Seth Isaacson

収録論文 8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

• AirSplan: 3Dガウシアンスプラットにおけるリスク対応型クアッドロータ運動計画
  運動計画2026/9/18

  3Dガウシアンスプラッティングで環境を高忠実度に表現し、到達可能性に基づく運動計画でクアッドロータの衝突回避経路を生成する手法を提案。

• LongNav-R1: 長期的VLAナビゲーションのための適応的マルチターン強化学習
  VLAナビゲーション2026/2/1

  VLAモデルによる長期的ナビゲーションを、環境とのマルチターン対話として強化学習する枠組みを提案し、Horizon-Adaptive Policy Optimizationで時間的信用割当を改善、成功率を64.3%から73.0%に向上させた。

• SurfSLAM: 実時間水中SLAMのためのSim-to-Realステレオ再構成
  SLAM2026/1/1

  シミュレーションデータと自己教師あり微調整で水中ステレオ視差推定を学習し、ステレオカメラとIMU・気圧・DVLを統合した実時間水中SLAMを実現した。

• 魔法の瞬間：放射輝度場モデルの微分可能な不確かさ定量化
  不確かさ定量化2025/3/1

  レンダリング方程式の高次モーメントを利用し、放射輝度場の色・深度・意味予測の不確かさを微分可能かつ効率的に計算する手法を提案。次善視点選択や能動的レイサンプリングにも応用可能。

• 球体による障害物回避のためのConformalized可到達集合
  軌道計画2024/10/1

  ニューラルネットで球体ベースの可到達集合を学習し、conformal predictionで確率的な安全保証を付与することで、混雑環境でも衝突を避けつつリアルタイムに軌道計画を行う手法CROWSを提案した。

• SPLANNING: 正規化ガウシアンスプラットにおけるリスク考慮型軌道最適化
  軌道最適化2024/9/1

  ガウシアンスプラッティングモデル上で衝突確率の上限を厳密に導出し、正規化再定式化により効率的に計算するリスク考慮型軌道最適化手法を提案。実ロボットマニピュレータでも検証。

• LONER: LiDAR Only Neural Representations for Real-Time SLAM
  2023/9/1
• MAD-TN: A Tool for Measuring Fluency in Human-Robot Collaboration
  2019/9/1