Matteo Terreran
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
- 拡張現実による人とロボットの協調：ROS 2ベースのセンサストリーミングフレームワークの開発とSLAMアルゴリズムによる検証AR/HRC2026/9/25
Magic Leap 2とROS 2を接続するセンサストリーミングフレームワークを開発し、SLAMアルゴリズムでデータの精度・遅延・堅牢性を検証した。
- Calib3R: 3D基盤モデルによるハンドアイキャリブレーションとメートルスケール3Dシーン再構成キャリブレーション/3D再構成2025/9/1
3D基盤モデルでRGB画像から点群を抽出し、ロボット姿勢と統合最適化することで、パターン不要でハンドアイキャリブレーションと実スケール3D再構成を同時に行う手法を提案。
- モデルベース強化学習によるデータ効率的なロボット投擲マニピュレーション2025/2/1
モデルベース強化学習フレームワークMC-PILOTを提案し、ロボットアームによる物体のピック・アンド・スローを少ないデータで高精度に実現、新しい目標位置への汎化も速いことを示した。
- MEMROC: 多眼カメラから移動ロボットへのキャリブレーションキャリブレーション2024/10/1
移動ロボットに搭載した複数カメラの外部パラメータを、較正パターンと地面検出を用いて少数の画像から6自由度で高精度に推定する手法を提案。
- WasteGAN：敵対的生成ネットワークによるロボット廃棄物選別のためのデータ拡張データ拡張/セグメンテーション2024/9/1
限られたラベル付きデータから廃棄物のセマンティックセグメンテーション精度を高める新GAN「wasteGAN」を提案し、実環境での廃棄物選別性能を最大5.8%向上させた。
- DECAF: 家具組立のための離散事象に基づく人間-ロボット協調フレームワーク人間-ロボット協調2024/8/1
人間の自由な行動を考慮しつつ、家具組立を最短時間で完了するようロボットの最適行動を強化学習で計画する離散事象MDPベースの協調フレームワークを提案し、実機実験で検証した。
- 遮蔽に強い3D人体姿勢推定のためのマルチビュー姿勢融合3D姿勢推定2024/8/1
単眼の絶対3D姿勢推定結果を複数視点で融合し、再投影誤差最適化と四肢長対称性制約により、強い遮蔽下でも頑健な3D人体姿勢推定を実現した。
- 産業用ロボット作業セルにおける人間とロボットの協調のためのマルチカメラハンドアイキャリブレーションキャリブレーション2024/6/1
産業用ロボット作業セルで人間とロボットが協調するために、複数カメラのハンドアイキャリブレーションを高精度かつ短時間で行う手法を提案し、オープンソースで公開した。
- 見せて掴む：ゼロショット基盤モデルによるロボット把持のための少数ショット意味セグメンテーション把持2024/4/1
基盤モデルの汎化性能と高性能な少数ショット分類器を組み合わせ、数例の提示だけで対象物をセグメンテーションしてロボット把持を実現する手法を提案し、把持精度を大幅に向上させた。