Niko Suenderhauf
収録論文 16本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
移動マニピュレーションsim2real模倣学習マニピュレーションセグメンテーション
※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
- ReMoSPLAT: ガウシアンスプラット上でのリアクティブ移動マニピュレーション制御移動マニピュレーション2025/12/1
ガウシアンスプラット表現を用いて障害物回避を行いながら、移動マニピュレータのベースとアームをリアクティブに協調制御する二次計画法ベースの手法を提案。
- Real-is-Sim: 動的デジタルツインによるSim-to-Realギャップの橋渡しsim2real2025/4/1
動的デジタルツインを介して実機とシミュレーションを60Hzで同期させ、ポリシーを常にシミュレータ上で実行することでSim-to-Realギャップを解消する行動クローニング手法を提案。
- IMLEポリシー：暗黙的最大尤度推定による高速でサンプル効率の良い視覚運動ポリシー学習模倣学習2025/2/1
暗黙的最大尤度推定（IMLE）に基づく行動クローニング手法を提案し、少ないデモデータで複雑なマルチモーダル行動を学習しつつ、1ステップで行動生成を行うことで拡散ポリシーより97.3%高速な推論を実現した。
- 10回のデモから学ぶ：指向性アフォーダンスフレームによる汎化可能でサンプル効率の良い方策学習模倣学習2024/10/1
指向性アフォーダンスフレームという構造化表現を用いて、わずか10回のデモから汎化性能の高いロボット方策を学習し、長期・複数物体タスクをサブ方策の合成で解決する手法を提案。
- 暗黙的ニューラルマップを用いた反応型移動マニピュレーション移動マニピュレーション2024/8/1
ニューラルSDFで環境形状を連続的・微分可能に表現し、ベースとアームの動作を二次計画法で同時最適化する反応型制御フレームワークRMMIを提案。混雑環境での到達成功率が25%向上した。
- オープンボキャブラリな部位指定把持マニピュレーション2024/6/1
自然言語プロンプトで指定された任意物体の部位を把持するため、物体検出・部位セグメンテーション・6自由度把持予測を組み合わせたモジュラーフレームワークを提案し、実環境で60.8%の把持成功率を達成した。
- マルチ種サンゴ画像のヒューマン・イン・ザ・ループ・セグメンテーションセグメンテーション2024/4/1
DINOv2の特徴量とKNNを用いて、少数の点ラベルからサンゴ礁画像のセグメンテーションを高精度化し、人手によるラベリング効率を向上させる手法を提案。
- Open X-Embodiment: Robotic Learning Datasets and RT-X Models2023/10/1
- SayPlan: Grounding Large Language Models using 3D Scene Graphs for Scalable Robot Task Planning2023/7/1
- The Need for Inherently Privacy-Preserving Vision in Trustworthy Autonomous Systems2023/3/1
- Look No Deeper: Recognizing Places from Opposing Viewpoints under Varying Scene Appearance using Single-View Depth Estimation2019/2/1
- LoST? Appearance-Invariant Place Recognition for Opposite Viewpoints using Visual Semantics2018/4/1
- Structure Aware SLAM using Quadrics and Planes2018/4/1
- Don't Look Back: Robustifying Place Categorization for Viewpoint- and Condition-Invariant Place Recognition2018/1/1
- One-Shot Reinforcement Learning for Robot Navigation with Interactive Replay2017/11/1
- The ACRV Picking Benchmark (APB): A Robotic Shelf Picking Benchmark to Foster Reproducible Research2016/9/1