Rajat Talak
収録論文 17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
- Hydra++: 物体形状推定を備えたリアルタイム階層型3Dシーングラフ構築3Dシーングラフ2026/7/1
3Dシーングラフに学習ベースの物体形状推定を統合し、部分点群やCADテンプレートに頼らずインスタンス固有の形状を推定するシステムを提案。オンライン構築と屋外大規模対応のためのハイブリッドLiDAR-カメラ構成も評価した。
- 空間ロボット知覚のための階層的物体表現：点群、メッシュ、超二次曲面空間知覚2026/6/1
3Dシーングラフにおける物体の幾何学的表現を階層化し、点群からメッシュ、超二次曲面へと抽象化するパイプラインを提案。高忠実度の物体再構成、再位置合わせ、衝突チェックを実現し、屋内・屋外の実環境で検証した。
- 物体の姿勢・形状推定は把持に有効か？把持計画2026/5/1
物体の姿勢と形状を推定してから把持点をサンプリングするモジュール方式が、エンドツーエンドの把持合成手法よりも優れているかを実験で検証した。
- Picasso: 物理制約付きサンプリングによるシーン全体の再構成シーン再構成2026/2/1
物体間の接触や物理的整合性を考慮し、遮蔽やノイズがあっても物理的に妥当な多物体シーン再構成を行う手法を提案し、実世界データセットと評価指標も公開した。
- 大規模倉庫自動化のための箱の姿勢・形状推定とドメイン適応sim2real2025/7/1
倉庫ロボットの実世界の未ラベル画像を活用し、箱の姿勢と形状を自己教師ありで推定するドメイン適応パイプラインを開発した。シミュレーションのみの学習より大幅に高精度で、ゼロショット3Dバウンディングボックス推定も上回る。
- 言語に基づく階層的計画と実行：マルチロボット3Dシーングラフの活用マルチロボット・タスク計画2025/6/1
複数のロボットが共有する3Dシーングラフと大規模言語モデルを組み合わせ、自然言語の指示を解釈して屋外環境で複雑なタスクを計画・実行するシステムを開発した。
- CRISP: テスト時適応による物体の姿勢と形状推定姿勢推定2024/12/1
RGB-D画像からカテゴリに依存せず物体の姿勢と形状を推定するパイプラインCRISPを提案し、形状デコーダをアクティブシェイプモデルで近似して姿勢・形状補正を効率的に解き、自己学習によるドメイン適応を実現した。
- イベントベース衛星姿勢推定におけるSim2Realギャップを埋めるテスト時自己教師あり学習sim2real2024/9/1
イベントセンサを用いた衛星姿勢推定で、テスト時に予測姿勢とイベントデータを整合させ自己教師ありで補正し、検証モジュールで認定された入力のみを逆伝播してSim2Realギャップを縮小する手法を提案。
- 通信遅延下におけるマルチロボットシステムの安全な分散制御群制御2024/2/1
通信遅延がある環境で、グラフニューラルネットワークと予測器を用いてマルチロボットの安全な分散制御を学習する手法を提案した。
- Foundations of Spatial Perception for Robotics: Hierarchical Representations and Real-time Systems2023/5/1
- A Correct-and-Certify Approach to Self-Supervise Object Pose Estimators via Ensemble Self-Training2023/2/1
- PyPose: A Library for Robot Learning with Physics-based Optimization2022/9/1
- Leveraging Large (Visual) Language Models for Robot 3D Scene Understanding2022/9/1
- Extracting Zero-shot Common Sense from Large Language Models for Robot 3D Scene Understanding2022/6/1
- Visual Navigation for Autonomous Vehicles: An Open-source Hands-on Robotics Course at MIT2022/6/1
- Certifiable 3D Object Pose Estimation: Foundations, Learning Models, and Self-Training2022/6/1
- Neural Trees for Learning on Graphs2021/5/1