Peyman Moghadam
収録論文 32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
- 非IIDマルチロボットマニピュレーションのための連合部分空間誘導型視覚-言語-行動ポリシー蒸留VLA2026/9/26
複数ロボットが非IID環境で連合学習する際に、低ランク部分空間と行動分布の蒸留、および互換性に基づくクラスタリングで表現ドリフトを抑え、マニピュレーションポリシーの知識転移を改善する手法を提案。
- 自然環境における幾何条件付き視覚位置認識視覚位置認識2026/9/23
深度センサなしで幾何基盤モデルから得た幾何情報を視覚基盤モデルのトークン表現に蒸留し、外観変化に頑健な視覚位置認識を実現した。
- 自動車用スピニングミリ波レーダによる場所認識のための空間ゲート付き特徴相関表現場所認識/レーダ2026/9/23
スピニングFMCWレーダの極座標表現における見出し方向変化に対応するため、回転に頑健な特徴抽出と空間ゲート付き相関集約を組み合わせたSGCA-Netを提案し、場所認識精度を向上させた。
- NEO: 一度NeRF化すれば何度でも編集可能な連続物体操作フレームワーク操作2026/7/1
言語指示によるNeRF編集をロボット操作に統合し、物体除去や把持配置実験で既存手法より優れた視覚的・幾何的一貫性を実現した。
- GemNav: マルチモーダル大規模言語モデルを用いた離散トークン視覚ロボットナビゲーションナビゲーション2026/7/1
凍結したマルチモーダル大規模言語モデルをLoRAで適応させ、離散トークンでウェイポイントを生成するデータ効率の良い視覚ナビゲーションポリシーを提案。8.7時間のデータで未見環境へのゼロショット転移を実証した。
- TOLiD: 視覚基盤モデルからLiDAR事前学習へのアーキテクチャギャップをトークンリフティング蒸留で橋渡しする手法自己教師あり学習/3D認識2026/7/1
視覚基盤モデル(VFM)の特徴をLiDARバックボーンへ蒸留する自己教師あり事前学習法TOLiDを提案。点群をパッチトークン化し、トークン単位の蒸留と可視性マスクでモダリティ・アーキテクチャのギャップを解消する。
- 自然環境におけるロボット知覚のためのクロスモーダルベンチマークベンチマーク/知覚2026/6/10
自然環境でのロボット知覚の限界を明らかにするため、大規模な自然環境での場所認識とメートル深度推定のための新しいクロスモーダルベンチマークWildCrossを紹介し、その結果を分析した。
- 不均一レーダー位置認識のための空間階層蒸留位置認識2026/6/1
4D自動車レーダーと高精度スピニングレーダーの特徴を整合する際、空間的に層別化した蒸留法を提案し、疎な領域での蒸留重みを割引くことで性能を向上させた。
- 深度認識蒸留による森林環境での視覚的位置認識視覚的位置認識2026/6/1
森林環境での視覚的位置認識の課題に対し、DINOv2ベースのモデルに幾何学的手がかりを注入する軽量な深度認識蒸留フレームワークを提案し、WildCrossベンチマークで外観変動に対する頑健性を向上させた。
- SPREAD: 生涯模倣学習のための部分空間表現蒸留生涯学習/模倣学習2026/3/1
生涯模倣学習において、特異値分解を用いてタスク間のポリシー表現を低ランク部分空間で整列させ、幾何構造を保ちながら知識転移と忘却防止を実現する手法を提案した。
- M2Distill: 生涯模倣学習のためのマルチモーダル蒸留模倣学習2024/10/1
視覚・言語・行動の潜在空間を一貫させ、GMM方策のずれを抑えるマルチモーダル蒸留により、破滅的忘却を防ぎつつ新タスクを継続学習する手法を提案。
- Pair-VPR: 場所認識を考慮した事前学習とコントラストペア分類による視覚的場所認識VPR2024/10/1
ViTのみで構成したVPRモデルを、場所を意識したサンプリングによるSiamese Masked Image Modellingで事前学習し、グローバル記述子と再ランキング用ペア分類器を同時学習することで5つのベンチマークでSOTAを達成した。
- Point-PNG: 点群事前学習のための条件付き擬似ネガティブ生成点群事前学習2024/9/1
点群の自己教師あり学習において、変換に敏感な表現を学習するため、潜在空間で条件付き擬似ネガティブを生成するフレームワークを提案。
- 形状空間デフォーマ：変形物体のロボット操作のための視触覚統合表現マニピュレーション2024/9/1
テンプレート拡張を用いて多様な物体変形を統一的に表現し、未知の力への汎化と新規物体への迅速な適応を実現する手法を提案。
- ニューラルフィールドにおける物体位置合わせ6DoF位置合わせ2024/4/1
ニューラルフィールド表現を用いて既知物体の6自由度姿勢を推定するReg-NF手法を拡張し、ロボティクス応用での有用性を示した。
- 野外環境における長期的ロボティクスの実現に向けて野外ロボティクス/データセット2024/4/1
森林などの自然環境に特化した画像・LiDAR・意味情報・6DoF姿勢を同期取得した大規模データセットWildPlacesとWildScenesを提案し、場所認識や2D/3D意味セグメンテーションへの有用性を示した。
- Reg-NF: Efficient Registration of Implicit Surfaces within Neural Fields2024/2/1
- WildScenes: A Benchmark for 2D and 3D Semantic Segmentation in Large-scale Natural Environments2023/12/1
- Pose-Graph Attentional Graph Neural Network for Lidar Place Recognition2023/9/1
- Deep Robust Multi-Robot Re-localisation in Natural Environments2023/7/1
- Wild-Places: A Large-Scale Dataset for Lidar Place Recognition in Unstructured Natural Environments2022/11/1
- Spectral Geometric Verification: Re-Ranking Point Cloud Retrieval for Metric Localization2022/10/1
- Wildcat: Online Continuous-Time 3D Lidar-Inertial SLAM2022/5/1
- What's in the Black Box? The False Negative Mechanisms Inside Object Detectors2022/3/1
- LoGG3D-Net: Locally Guided Global Descriptor Learning for 3D Place Recognition2021/9/1
- Locus: LiDAR-based Place Recognition using Spatiotemporal Higher-Order Pooling2020/11/1
- Elasticity Meets Continuous-Time: Map-Centric Dense 3D LiDAR SLAM2020/8/1
- Canopy Density Estimation in Perennial Horticulture Crops Using 3D Spinning Lidar SLAM2020/7/1
- Spatiotemporal Camera-LiDAR Calibration: A Targetless and Structureless Approach2020/1/1
- Robust Photogeometric Localization over Time for Map-Centric Loop Closure2019/1/1
- Elastic LiDAR Fusion: Dense Map-Centric Continuous-Time SLAM2017/11/1
- Probabilistic Surfel Fusion for Dense LiDAR Mapping2017/9/1