Vivek Pandey

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

• LiTe-GS: 3Dガウシアンスプラッティングのためのオラクル効率的な次善視点選択
  3D再構成/視点選択2026/9/24

  3Dガウシアンスプラッティングの訓練効率化のため、候補視点をランダムに部分評価することで情報オラクル呼び出しを大幅に削減する次善視点選択手法を提案。

• リスク回避型計画のためのマルチエージェント次善視点最適化
  群制御2026/6/1

  各ロボットがローカルな3Dガウススプラッティング地図を保持し、通信量を抑えつつ情報利得と衝突リスクを考慮した分散型の次善視点選択を提案した論文。

• 制御バリア関数による3Dガウススプラッティング場における競合認識型能動知覚と制御
  能動知覚/安全制御2026/5/1

  3Dガウススプラッティングで表現された環境において、安全性と情報獲得の競合を扱う能動知覚・制御フレームワークを提案。CBFによる安全制約と知覚バリア関数による視点選択を統合したQPで解決する。

• ロボット視覚自己位置推定における特徴選択のための効率的な貪欲アルゴリズム
  視覚自己位置推定2025/11/1

  ロボットの視覚的自己位置推定において、計算量とメモリを抑えつつ精度を保つ2つの高速な特徴選択アルゴリズムを提案した。

• リスク回避型経路計画のための能動的次善視点最適化
  経路計画2025/10/1

  オンライン更新される3Dガウススプラッティング放射輝度場上でAVaRに基づくリスクマップを構築し、リスク回避経路の精緻化とSE(3)多様体上の次善視点選択を統合したフレームワークを提案する。

• 不確実性を超えて：FisherRFを用いた安全なロボットナビゲーションと3Dシーン理解のためのリスク認識型能動視点獲得
  能動視点獲得/3Dシーン理解2024/3/1

  リスク尺度で危険領域を優先するRaEMを提案し、FisherRFと組み合わせてロボットの安全性と3Dシーン再構成の効率を両立させた。

• ロボットナビゲーションのためのランダム化アルゴリズムによるスケーラブルなネットワーク特徴選択
  群制御2024/3/1

  未知環境を航行するロボット群の自己位置推定に有用な視覚特徴を、グラフラプラシアンとネットワーク接続性を利用したランダム化アルゴリズムで効率的に選択する手法を提案した。