Mehdi Tale Masouleh
University of Tehran
収録論文 11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
- 特徴量レベル知覚とプロンプト物体検出によるヒューマノイドのデータ効率型模倣学習模倣学習2026/10/19
少量のデモ動画から特徴量と物体位置を抽出し、関節角軌道を予測するデータ効率の良い模倣学習フレームワークをNAOで実装・評価した。
- 反復的把握ポーズ洗練：2Dビジョンのための深層強化学習アプローチマニピュレーション2026/8/18
強化学習を用いて、幾何学的手法で失敗した把握候補を反復的に改善し、把握成功率を向上させる枠組みを提案した。シミュレーションと実機で効果を検証した。
- プッシュ配置：把持・非把持マニピュレーションを統合した物体再配置手法マニピュレーション2026/2/1
把持した物体で障害物を押しのけながら配置するハイブリッド動作を提案し、MCTSプランナに統合して再配置タスクの移動コストを最大11%削減した。
- 動的バッファ：積み重ねを活用した卓上整理のためのコスト効率的計画マニピュレーション2025/9/1
人間のグループ化戦略に着想を得て、一時的に移動可能なスタックを形成する「動的バッファ」を提案し、密集した卓上環境での物体整理計画の効率と実現可能性を向上させた。
- Grasp the Graph 2.0：グラフニューラルネットワークのアンサンブルによる高精度な把持姿勢検出マニピュレーション2025/5/1
雑然とした環境での把持姿勢検出を高精度化するため、グラフニューラルネットワークのアンサンブルを用いた軽量な仮説検証型フレームワークを提案し、GraspNet-1Billionで最大35%の精度向上と実機で91%の成功率を達成した。
- 深層学習を用いた3自由度デルタロボットによるカスタムケータリングパッケージの自動組立に関する実験的研究マニピュレーション2025/5/1
3自由度デルタロボットと2本指グリッパを用いて、深層学習（YOLOv5とFastSAM）で物体を検出・セグメンテーションし、把持点を計算してケータリングパッケージを自動梱包するシステムを開発し、80%以上の把持成功率を達成した。
- Naoロボットによる人間の頭部動作・瞬き・感情のリアルタイム模倣：閉ループアプローチヒューマンロボットインタラクション2025/4/1
MediaPipeとDeepFaceを用いて人間の頭部動作・瞬き・感情をリアルタイム認識し、Naoロボットが閉ループ制御で高精度に模倣するシステムを構築した。自閉症児のコミュニケーション支援への応用が期待される。
- ピックアンドプレイス作業のシーン理解：初期と最終シーン間の変化の分析マニピュレーション2024/9/1
初期と最終の画像から物体を検出し、ピックアンドプレイス作業を検出する手法を提案。幾何学的手法とCNNベースの手法を比較し、CNNが優れることを示した。
- 畳み込みニューラルネットワークを用いたロボット把持検出精度の改善マニピュレーション2024/3/1
前処理・出力正規化・データ拡張を組み合わせ、把持位置を矩形で検出するパイプラインを改善して精度を4.3%向上させ、AlexNetが他の事前学習モデルより優れることを示した。
- AGILE: 要素分解から学習するアプローチベース把持推論マニピュレーション2024/2/1
物体を主要部品に分解し、グリッパの接近方向に応じて最適な把持を検出する深層学習手法を提案し、シミュレーションで未見物体78%の把持成功率を達成した。
- ROSとMediapipeを用いた3自由度アジャイルアイパラレルロボットによる人間の頭部・眼球姿勢の模倣に関する実験的研究パラレルロボット/顔姿勢推定2021/11/1
Mediapipeと線形回帰で顔の向きを推定し、3自由度球面パラレルロボットと2自由度眼球機構で人間の頭と目の動きを模倣するシステムを構築・実験検証した。