Taku Okawara

収録論文 7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

• KING: 身体性を考慮した運動学グラフニューラルネットワークによる脚式・車輪式ロボットの統一的動作表現
  オドメトリ推定2026/8/1

  脚式・車輪式ロボットの運動学を統一グラフで表現するGNNベースのモデルを提案し、多様なロボットで高精度なオドメトリ推定を実現。

• 整流フローによるLiDARアップサンプリングで簡単になった画像-点群レジストレーション
  レジストレーション2026/7/1

  単一の疎なLiDARスキャンから整流フローで密な強度画像を生成し、カメラ画像と特徴マッチングしてPnP-RANSACで6自由度の相対姿勢を推定する、シンプルで効果的な画像-点群レジストレーション手法を提案した。

• 宇宙ステーション自動化への挑戦：多肢型機内ロボットの実現可能性検討と地上試験
  宇宙ロボット2025/12/1

  国際宇宙ステーション内で物資の運搬などの物流作業を自律的に行う多肢型移動マニピュレータの実現可能性を、3D動作計画のシミュレーションと微小重力を模擬した2Dテーブル上のプロトタイプ試験で検証した。

• 軽量・低消費電力な単眼カメラをグリッパ内蔵した脚式クライミングロボットによる3Dマッピング
  SLAM/マッピング2025/11/1

  脚式クライミングロボットの手先に単眼カメラを搭載し、脚の順運動学と単眼SLAMを融合してスケール曖昧性を解消し、実時間でメートルスケールの3D地形マップを構築して凸地形の自律把持を可能にした。

• 足触覚情報を取り入れたオンライン学習型脚運動学によるLiDAR-IMU-脚の密結合オドメトリ
  歩行2025/6/1

  脚の触覚情報をオンライン学習するニューラル運動学モデルをファクタグラフに統合し、特徴の乏しい砂浜や不整地でもロバストに自己位置推定する手法を提案した。

• オンラインニューラル運動学モデル学習を組み込んだLiDAR-IMU-車輪オドメトリの密結合最適化
  自己位置推定2024/7/1

  LiDAR点群が劣化する環境でもロバストな自己位置推定を実現するため、車輪の運動学モデルをニューラルネットでオンライン学習し、因子グラフ上でLiDAR-IMU-車輪オドメトリと統合的に最適化する手法を提案した。

• スキッドステアロボットの運動学モデルをオンライン校正するLiDAR-IMU-車輪の密結合オドメトリ
  自己位置推定/センサフュージョン2024/4/1

  スキッドステアロボット向けに、車輪オドメトリの運動学モデルをオンラインで校正しながらLiDAR・IMU・車輪を密結合する手法を提案し、トンネルや長い廊下など点群が退化する環境でも高精度な自己位置推定を実現した。