Martin Atzmueller
収録論文 9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
- シャフト一体型力覚センシングとTransformerによる動的補償を備えた遠隔手術システム手術ロボット/力覚センシング2026/5/1
ケーブル駆動の手術器具に6軸力センサを組み込み、Transformerで内部ケーブル力を補償して先端力を推定する手法を提案した。
- 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。
- 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。
- 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。
- ExPrIS: 知識レベルの期待を事前分布として用いたセンサデータからの物体解釈シーン理解2026/1/1
過去の観測による文脈事前分布とConceptNetなどの外部知識を異種グラフニューラルネットに組み込み、3Dセマンティックシーングラフを逐次構築することで、ロボットの物体認識の一貫性と頑健性を高める手法を提案。
- 接触ダイナミクスを触覚から学習：ロボットペグ挿入のための行動条件付きグラフニューラルネットワークマニピュレーション2025/9/1
接触を伴うロボットペグ挿入において、関節エンコーダと力覚データのみから自己教師あり学習で動作と力・トルクを予測する行動条件付きGNNモデルを提案し、実世界で予測精度を大幅に改善した。
- 階層的操作モデルを用いた移動ロボットの行動と計画：RAE+UPOMによる実証研究タスクプランニング2025/7/1
行動と計画で同じ階層的操作モデルを共有する統合システムRAE+UPOMを移動マニピュレータに実装し、物体収集タスクで行動失敗やセンサノイズに対する頑健性を実証した。
- 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。