Benjamin Busam
収録論文 23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
- Track2Art: 2D点トラッカーからの運動中心型関節物体モデル復元関節物体認識2026/9/23
RGB-D動画から物体の点追跡を3D軌跡に変換し、運動の一貫性を手がかりに関節物体の剛体部品と関節関係を推定する手法を提案。
- SOS！：モデルフリーセグメンテーションのための合理化されたオブジェクト条件付きトランスフォーマーセグメンテーション2026/8/15
3Dモデルを必要とせず、参照画像1枚だけで未知物体を正確にセグメンテーションする新しい手法を提案。オブジェクト条件付きトランスフォーマーにより、マスク生成と対象特定を単一のフィードフォワードで統合し、効率と精度を両立した。
- ODeform: ニューラルODEによる連続4次元変形運動の学習変形モデリング2026/7/22
変形物体の連続的な動きをニューラル常微分方程式でモデル化し、離散時間ステップを不要にしつつ効率的に予測する手法を提案した。
- DeWorldSG: ワールドモデル事前知識による深度認識3Dセマンティックシーングラフ生成3Dシーングラフ生成2026/7/1
RGB-Dシーケンスから時間的に安定した3Dセマンティックシーングラフを生成するフレームワークを提案。物体を確率的3Dノードとして表現し、ワールドモデルの事前知識で関係性を補完することで精度を大幅に向上させた。
- 任意参照からのモデルフリー物体姿勢推定：PANY物体姿勢推定2026/6/22
CADモデルや追加学習なしで、任意の参照画像から未知物体の6D姿勢を推定する統一フレームワークPANYを提案。RGBとRGB-Dの両対応で、単一または疎な参照ビューから頑健に姿勢を推定する。
- STARE-VLA：視覚言語行動モデルの微調整のための段階的ステージ認識強化学習VLA2025/12/1
長期的な行動軌跡を意味のある段階に分解し、段階ごとに密な強化学習信号を与えることで、VLAモデルの微調整を安定化・高精度化する手法を提案。
- 深度センサーなしでRGB-D精度を実現する単眼SLAMSLAM2025/10/1
単眼深度推定・キーポイント検出・インスタンスセグメンテーションの事前学習モデルを組み合わせ、深度センサーなしでRGB-Dレベルの精度をリアルタイムに達成するSLAMシステムを提案。
- SG-Bot: シーングラフ上の粗から細へのロボット想像による物体再配置マニピュレーション2023/9/1
シーングラフをシーン表現として用い、粗い配置から生成モデルで細かい目標シーンを想像し、物体を再配置する軽量・リアルタイム・ユーザー制御可能なフレームワークを提案。
- ロバストなドメイン外予測のための3D敵対的拡張3D認識/データ拡張2023/8/1
物体を敵対的に変形するベクトルを学習し、センサー認識や形状の滑らかさを保つ制約を課して訓練データを拡張することで、3D物体検出と3Dセマンティックセグメンテーションのドメイン外データへの汎化性能を向上させた研究。
- IPCC-TP：増分ピアソン相関係数を用いたマルチエージェント軌道予測軌道予測2023/3/1
増分ピアソン相関係数に基づく関連性認識モジュールを提案し、エージェント間の相互作用をペアワイズ同時ガウス分布としてモデル化することで、マルチエージェント軌道予測の精度を向上させた。
- 医療ロボット画像診断における患者の受容性の重要性医療ロボティクス2023/2/1
ロボット超音波検査において、音声・ジェスチャーによる対話が患者の信頼感や親しみやすさを高め、ストレスを軽減することをユーザー研究で示した。
- 網膜下注射のためのロボット自律ナビゲーション：リアルタイム仮想iOCTスライシングの知能化医療ロボティクス2023/1/1
術中OCTの3DボリュームをCNNで高速処理し、器具姿勢推定・ロボットとOCTのオンライン位置合わせ・軌道計画を統合して、網膜下注射の自律ナビゲーションを実現した。
- 未知物体も切り分けるホリスティックセグメンテーションセグメンテーション2022/9/1
訓練時に未知カテゴリを与えずに、既知クラスのパノプティックセグメンテーションを行いつつ未知物体を個別インスタンスとして検出・分離する新手法U3HSを提案。
- MonoGraspNet: 単一RGB画像による6自由度把持マニピュレーション2022/9/1
単一のRGB画像から6自由度把持を実現する初のパイプラインを提案し、透明・反射物体でも高精度な把持を可能にした。
- DA$^2$データセット：器用さを考慮した双腕把持に向けてマニピュレーション2022/8/1
大規模物体に対する最適な双腕把持ペアを生成するための、約900万組の把持データを含む初の大規模双腕器用さ対応データセットを構築し、評価モデルを提案した。
- 甲状腺体積計測のためのロボット超音波検査システム医療ロボティクス2021/12/1
6自由度ロボットアームと超音波プローブを用い、ニューラルネットワークによるセグメンテーションと連動した自動スキャンで甲状腺体積を計測するシステムを開発し、専門家・非専門家ともに従来の2D超音波より高精度な体積推定を実現した。
- 3D-VField：敵対的ベクトル場による点群拡張で3D物体検出のドメイン汎化を実現点群データ拡張2021/12/1
学習時に点群をベクトル場で変形する新たなデータ拡張手法を提案し、KITTIのみで学習しても未知形状の物体やシーンへの検出器の汎化性能が大きく向上することを示した。
- 人間の実演から学ぶロボット把持の少数ショット学習マニピュレーション2021/12/1
人間が物体を掴む短いRGB-D動画から手と物体のメッシュを再構成し、その把持知識をロボットに転移する少数ショット把持学習手法を提案した。
- ハチドリに着想を得た自律型トロカールドッキングシステム医療ロボティクス2021/11/1
ロボットのエンドエフェクタにカメラを搭載し、コンピュータビジョンでトロカールの位置・姿勢を推定して自律的に整列・挿入する網膜手術向けシステムを提案した。
- CertainNet: 物体検出のためのサンプリング不要な不確実性推定物体検出/不確実性推定2021/10/1
物体検出器の各出力（物体らしさ・クラス・位置・サイズ）ごとに不確実性を分離して推定する、サンプリング不要のリアルタイム手法を提案した論文。
- R4Dyn: 動的シーンにおける自己教師あり単眼深度推定のためのレーダー活用深度推定2021/8/1
自動車用レーダーを自己教師あり単眼深度推定に組み込み、学習時の弱い教師信号と推論時の追加入力として利用することで、動的物体の深度推定精度を37%改善した。
- 最小二次曲面フィットによる点群からの汎用プリミティブ検出点群処理2019/1/1
接空間情報を用いた新しい二次曲面フィットとHough投票+RANSACにより、セグメンテーションなしで雑然とした点群から平面・球・楕円体・円錐・円柱などを統一的に検出する手法を提案。
- 点群中の二次曲面を種類に依らず検出するミニマリスト手法3D認識2018/3/1
平面や円錐・球・円柱などの二次曲面を、種類ごとに分けず単一のRANSACベース手続きで点群から高速に検出する手法を提案した論文。
