Alberto Speranzon

Mitsubishi Electric Research Laboratories

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

• ECHO: 物体運搬時の行き先を予測する大規模合成データセット
  物体配置予測2026/10/7

  屋内シーンで人が物を運ぶ様子をRGB-Dで記録し、その物体がどこに置かれるべきかを予測するベンチマークと大規模データセットを構築した。

• STL-GOを用いた時空間・位相的制約を持つマルチエージェント計画
  群制御2026/7/29

  マルチエージェントの経路計画において、時空間的・位相的制約を扱う論理STL-GOを満たす計画を、MIPとSMTの2つのエンコーディングで解く手法を提案し、UAV探索救助ベンチマークで評価した。

• 記憶に値するもの：驚きでゲートされたロボットのエピソード記憶
  記憶/エピソード記憶2026/6/1

  ロボットの長期記憶を選択的に保持するため、ベイズ的驚きをゲート機構として用いる手法を提案。V-JEPA-2の潜在空間で驚きを計算し、4Dシーングラフ空間記憶と組み合わせることで、ロボットの質問応答性能を向上させた。

• 言語対応空間オントロジーによる屋内・屋外3Dシーングラフ生成
  3Dシーングラフ2023/12/1

  LLMで屋内・屋外の空間オントロジーを自動構築し、Logic Tensor Networksで論理規則を組み込むことで、ラベルが少ない環境でも3Dシーングラフを高精度に生成する手法を提案。

• 断続的センシング下のロバスト信念ロードマップ
  経路計画2013/4/1

  センサが時折検出失敗する環境での不確実性下計画のため、状態推定性能の解析的限界を導出し、それをサンプルベース経路計画に組み込んで精度とロバスト性を両立する経路を生成する手法を提案した。