Matteo Palieri

収録論文 10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

• Pixels-to-Graph: 建物情報モデルとシーングラフのリアルタイム統合による人間-ロボット間の意味的・幾何的理解
  シーングラフ2025/6/1

  画像とLiDARからCPUのみでリアルタイムに構造化シーングラフを生成し、2D地図と3D点群を多層グラフで統合する軽量手法を提案。NASA JPLの脚ロボットで実環境検証。

• NeBula拡張：TEAM CoSTARのソリューションを大規模環境へ展開する補遺
  地下探査/群制御2025/4/1

  DARPA地下チャレンジに参加したTEAM CoSTARのNeBula自律探査システムを、より広範囲・大規模な地下環境に対応させるためのハードウェア・ソフトウェア・アルゴリズム拡張を提示し、実環境で実証した。

• SEEK: 実世界の検査タスクにおける物体目標ナビゲーションのための意味推論
  物体目標ナビゲーション2024/5/1

  事前の空間配置と常識的な意味知識を組み合わせ、動的シーングラフと関係意味ネットワークを用いて対象物体を効率的に探索・ナビゲートする枠組みを提案し、脚式ロボットで実証した。

• Present and Future of SLAM in Extreme Underground Environments
  2022/8/1
• LAMP 2.0: A Robust Multi-Robot SLAM System for Operation in Challenging Large-Scale Underground Environments
  2022/5/1
• LOCUS 2.0: Robust and Computationally Efficient Lidar Odometry for Real-Time Underground 3D Mapping
  2022/5/1
• NeBula: Quest for Robotic Autonomy in Challenging Environments; TEAM CoSTAR at the DARPA Subterranean Challenge
  2021/3/1
• DARE-SLAM: Degeneracy-Aware and Resilient Loop Closing in Perceptually-Degraded Environments
  2021/2/1
• Autonomous Spot: Long-Range Autonomous Exploration of Extreme Environments with Legged Locomotion
  2020/10/1
• LAMP: Large-Scale Autonomous Mapping and Positioning for Exploration of Perceptually-Degraded Subterranean Environments
  2020/3/1