Seung-Kyum Choi

収録論文 4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

• CALIPER: 視覚的に類似した産業部品をメトリック情報で認識するモデルフリー手法
  産業部品認識2026/9/15

  RGB-D動画と少数の実画像からクラスごとの外観サポートと実寸プロファイルを構築し、外観が紛らわしい場合にサイズ情報を融合して、視覚的に類似した産業部品をモデル更新なしで高精度に認識するフレームワーク。

• 外観が失敗する場所では、幾何学が認識する：視覚基盤モデルを補完するCAD不要の3D形状事前知識
  物体認識2026/9/3

  ラベルなしで導入された物体を認識するために、短い物体中心スキャンから3D形状プロトタイプを構築し、凍結したDINOv2画像特徴と融合することで、CADモデルなしで認識性能を向上させる手法を提案した。

• 産業用ビジュアルsim-to-realにおける事前情報の利用可能性：CADガイド型とCAD非利用型のレビュー
  sim2real2026/5/1

  産業用の視覚的sim-to-realを、CADモデルの有無などの事前情報の利用可能性に基づいて整理し、CADベースの検出・6D姿勢推定と産業用異常検知・表面検査の文献を統合的にレビューした論文。

• Neural ATTF: 生涯マルチエージェント経路計画へのスケーラブルな解法
  群制御2025/4/1

  倉庫自動化などのMAPD問題に対し、学習ベースの経路計画Neural STA*と優先度付きタスク割当PGTMを組み合わせ、動的環境でのスケーラビリティと効率を向上させたフレームワークを提案。