際、意味的な整理、空間の高密度利用、操作のしやすさを同時に考慮する計画手法SDPPを提案した。
- 静止画像と時空間トマトデータによる強・弱ラベルを用いた検出・セグメンテーション・追跡・ビデオインスタンスセグメンテーションの実現データセット2026/7/16
商業的環境でロボットが取得したトマト植物の画像データセット2種（静止画像とビデオ）を公開し、果実の熟度をピクセルレベルでラベル付けした。
- 不確実性誘導のテスト時最適化によるプライバシー保護型の深度のみのオープンボキャブラリ3Dセマンティックセグメンテーション3Dセマンティックセグメンテーション2026/7/1
RGB画像を使わず深度情報のみでオープンボキャブラリの3Dセマンティックセグメンテーションを行う際、不確実性をガイドに用いてテスト時に最適化し、精度を向上させる手法を提案した。
- ラベルなしサブタスクデモからの暗黙的行動協調による再配置タスクタスク計画/模倣学習2026/7/1
再配置タスクを、スキルラベルなしの混合デモから行動を学習し、価値関数で行動選択を導く暗黙的協調問題として定式化し、Habitat環境で有効性を示した。
- ACME: 多文化・多形態の社会的ナビゲーションデータセットデータセット2026/7/1
ロボットと人間の共有空間での移動を理解するため、5カ国8拠点で7種類のロボットを用いて収集した、多文化・多形態の社会的ナビゲーションデータセットを紹介する。
- ObjView-Bench: 物体中心視点計画の難易度と実展開を再考する視点計画2026/5/1
物体中心の視点計画評価フレームワークObjView-Benchを提案し、物体の複雑さ・計画難易度・予算・到達可能性を分離して評価することで、手法のランキングや失敗モードが変わることを示した。
- RHINO-AR: 博物館で移動ロボットの概念を教える拡張現実展示AR/教育2026/4/1
博物館の実空間に歴史的ロボットRHINOの仮想再構築を重ね、LiDARセンシングや経路計画などのロボット内部プロセスを可視化するAR展示を開発・評価した。
- ユーザーのプライバシー嗜好に基づくロボットナビゲーションのためのプライバシー保護視覚認識の設計ナビゲーション2026/4/1
ロボットナビゲーションの視覚認識におけるプライバシー保護を、ユーザー調査に基づいて設計した。ユーザーは抽象化された視覚表現と低解像度の保存を好み、その解像度はプライバシーレベルとロボットの距離に依存することを示し、距離と解像度を関連付けるポリシーを導出した。
- 視点の問題：視点がロボットの社交性の知覚に与える影響HRI/ナビゲーション2026/3/1
没入型VRを用いて、ロボット軌道の社交性評価が俯瞰視点と一人称視点でどう異なるかを調査し、頭部のうなずき動作が知覚ギャップを埋めるかを検証した論文。
- F1データ駆動初期化による自動運転レースの効率的軌道最適化軌道最適化2026/3/1
F1のGPSテレメトリから専門家の走行ラインを学習し、軌道最適化の初期解として用いることで収束を高速化する手法を提案。
- SG-DOR: 方向条件付き遮蔽推論を備えたシーングラフ学習によるピーマン植物の収穫支援シーングラフ/農業ロボティクス2026/3/1
ピーマン植物の点群から、果実と葉の物理的接続や方向ごとの遮蔽関係を表すシーングラフを推論し、収穫時の介入計画に役立つ関係情報を提供する手法を提案。
- 文脈依存の人間選好を解釈する多目的ロボットナビゲーションナビゲーション2026/3/1
VLMとLLMで環境文脈と自然言語の指示を解釈し、選好ベクトルに変換して多目的強化学習ナビゲーション方策を適応させるフレームワークを提案した。
- 適応的行動スケーリングによる制約認識型強化学習安全強化学習2025/10/1
予測される制約違反に応じてエージェントの行動を滑らかにスケーリングするモジュール型調整器を提案し、SACやTD3と組み合わせて安全性と性能を両立させた。
- 部分点群からのモデルフリー統合ピック・アンド・プレースのためのロバスト配置可能性指標マニピュレーション2025/10/1
部分的な点群観測から物体の安定性と把持可能性を確率的に評価する配置可能性指標を提案し、モデルフリーな統合ピック・アンド・プレース推論を実現した。
- 前回セッションの再構成を活用した効率的な視点計画による植物の反復モニタリング視点計画2025/10/1
前回の3Dモデルを再利用し、一度の視点計画で効率的に植物を観測する手法を提案。実データで少ない視点数と短い経路で高い被覆率を達成。
- 強化学習による粒状媒体のインタラクティブな成形マニピュレーション2025/9/1
強化学習を用いてロボットアームで砂などの粒状媒体を目標形状に成形するフレームワークを提案し、実世界展開も実現した。
- 超低解像度RGB入力からのプライバシー保護セマンティックセグメンテーションセマンティックセグメンテーション2025/7/1
超低解像度のRGB画像からセマンティックセグメンテーションを行うことで、プライバシーを保護しつつ物体目標ナビゲーションなどのタスクを実現する手法を提案した。
- 不確かさに基づく行動選択を統合したマニピュレーション強化型セマンティックマッピングマニピュレーション2025/6/1
棚などの遮蔽物が多い環境で、不確かさを考慮した視点計画と対象物の押し動作を組み合わせ、効率的にセマンティックマップを構築する手法を提案した。
- ロボットビジョンのプライバシーリスク：画像モダリティと解像度に関するユーザー調査プライバシー2025/5/1
ロボットのカメラ画像について、深度画像やセマンティックセグメンテーションはプライバシー安全と見なされ、RGB画像は32×32でほぼ十分、16×16で完全に保護されるとユーザーが認識していることを調査で明らかにした。
- NMPCから四足歩行のエンドツーエンドマルチタスク方策学習歩行2025/5/1
NMPCの専門家デモを用いて、生の固有感覚入力から複数の歩容行動を直接予測する単一ニューラルネットを訓練するマルチタスク学習フレームワークを提案し、Go1で実機検証した。
- 選好に応じて運転スタイルを動的に適応させる多目的強化学習による自動運転自動運転/強化学習2025/5/1
多目的強化学習を用いて、効率・快適性・速度・攻撃性などの運転スタイル選好を連続的な重みベクトルで表現し、再学習なしに実行時に適応できる単一ポリシーの自動運転エージェントを提案した。CARLAシミュレータでの評価により、衝突回避や経路完走性能を維持しつつ選好に応じて動的に運転行動を変化させることを示した。
- 没入型説明可能性：VRにおけるXAI意味的シーン投影によるロボットナビゲーション決定の可視化XAI/VR/ナビゲーション2025/4/1
VR空間でXAIの寄与度をシーン内の物体に意味的に投影し、LiDAR知覚も重ねて表示することで、強化学習ベースのロボットナビゲーション判断を非専門家が理解しやすくするインタフェースを提案・評価した。
- DM-OSVP++: 3D拡散モデルを用いたRGBベース物体再構成のためのワンショット視点計画視点計画2025/4/1
3D拡散モデルを事前情報として活用し、初期の多視点画像から物体の近似モデルを生成して、複雑な部分に焦点を当てた視点を一度に計画する手法を提案。シミュレーションと実世界実験で有効性を検証した。
- 仮想現実におけるロボットの動作音の定位と評価：マルチメソッド研究HRI/音響知覚2025/4/1
VR空間で3種類の移動ロボットの動作音を聞き、その位置を指し示す定位課題を行い、ロボットの種類やAVASの有無が定位精度と音の印象評価に与える影響を調べた。
- EvidMTL: 単眼RGB画像からの不確かさを考慮した意味的表面マッピングのためのエビデンシャル・マルチタスク学習不確かさ推定/マルチタスク学習/意味マッピング2025/3/1
単眼RGB画像から深度推定と意味セグメンテーションをエビデンシャルヘッドで行い、不確かさを校正する新しい損失関数を提案し、不確かさを考慮した意味的表面マッピングフレームワークEvidKimeraを構築した。
- VRと2Dインターフェースが選好に基づくロボット学習における人間のフィードバックに与える影響VLA2025/3/1
ロボットナビゲーションの選好学習において、VRと2Dインターフェースのどちらで人間のフィードバックを集めるかが、ユーザー体験や選好の一貫性、学習された方策に与える影響を大規模データセットで比較分析した研究。
- DogLegs: 脚部搭載IMUを用いた脚ロボットのロバスト固有受容状態推定状態推定2025/3/1
脚に複数のIMUを装着し、体幹IMU・関節エンコーダと拡張カルマンフィルタで融合することで、脚ロボットの状態推定精度を向上させる手法を提案した。
- PeRoI: 社会的ナビゲーションにおける回避・中立・誘引行動を学習するための歩行者-ロボットインタラクションデータセット社会的ナビゲーション2025/3/1
歩行者のロボットに対する回避・中立・誘引反応を記録したデータセットPeRoIを構築し、それを用いて歩行者-ロボット間の社会的力を考慮したニューラル社会力モデルNeuRoSFMを提案した。
- 果実マッピングのための視点運動計画の大域的最適化視点計画2025/3/1
果実の遮蔽を減らすため、集合被覆問題と最短ハミルトン経路問題を統合し、ロボットの移動コストを抑えつつ果実の被覆率を最大化する視点運動計画手法を提案。
- 操作を伴うマッピングのための地図空間信念予測マニピュレーション2025/2/1
ロボットが散らかった棚から物体を効率的に見つけるため、地図空間での信念更新をニューラルネットで行い、不確実性を考慮した計画を可能にする手法を提案。
- ナビゲーションタスクの安全で効率的な強化学習のための動的安全シールド安全強化学習2024/12/1
最適化ベース制御器の堅牢性と強化学習エージェントの長期予測能力を組み合わせ、エージェントが制御器のパラメータを適応的に調整できる新しい安全シールドを提案し、衝突を抑えつつ探索を改善する。
- ロボットが歩行者行動に与える影響を評価する群集シミュレーションとベンチマーク群集シミュレーション2024/9/1
ロボットが歩行者に与える軌道のずれを客観的に測定するため、ロボット力を組み込んだ拡張Social Force Model(SRFM)を提案し、JRDBデータで学習して5シナリオで評価した。さらに強化学習ポリシーと従来のナビゲーション手法を比較した。
- 接触を伴うロボットの物理的に整合した慣性パラメータ同定システム同定2024/9/1
接触力を直接測れない四足歩行ロボットでも、関節トルクと接触制約の零空間射影を使って慣性パラメータを同定する手法を提案し、Spotで検証した。
- 文脈ベースメタ強化学習によるロバストで適応的なペグ挿入組立タスクマニピュレーション2024/9/1
ロボットの順運動学と未校正カメラ、力覚センサを活用し、文脈ベースメタ強化学習でペグ挿入組立タスクのサンプル効率と実環境適応性能を向上させた研究。
- 隠れた果実の形状・姿勢推定のための安全な葉マニピュレーションマニピュレーション2024/9/1
果実を隠している葉をロボットが安全に押しのけ、遮蔽された果実の形状と姿勢を高精度に推定する手法を提案した論文。
- EnQuery: ロボットナビゲーションの選好整合に向けた多様なクエリ生成のためのアンサンブル方策ナビゲーション2024/4/1
人間のフィードバックによる強化学習でナビゲーション方策をユーザ選好に合わせるため、正則化項で行動多様性を確保したアンサンブル方策により、少ないクエリで多様な経路候補を生成する手法を提案した。
- デモンストレーション強化による適応型多目的ロボットナビゲーションナビゲーション2024/4/1
デモンストレーション学習と多目的強化学習を組み合わせ、再学習なしでユーザーの好みの変化に適応できるロボットナビゲーション手法を提案し、シミュレーションと実機で有効性を示した。
- ロボットマニピュレーションにおける障害物回避へのニューロモーフィックアプローチマニピュレーション2024/4/1
イベントカメラとスパイキングニューラルネットワーク(SNN)を組み合わせ、Kinova Gen3アームが動的運動プリミティブで軌道を修正しながら障害物を回避するニューロモーフィック手法を提案し、実機・シミュレーションで有効性を示した。
- 音は重要：移動ロボットの聴覚的な検出可能性移動ロボット2024/4/1
車輪型と四足歩行型ロボットの移動音が、周囲の騒音や二次課題の有無によってどの程度検出されやすいかをユーザー実験で比較した。
- 隣接関係を考慮した強化学習によるコンパクトな複数物体配置マニピュレーション2024/4/1
壊れやすい上面を持つ不規則形状物体を、隣接物体との空間制約を守りながら隙間なく配置するための強化学習フレームワークを提案し、従来法より高密度な配置を実現した。
- HortiBot: ピーマン収穫のための適応型マルチアームロボットシステムマニピュレーション2024/3/1
温室でのピーマンの選択収穫を自動化するため、2本のマニピュレーションアームと1本の知覚用アームを備えた3本腕ロボットシステムを開発し、能動知覚とコンプライアント操作により高い成功率を達成した。
- 混雑環境における位置ベース注意機構を用いた目標指向物体押し操作の学習マニピュレーション2024/3/1
強化学習と位置ベース注意機構を組み合わせ、障害物が多い環境でもロボットが物体を目標姿勢まで衝突回避しながら押し操作できる手法を提案し、実機で検証した。
- 動的脚式移動のためのKoopman埋め込みに基づく重心状態推定状態推定2024/3/1
Koopman作用素理論と動的モード分解・深層学習で脚式ロボットの非線形ダイナミクスを線形化し、凸二次計画問題として定式化した移動ホライズン推定器で重心状態をリアルタイム推定する手法を提案。
- RHINO-VR体験：インタラクティブな博物館展示で移動ロボティクスの概念を教えるVR教育2024/3/1
1997年に博物館で案内ロボットとして活躍したRHINOをVR空間で再現し、来館者が操作を通じて移動ロボティクスの基本概念を学べる展示システムを開発・評価した。
- 3D拡散モデルの事前分布を活用したRGB画像からのワンショット視点計画視点計画2024/3/1
3D拡散モデルが生成する形状事前分布を利用し、対象物体のRGB画像1枚だけから効率的な視点計画を一度に行う手法を提案した。
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