Mehdi Hosseinzadeh
収録論文 12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
- ProTracer: 固有感覚誘導によるロボットマニピュレーションの失敗診断マニピュレーション2026/9/18
固有感覚信号と視覚言語モデルを組み合わせ、訓練なしでロボット操作の失敗検出・分類・説明・発生時刻特定を行うフレームワークを提案。
- 言語指示による把持のための実行状態監視を備えた物理エージェントループマニピュレーション2026/4/1
言語指示による把持操作を、実行状態を監視しながら再試行やユーザー確認を行う物理エージェントループとして再構成し、ロバスト性と解釈可能性を向上させた。
- PriPG-RL: 部分観測システムのための特権プランナー誘導強化学習と常時実行可能なMPC強化学習/部分観測/MPC/四足歩行2026/4/1
部分観測環境下で強化学習ポリシーを訓練する際、訓練時のみ利用可能な特権プランナー（近似モデルと完全状態情報を持つMPC）が学習エージェントを誘導する枠組みを提案し、シミュレーションと実機の四足ロボットで検証した。
- KITE: キーフレーム索引付きトークン化証拠によるVLMベースのロボット故障解析VLA2026/4/1
ロボットの長時間実行ビデオを、動きの重要なキーフレームと鳥瞰図表現に凝縮し、視覚言語モデル(VLM)で故障検出・特定・説明・修正を行うトレーニング不要のフロントエンドを提案した。
- TANGO: 走行可能性を考慮した局所メトリック制御によるトポロジカルゴールへのナビゲーションナビゲーション2025/9/1
RGB画像のみを用い、3Dマップや学習済み制御器なしで物体レベルのサブゴールへ長距離ナビゲーションするトポメトリック手法を提案。単眼深度と走行可能性推定で局所軌道を予測し、基盤モデルによりゼロショットで未知環境に適用できる。
- 無関心な人間が存在する環境での安全かつ効率的なロボット行動計画行動計画2025/1/1
ロボットの存在に無関心な人間と相互作用する際に、危険認識係数を学習して人間の行動を予測し、確率的な安全性と効率性を両立する行動計画手法を提案した。
- BEVPose: ポーズ誘導マルチモーダルBEVアライメントによるシーン意味理解BEV認識2024/10/1
カメラとLiDARのBEV表現をセンサポーズを教師信号として統合し、アノテーションをほとんど使わずにBEVマップセグメンテーションで既存手法を上回る事前学習手法を提案した。
- RoboHop: セグメントベースのトポロジカルマップ表現によるオープンワールド視覚ナビゲーション視覚ナビゲーション2024/5/1
画像セグメントをノードとするトポロジカルグラフを構築し、自然言語クエリによる物体探索とセグメント間のホップとしてナビゲーション計画を生成する手法を提案。
- Parrot Bebop 2を用いたクアッドコプターの閉ループモデル同定とMPCナビゲーションMPCナビゲーション2024/4/1
クアッドコプターの動特性を線形モデルで同定し、計算負荷の低い定常状態考慮型MPCで制約を満たすナビゲーションを実現、Parrot Bebop 2で実験検証した。
- Toward Safe and Efficient Human-Robot Interaction via Behavior-Driven Danger Signaling2021/2/1
- Real-Time Monocular Object-Model Aware Sparse SLAM2018/9/1
- Structure Aware SLAM using Quadrics and Planes2018/4/1