Tobias Fischer
収録論文 50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
- サンゴ育成ロボット評価システム（CGRAS）：ロボティクスとコンピュータビジョンによるサンゴ幼体モニタリングのスケーリングロボティクス/コンピュータビジョン/環境モニタリング2026/9/30
サンゴ養殖施設で、ロボット撮影とコンピュータビジョンを用いてサンゴ幼体の検出・計数・健康評価を自動化し、手作業に比べ9.6倍の効率化と96.4%の一致率を達成した。
- イベントカメラによる多視点ジオローカリゼーションVPR/イベントカメラ2026/9/18
フレームベースのデータセットをイベントストリームに変換して視点変化に頑健なイベントベースの位置認識モデルMegaEventを学習し、新規データセットSpringfield-Event-VPRを提案した。
- イベントカメラを用いたロボティクスビジョンのためのEventCVライブラリイベントカメラ/ロボティクスビジョン2026/9/18
イベントカメラをロボットに統合するためのオープンソースRustライブラリEventCVを開発し、ノイズ除去や特徴学習、ONNX推論などの機能を提供してロボット応用事例を示した。
- TACO: ロバストなポーズグラフ最適化のためのテスト・チェックフレームワークSLAM2026/6/1
ポーズグラフ最適化（PGO）における外れ値の影響を軽減するため、オンラインで計測の一貫性を評価するIPCアルゴリズムと、定期的に不整合な計測を除去するスイッチ可能な外れ値サニタイゼーションを組み合わせたロバスト最適化フレームワークTACOを提案した。
- DisPlace: 複数参照を用いた視覚的位置認識のための識別的場所射影視覚的位置認識2026/5/1
複数の参照走行から得た記述子を融合して、場所の識別性を高めつつ環境変化による変動を抑える新しい視覚的位置認識手法を提案した。
- ドメインが重要な理由：水中物体検出におけるドメイン効果の予備的研究物体検出2026/4/1
水中環境でのドメインシフトが物体検出性能に与える影響を、物理的特性に基づく新しいラベリング枠組みで分析し、従来の合成スタイル変換では捉えられない実世界の要因による性能変動と隠れた失敗モードを明らかにした。
- 長期的な外観変化下でのマルチセッション3D再構成3D再構成/SfM2026/2/1
サンゴ礁調査のように年月を経て大きく見た目が変わる環境でも、複数回の撮影を統合して一貫した3Dモデルを再構成する手法を提案。手作り特徴と学習特徴を組み合わせ、セッション間の対応をSfM内で直接強制する。
- 分位点転送による視覚的場所認識の信頼性の高い動作点選択視覚的場所認識2026/2/1
視覚的場所認識システムの動作点（マッチング閾値）を、キャリブレーション走行と分位点正規化を用いて自動推定し、環境変化に適応させる手法を提案。
- ReMoSPLAT: ガウシアンスプラット上でのリアクティブ移動マニピュレーション制御移動マニピュレーション2025/12/1
ガウシアンスプラット表現を用いて障害物回避を行いながら、移動マニピュレータのベースとアームをリアクティブに協調制御する二次計画法ベースの手法を提案。
- 場所認識の探求：人工システムと自然システムにおける比較場所認識2025/11/1
ロボット・動物・人間の場所認識メカニズムを比較し、共通する計算戦略や課題を整理したレビュー。
- Pixi: ロボティクスとAIのための統合ソフトウェア開発・配布基盤ソフトウェア基盤2025/11/1
ロボティクス研究の再現性危機を解決するため、依存関係をロックファイルで固定し、高速SATソルバーとconda-forge/PyPI統合により環境構築を数分に短縮するパッケージ管理フレームワークPixiを提案。
- サンゴ産卵の自動モニタリングシステム：CSLICSによるサンゴ礁再生の効率化環境モニタリング2025/9/1
低コストカメラと物体検出器を用いて、サンゴの産卵・幼生飼育タンク内の産卵数を自動で検出・分類・計数するシステムを開発し、大規模産卵イベントで有効性を実証した。
- 照明変化に頑健なイベントカメラ位置認識のためのアンサンブル手法位置認識2025/9/1
イベントカメラを用いた位置認識において、複数の再構成手法・特徴抽出器・時間解像度を組み合わせたアンサンブル手法を提案し、昼夜を問わない照明変化下での認識性能を大幅に向上させた。
- AI駆動型海洋ロボティクス：水中知覚と生態系モニタリングの新潮流水中知覚2025/9/1
水中AI研究が急速に発展している背景と、濁度・希少種検出・アノテーション不足といった水中特有の課題が弱教師あり学習や基盤モデルなどAI全体の進歩を促していることを分析したサーベイ。
- 高速フーリエ領域相互相関によるイベントカメラベースの視覚教示・再現ナビゲーション視覚ナビゲーション2025/9/1
イベントカメラのストリームマッチングを周波数領域の相互相関で高速化し、屋内外3000m以上の経路を15cm以下の誤差で自律走行できる視覚教示・再現ナビゲーションを実現した。
- MapAnything: 汎用フィードフォワード計量3D再構成3D再構成2025/9/1
複数画像と任意の幾何情報から、カメラ姿勢や深度を含む計量的な3Dシーンを単一のフィードフォワードで推定する統一Transformerモデルを提案。
- AIによるサンゴ再播種デバイスの放流：グレートバリアリーフの広域修復に向けて環境ロボティクス2025/9/1
水中画像をAIで解析し、サンゴ再播種デバイスをリアルタイムに放流するパイプラインを開発、グレートバリアリーフの5地点で検証した。
- ワープ速度への準備：イベントカメラによるサブミリ秒視覚位置認識VPR/イベントカメラ2025/9/1
イベントカメラのサブミリ秒スライスからアクティブピクセル位置を二値フレームで符号化し、ビット演算で高速照合する軽量な視覚位置認識システムを提案。既存手法より大幅に高精度・低遅延を実現。
- Event-LAB: ニューロモーフィック位置推定手法の標準評価フレームワークイベントカメラ/位置推定2025/9/1
イベントベース位置推定の手法とデータセットを統一環境で実行・比較できるフレームワークEvent-LABを提案し、VPRとSLAMで有効性を示した。
- すべての海洋種は平等に検出されるのか？水中物体検出における性能格差の分析水中物体検出2025/8/1
水中物体検出において、ホタテガイなどの特定クラスの検出性能が低い原因を、位置特定と分類に分けて分析し、データ量以外の要因を明らかにした。
- スパイキングネットワークの閾値適応による最短経路探索と場所の曖昧性解消ニューロモルフィックナビゲーション2025/3/1
スパイキングニューラルネットワークにおいて、スパイクタイミング依存の閾値適応と曖昧性依存の閾値適応を導入し、経路のバックトレースと曖昧な環境での場所特定を可能にすることで、効率的な最短経路探索を実現した研究。
- 動的な水中環境の長期モニタリングのための画像ベースの再定位と位置合わせ水中ロボティクス/Visual Place Recognition2025/3/1
水中映像からVisual Place Recognition・特徴マッチング・セグメンテーションを統合し、再訪領域の同定と生態系変化の解析を可能にするパイプラインを提案。大規模水中VPRベンチマークSQUIDLE+も構築した。
- もう正解データはいらない！SfMとVisual SLAMの正解データ不要チューニングSLAM2024/12/1
幾何学的な正解データを使わずに、入力画像へのノイズ付加による感度推定でSfMやVisual SLAMの評価・ハイパーパラメータ調整を可能にする手法を提案した論文。
- 視覚的場所認識における新興トレンドと研究機会の探求VLA2024/11/1
ロボットの自己位置推定やSLAMで重要となる視覚的場所認識について、Vision-Languageモデルなど最近の研究動向と今後の機会を概観したサーベイ。
- ROS2WASM: ロボットオペレーティングシステムをウェブへROS/WebAssembly2024/9/1
ROS 2をWebAssemblyにクロスコンパイルし、ブラウザ上でインストール不要に実行できるようにした研究。専用ミドルウェアとWebプラットフォームを開発し、教育や研究の再現性・共有性を高める。
- マッチドフィルタリングに基づく都市・自然環境向けLiDAR位置認識位置認識2024/9/1
LiDARのBEV記述子とマッチドフィルタリングによる2段階探索で、都市と自然環境の両方で回転・並進不変な位置認識と相対姿勢推定を実現した。
- 超低消費電力オンデバイスロボット自己位置推定のための小型ニューロモーフィックシステムニューロモーフィック/自己位置推定2024/8/1
スパイキングニューラルネットワークとイベントベース視覚センサ、ニューロモーフィックプロセッサを単一チップに統合し、従来の8%未満の消費電力で最大8kmの場所認識を実現した。
- 暗黙的ニューラルマップを用いた反応型移動マニピュレーション移動マニピュレーション2024/8/1
ニューラルSDFで環境形状を連続的・微分可能に表現し、ベースとアームの動作を二次計画法で同時最適化する反応型制御フレームワークRMMIを提案。混雑環境での到達成功率が25%向上した。
- FUSELOC: 大域記述子と局所記述子の融合による視覚位置推定での2D-3Dマッチング曖昧性解消視覚位置推定2024/8/1
局所記述子と大域記述子を重み付き平均で融合し、地理的に近い記述子を特徴空間で近づけることで、直接2D-3Dマッチングの曖昧性を低減し、階層的手法に匹敵する精度を43%少ないメモリと1.6倍の速度で実現した。
- マルチ種サンゴ画像のヒューマン・イン・ザ・ループ・セグメンテーションセグメンテーション2024/4/1
DINOv2の特徴量とKNNを用いて、少数の点ラベルからサンゴ礁画像のセグメンテーションを高精度化し、人手によるラベリング効率を向上させる手法を提案。
- イベントカメラにおける高速・低速適応バイアス制御による視覚的場所認識の強化視覚的場所認識2024/3/1
イベントカメラのバイアスパラメータをフィードバック制御で自動調整する手法を提案し、視覚的場所認識タスクで評価した。
- Open-Source, Cost-Aware Kinematically Feasible Planning for Mobile and Surface Robotics2024/1/1
- Racing With ROS 2 A Navigation System for an Autonomous Formula Student Race Car2023/11/1
- Applications of Spiking Neural Networks in Visual Place Recognition2023/11/1
- VPRTempo: A Fast Temporally Encoded Spiking Neural Network for Visual Place Recognition2023/9/1
- Teach and Repeat Navigation: A Robust Control Approach2023/9/1
- Trajectory Tracking via Multiscale Continuous Attractor Networks2023/8/1
- Image Labels Are All You Need for Coarse Seagrass Segmentation2023/3/1
- Boosting Performance of a Baseline Visual Place Recognition Technique by Predicting the Maximally Complementary Technique2022/10/1
- How Many Events do You Need? Event-based Visual Place Recognition Using Sparse But Varying Pixels2022/6/1
- Point Label Aware Superpixels for Multi-species Segmentation of Underwater Imagery2022/2/1
- Spiking Neural Networks for Visual Place Recognition via Weighted Neuronal Assignments2021/9/1
- Bio-inspired robot perception coupled with robot-modeled human perception2021/9/1
- Probabilistic Appearance-Invariant Topometric Localization with New Place Awareness2021/7/1
- A RoboStack Tutorial: Using the Robot Operating System Alongside the Conda and Jupyter Data Science Ecosystems2021/4/1
- Where is your place, Visual Place Recognition?2021/3/1
- Fast and Robust Bio-inspired Teach and Repeat Navigation2020/10/1
- Intelligent Reference Curation for Visual Place Recognition via Bayesian Selective Fusion2020/10/1
- Event-based visual place recognition with ensembles of temporal windows2020/6/1
- DAC-h3: A Proactive Robot Cognitive Architecture to Acquire and Express Knowledge About the World and the Self2017/6/1