Nick Heppert
University of Freiburg
収録論文 16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
- 条件付きフローマッチングによる効率的なマルチタスクマニピュレーションポリシーの蒸留マニピュレーション2026/9/23
単一タスクの条件付きフローマッチング専門家から速度場を蒸留し、モデルサイズを固定したままマルチタスク操作ポリシーの性能を向上させる手法を提案。
- 行動から注意を学ぶ：ポリシー学習のための創発的視覚ボトルネック視覚的注意/ロボット学習2026/8/1
行動教師信号のみから注目領域（ROI）を学習するSeekerを提案し、RGBクロップやマスク拡張、点群フィルタリングの空間インターフェースとして利用。実機で成功率を大幅に向上させた。
- AnchorD: 因子グラフを用いた単眼深度のメートル単位接地深度推定2026/5/1
単眼深度推定の予測を、因子グラフ最適化によりセンサ実測深度に局所的に合わせ込む訓練不要のフレームワークを提案。非ランバート面を含む実環境ベンチマークで精度向上を実証した。
- SparTa: 少数のデモンストレーションからのスパースグラフィカルタスクモデルマニピュレーション2026/2/1
少数のデモンストレーションから、物体間の関係をグラフで表現したタスクモデルを学習し、長期的なマニピュレーションタスクを実行する手法を提案。
- 生成的基盤モデルによる単一の人間実演からの模倣学習スケーリング模倣学習2026/2/1
単一の人間実演からReal2Genで操作方策を学習し、シミュレーションで大量データを生成して流マッチング方策を訓練、実世界にゼロショット展開する。
- cVLA: 効率的なカメラ空間VLAに向けてVLA2025/7/1
視覚言語モデルを活用し、画像座標でエンドエフェクタの軌道ウェイポイントを直接予測する軽量なVLAを提案。シミュレーションで訓練し実機への転移性能を示した。
- ロボティクスにおけるニューラルフィールド：サーベイニューラルフィールド2024/10/1
ニューラルフィールドのロボティクス応用を200本以上の論文に基づき、4つの主要フレームワークと5つの応用領域（姿勢推定、マニピュレーション、ナビゲーション、物理、自動運転）に分類してレビューしたサーベイ論文。
- 点群と条件付きフローマッチングによるロボットマニピュレーション方策の学習マニピュレーション2024/9/1
模倣学習において、点群入力と条件付きフローマッチングを組み合わせたPointFlowMatchを提案し、RLBenchで平均成功率67.8%を達成した。
- Imagine2touch: 効率的な低次元信号を用いたロボットマニピュレーションのための予測的触覚センシング触覚2024/5/1
視覚情報から触覚信号を予測するImagine2touchを提案し、低コスト触覚センサで収集したデータで学習、物体認識タスクで有効性を示した。
- CenterArt: 関節物体の形状再構成と6自由度把持推定の同時実行マニピュレーション2024/4/1
RGB-D画像から関節物体の3D形状を再構成しつつ、6自由度の把持姿勢を同時に推定する手法CenterArtを提案。実シーンでの実験で既存手法を上回る精度と頑健性を示した。
- DITTO: 軌道変換による実演模倣模倣学習2024/3/1
RGB-D動画による一回の人間実演から、物体検出と軌道変換を用いてロボットに新しいスキルを教えるワンショット模倣手法を提案。
- PseudoTouch: 物体の表面触感を効率的に画像化するロボットマニピュレーション触覚2024/3/1
低次元の触覚信号と高次元の視覚・深度情報を結びつける視覚触覚埋め込みを学習し、物体認識と把持安定性予測の精度を向上させた研究。
- CenterGrasp: Object-Aware Implicit Representation Learning for Simultaneous Shape Reconstruction and 6-DoF Grasp Estimation2023/12/1
- AO-Grasp: Articulated Object Grasp Generation2023/10/1
- CARTO: Category and Joint Agnostic Reconstruction of ARTiculated Objects2023/3/1
- Category-Independent Articulated Object Tracking with Factor Graphs2022/5/1