Rudolph Triebel

収録論文 36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

• ビンピッキング完全攻略：オンライン自己学習による階層型ハイブリッド手法で産業用ビンピッキングの信頼性を向上
  マニピュレーション2026/8/28

  モデルベースとモデルフリーの手法を組み合わせた4層の階層型ハイブリッドアプローチを提案し、オンライン自己学習で把持点を自動ランク付けすることで、ビン内の部品を100%取り切ることを実現した。

• Trinity: 合成データを活用した非構造化屋外環境のクラス非依存地形・セマンティックセグメンテーションの統合
  セグメンテーション2026/5/1

  本論文は、屋外環境での移動ロボットの地形理解を目的に、クラス固有のセマンティックセグメンテーションとクラス非依存の地形セグメンテーションを単一のトランスフォーマーネットワークで統合する手法を提案する。合成データセットと実データセットを導入し、ロボット非依存の視覚的地形事前知識を学習する。

• SPIRIT: 深層学習の不確実性下での堅牢なロボット操作のための知覚共有自律
  共有自律/遠隔操作2026/3/1

  深層学習による知覚の不確実性に応じて自律度を調整する「知覚共有自律」を提案し、不確実な時は遠隔操作に切り替えることで、信頼性の高い操作を実現した。

• 姿勢推定失敗の原因追跡による説明と緩和手法
  姿勢推定2026/3/1

  ロボット操作における物体姿勢推定の失敗を、誤差源ごとに分類し、必要な時だけ的を絞った対策を施すモジュール型フレームワークを提案。軽量なICPベースで基盤モデル並みの性能を実現した。

• マルチエージェントSLAMのためのマーカーレスロボット検出と6D姿勢推定
  マルチエージェントSLAM2026/2/1

  深層学習による6D姿勢推定を活用し、マーカーなしでロボットを検出してマルチロボットSLAMの相対位置精度を向上させる手法を提案し、惑星類似環境での実験で有効性を示した。

• S3LI Vulcanoデータセット：非構造惑星環境におけるマルチモーダルSLAMのためのデータセット
  SLAM2026/1/1

  火山島で収録した視覚・LiDARデータを用い、非構造惑星環境でのSLAMと場所認識アルゴリズムの開発・評価を可能にするマルチモーダルデータセットを公開した。

• 点群位置合わせにおける人間が解釈可能な不確かさの説明
  点群位置合わせ2025/9/1

  点群位置合わせの不確かさを定量化し、その原因を既知の誤差要因に帰属させて説明するガウス過程概念帰属(GP-CA)を提案し、能動学習で新たな不確かさ要因も発見する。

• CLEVER: 人間の指示によるロバストな意味知覚のためのストリームベース能動学習
  能動学習2025/7/1

  データストリーム上でDNNの失敗時に人間の指示を求め、ベイズ的定式化によりオンラインで適応させる能動学習システムを提案し、実ロボットで検証した。

• 点群レジストレーションにおける不確かさ推定の説明に向けて
  点群レジストレーション2024/12/1

  確率的ICPが出力する不確かさの原因を、カーネルSHAPを用いてセンサノイズや遮蔽などの要因ごとに説明する手法を提案した。

• 未知物体に対する多接触把持を実現する学習ベースの器用ハンド制御器
  マニピュレーション2024/9/1

  単一深度画像から得た粗い3Dモデルだけを用い、未知物体に対して多接触を含む任意の把持を実現する学習ベースの把持制御器を提案し、実機で6msの制御周期を達成した。

• FFHFlow: フロー変分推論による多様で不確実性を考慮した巧みな把持生成
  マニピュレーション2024/7/1

  正規化フローを用いた変分推論により、部分点群から多様で不確実性を考慮した多指ハンドの把持を生成する手法を提案し、シミュレーションと実機で成功率と多様性を向上させた。

• 局所・大域マルチモーダル特徴を統合した曖昧・低テクスチャ環境での場所認識
  場所認識2024/3/1

  視覚とLiDARの特徴をクロスアテンションで統合し、大域表現で候補を絞った後に局所特徴マッチングで再ランキングする場所認識モデルUMFを提案。惑星類似環境やRobotCarで従来手法を上回る。

• Topology-Matching Normalizing Flows for Out-of-Distribution Detection in Robot Learning
  2023/11/1
• Density-based Feasibility Learning with Normalizing Flows for Introspective Robotic Assembly
  2023/7/1
• 6D Object Pose Estimation from Approximate 3D Models for Orbital Robotics
  2023/3/1
• Efficient and Feasible Robotic Assembly Sequence Planning via Graph Representation Learning
  2023/3/1
• Virtual Reality via Object Pose Estimation and Active Learning: Realizing Telepresence Robots with Aerial Manipulation Capabilities
  2022/10/1
• Challenges of SLAM in extremely unstructured environments: the DLR Planetary Stereo, Solid-State LiDAR, Inertial Dataset
  2022/7/1
• Seeking Visual Discomfort: Curiosity-driven Representations for Reinforcement Learning
  2021/10/1
• Introspective Robot Perception using Smoothed Predictions from Bayesian Neural Networks
  2021/9/1
• Trust Your Robots! Predictive Uncertainty Estimation of Neural Networks with Sparse Gaussian Processes
  2021/9/1
• Towards Robust Monocular Visual Odometry for Flying Robots on Planetary Missions
  2021/9/1
• GPGM-SLAM: a Robust SLAM System for Unstructured Planetary Environments with Gaussian Process Gradient Maps
  2021/9/1
• Bayesian Active Learning for Sim-to-Real Robotic Perception
  2021/9/1
• Making Curiosity Explicit in Vision-based RL
  2021/9/1
• Multi-Modal Loop Closing in Unstructured Planetary Environments with Visually Enriched Submaps
  2021/5/1
• Contact-GraspNet: Efficient 6-DoF Grasp Generation in Cluttered Scenes
  2021/3/1
• Learning to Localize in New Environments from Synthetic Training Data
  2020/11/1
• Bayesian Optimization Meets Laplace Approximation for Robotic Introspection
  2020/10/1
• Gaussian Process Gradient Maps for Loop-Closure Detection in Unstructured Planetary Environments
  2020/9/1
• Learning Multiplicative Interactions with Bayesian Neural Networks for Visual-Inertial Odometry
  2020/7/1
• Estimating Model Uncertainty of Neural Networks in Sparse Information Form
  2020/6/1
• Segmentation of Surgical Instruments for Minimally-Invasive Robot-Assisted Procedures Using Generative Deep Neural Networks
  2020/6/1
• Visual-Inertial Telepresence for Aerial Manipulation
  2020/3/1
• Self-Supervised Object-in-Gripper Segmentation from Robotic Motions
  2020/2/1
• Learning to Drive using Inverse Reinforcement Learning and Deep Q-Networks
  2016/12/1