Matteo Luperto

収録論文 13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

• 自己ペースカリキュラム強化学習によるシミュレーションでの自動スーパーバイクレーシング
  強化学習/自動運転/カリキュラム学習2026/6/1

  物理シミュレータVRider SBKでスーパーバイクを自律走行させるため、自己ペースカリキュラム強化学習(SPDL)とSACを組み合わせたフレームワークを提案し、手動カリキュラムなしで効率的に学習できることを示した。

• インスタンス誘導によるロボット意味セグメンテーションのための教師なしドメイン適応
  意味セグメンテーション2026/2/1

  3Dマップから多視点一貫性のある擬似ラベルを生成し、基盤モデルのゼロショットインスタンスセグメンテーションで補正することで、実環境でのロボットの意味セグメンテーションを教師なしで適応させる手法を提案。

• 顕著性領域でフロンティア探索をバイアスする手法
  探索2025/8/1

  ニューラルネットの顕著性マップから探索に重要な領域を推定し、既存のフロンティア探索戦略をバイアスすることで探索効率を改善する手法を提案。

• 低コスト四足歩行ロボットのための堅牢な自己位置推定・地図生成・ナビゲーション
  歩行2025/5/1

  接触支援型の運動学・視覚慣性オドメトリ・深度安定化視覚を組み合わせ、低コストな四足歩行ロボットが深度カメラのみで環境の2D地図生成・自己位置推定・自律ナビゲーションを行えるシステムを提案した。

• ロボット探索における地図完成度の推定
  探索2024/6/1

  部分的なグリッド地図から探索済み領域の割合と未探索領域の探索価値を深層畳み込みニューラルネットワークで推定し、探索を早期終了する基準を提案した。

• R2SNet: 提案精緻化によるクラウドロボティクス環境での物体検出のためのスケーラブルなドメイン適応
  ドメイン適応2024/3/1

  クラウド上の大規模AI推論サービスを利用するロボット向けに、軽量なDNN「R2SNet」をロボット上で走らせて物体検出の提案を再ラベリング・再スコアリング・抑制することで、ドメインシフトによる性能低下を低コストで緩和する手法を提案した。

• 通信制限された未知環境におけるマルチロボット会合のためのフロンティア探索
  群制御2024/3/1

  通信が会合後にしかできない未知環境で、フロンティア探索を応用して探索と会合を統合し、再訪機構で会合を早める手法を提案し、ROSの3Dシミュレーションで有効性を示した。

• Development and Adaptation of Robotic Vision in the Real-World: the Challenge of Door Detection
  2024/1/1
• Robust Structure Identification and Room Segmentation of Cluttered Indoor Environments from Occupancy Grid Maps
  2022/3/1
• Enhancing Door-Status Detection for Autonomous Mobile Robots during Environment-Specific Operational Use
  2022/3/1
• Predicting Performance of SLAM Algorithms
  2021/9/1
• Robust Frequency-Based Structure Extraction
  2020/4/1
• Exploration of Indoor Environments Predicting the Layout of Partially Observed Rooms
  2020/4/1