Ajad Chhatkuli

INSAIT

収録論文 5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

• φ-RIE: フォトリアリスティック再構成からインタラクティブ環境へ
  sim2real2026/9/22

  3Dガウススプラッティングで再構成したシーンから、選択した物体をシミュレータで動かせるアセットに変換し、背景も補完してインタラクティブ環境を構築するパイプラインを提案。

• iARCS: 反復エージェント強化学習による制御可能な3Dシーン生成
  3Dシーン生成/強化学習2026/8/6

  事前学習済みの3Dシーン生成器を自然言語のタスク要件に適応させる反復エージェント強化学習フレームワークを提案。物理的妥当性とレイアウト品質を向上させつつ、タスク固有の制約（歩行可能性、到達可能性、クリアランス）を満たすシーンを生成する。

• 画像点記述子のための残差学習
  特徴記述子2023/12/1

  手作り記述子を活用し、その残差のみを学習することで、少ない計算量で高精度かつ高速収束する画像点記述子を実現した。

• ZippyPoint: 混合精度離散化による高速な特徴点検出・記述・マッチング
  特徴点検出2022/3/1

  ネットワーク量子化とバイナリ記述子の正規化層を導入し、計算資源が限られたロボットやARデバイス向けに、フル精度版より10倍以上高速で軽量な特徴点検出・記述・マッチング手法を実現した。

• ロボット支援網膜手術におけるステレオ視のための手術器具ランドマーク自動検出
  医療ロボティクス2017/9/1

  深層学習で高精細画像から手術器具のキーポイントをリアルタイム超で検出し、未校正のステレオ顕微鏡からメートル単位の3D再構成とロボット-カメラ位置合わせを一貫して行うパイプラインを初めて実現した。