Yash Turkar

収録論文 8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

• CART: 時間的シーケンス選択を用いた脚式ロボットの文脈認識型地形適応
  歩行2026/4/1

  視覚と触覚の文脈を統合し、複雑な地形での歩行安定性を向上させる高レベル制御器CARTを提案した。シミュレーションと実機で検証し、成功率を改善した。

• ロボット知覚のための適応照明制御
  照明制御/視覚SLAM2026/2/1

  照明の影響を分解する再照明モデルとオフライン最適化・模倣学習を組み合わせ、視覚SLAMのための閉ループ照明制御フレームワークを提案した。

• QAL：3D再構成における再現率と適合率のバランスを取る損失関数
  3D再構成2025/11/1

  3D再構成の学習で使われるChamfer距離やEarth Mover's距離に代わり、再現率と適合率を分離して調整可能にしたQuality-Aware Loss（QAL）を提案し、薄い構造や過小評価領域の復元を改善して把持スコアも向上させた。

• 言語をループに組み込んだエリー運河のカルバート検査
  自律検査2025/9/1

  視覚言語モデルと視点計画を組み合わせ、四足歩行ロボットでカルバート内を自律検査するシステムを開発し、専門家評価で有効性を示した。

• NightHawk：低照度環境における能動照明制御
  照明制御2025/6/1

  暗所で特徴が乏しい環境向けに、照明強度と露光時間をベイズ最適化でオンライン調整し、特徴検出・マッチングを改善する枠組みを提案。

• TERA: 地形掘削ロボット自律性のためのシミュレーション環境
  sim2real2025/1/1

  Unity3DとAGXを用いて、掘削機の知覚から動作までの完全自律性を研究するための拡張可能なシミュレータTERAを開発し、履帯変形や地形ごとの速度、実機との類似性、経路誤差で評価した。

• PANOS: ペイロードを考慮したオフロードナビゲーション
  歩行2024/9/1

  脚式ロボットが様々な地形や積載重量に適応するため、固有感覚と外界感覚を統合した弱教師あり学習手法PANOSを提案し、安定性と振動コストを改善した。

• PIXER：視覚情報の有用性を学習する
  特徴検出/視覚オドメトリ2024/9/1

  画像の各ピクセルが特徴検出にどれだけ役立つかを「Featureness」として単一処理で確率的・不確実性付きで推定する手法PIXERを提案し、視覚オドメトリで特徴数を49%削減しつつ軌道RMSEを平均31%改善した。