Stefanie Speidel
TU Dresden
収録論文 11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
- MISTac: 低侵襲手術のための視覚ベース触覚センサ触覚2026/8/14
低侵襲手術で失われる触覚フィードバックを補うため、直径8mmの交換可能なセンサチップを持つ高解像度の視覚ベース触覚センサMISTacを開発し、組織分類タスクで約84%の精度を達成した。
- 行動チャンク型模倣学習におけるマルチモーダル失敗の理解模倣学習2026/5/1
行動チャンク型ポリシーで同じ観察に複数の正解行動がある場合の失敗メカニズムを分析し、潜在変数型と生成型の各パラメータ化の特性を明らかにした。
- Open-H-Embodiment：医療ロボティクスにおける基盤モデルを可能にする大規模データセット医療ロボティクス/データセット/基盤モデル2026/4/1
医療ロボットの自律化を妨げるデータ不足を解決するため、複数のロボットプラットフォームにわたる大規模な医療ロボットビデオと運動学データセットを公開し、基盤モデルの開発を実証した。
- 自律腹腔鏡手術のためのオープンソースロボティクス研究プラットフォーム手術ロボティクス2026/3/1
産業用マニピュレータを手術ロボットとして機能させる、閉形式解析速度ソルバに基づくRCMコントローラを備えたオープンソースの手術ロボティクスプラットフォームを提案し、ブタの腹腔鏡手術で精度を検証した。
- LAR-MoE: ロボット模倣学習における潜在整列ルーティングによるMixture of Experts模倣学習2026/3/1
模倣学習で異なる動作モードを扱うため、教師なしスキル発見とポリシー学習を分離し、潜在空間の構造に基づいてエキスパートをルーティングするLAR-MoEを提案。LIBEROで95.2%の成功率を達成し、手術タスクでも教師なしで同等性能を示した。
- 手術把持・牽引のための教師ありMixture-of-Experts手術ロボティクス2026/1/1
ステレオ内視鏡画像と150件未満のデモのみで、位相構造を持つ手術操作を学習する教師ありMoEアーキテクチャを提案し、腸管把持・牽引タスクで汎用VLAを上回る性能と分布外頑健性を示した。
- 人工ニューラルネットワークに基づく三次元解剖データ生成医療画像/3D生成2025/11/1
物理的な臓器モデルから超音波画像を取得し、ニューラルネットワークでセグメンテーションして3D解剖モデルを生成するワークフローを提案。前立腺モデルで実証し、3D GANで多様なモデルを生成。
- 振動ベースのエネルギー指標による自律ロボット超音波における針位置合わせの復元医療ロボティクス2025/8/1
超音波画像で針が見えない場合でも、針を振動させてそのエネルギーを指標にすることで、超音波プローブと針の位置ずれを検出し、自動で位置合わせを復元する手法を提案した。
- 光ファイバーバンドルを用いた視覚ベース触覚センサの小型化触覚2024/3/1
光ファイバーバンドルを利用して、人間の指先より小さい直径15mmの視覚ベース触覚センサを開発し、前立腺の硬さを臨床的に識別できることを示した。
- SERV-CT: A disparity dataset from CT for validation of endoscopic 3D reconstruction2020/12/1
- 2018 Robotic Scene Segmentation Challenge2020/1/1