Cornelia Fermüller
収録論文 27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
- 何に注目し、何を保持するか：スキル条件付き視触覚表現と進捗誘導型イベントメモリ触覚2026/9/29
スキルごとに視覚と触覚の役割が変わる点に着目し、スキルで条件付けした融合と過去スキルの終端観測を保持する疎なイベントメモリを組み合わせた視触覚表現を提案。接触が重要なタスクで進捗推定の遅延と誤差を大幅に削減した。
- 巧みな触覚による物体姿勢推定触覚2025/9/1
強化学習でロボットハンドを能動的に動かして触覚データを収集し、物体の形状と姿勢を反復的に推定する手法を提案。
- イベントベース法線フローによる動きセグメンテーションと自己運動推定イベントカメラ/自己運動推定2025/7/1
イベントカメラの法線フローと幾何制約を利用し、光学フロー計算なしで動きセグメンテーションと自己運動推定を行う最適化フレームワークを提案。
- ControlTac: 単一参照画像による力と位置を制御した触覚データ拡張触覚2025/5/1
単一の参照触覚画像と接触力・接触位置を条件として、物理的に妥当な触覚画像を生成する2段階の制御可能なフレームワークを提案し、触覚データセットの拡張に有効であることを示した。
- NatSGLD: 自然な人間-ロボットインタラクションにおける音声・ジェスチャ・論理・実演を統合したロボット学習データセットHRIデータセット2025/2/1
人間が自律型と信じて操作したロボットとの対話を記録し、音声・ジェスチャのマルチモーダル指示と実演軌道、線形時相論理式を対応付けたデータセットを構築した。
- 身体性に基づく視覚運動表現身体性知能2024/10/1
外部単位のキャリブレーションなしに、行動に基づく距離感覚を学習し、障害物回避やギャップ跳躍を実現する手法を提案。
- 触覚フィードバックによる極値探索制御ウィグリング挿入触覚2024/10/1
GelSight Miniセンサのひずみを最小化しながら挿入深さを最大化するようエンドエフェクタをウィグリングさせる極値探索制御則を提案し、鍵や組立タスクで高い成功率を達成した。
- FeelAnyForce: 視覚ベース触覚センサの触感から接触力フィードバックを推定触覚2024/10/1
視覚ベース触覚センサを用いて任意物体への3D接触力（最大15N）を推定するマルチヘッドトランスフォーマを提案し、未見物体で平均絶対誤差4%を達成、他センサへのキャリブレーション手法も示した。
- MARVIS: 動きと幾何学を考慮した実像・虚像セグメンテーションセグメンテーション2024/3/1
水面での反射・屈折による実像と虚像を、動きと幾何学の情報を活用して高精度に領域分割する手法を提案し、シミュレーションと実世界の両方で再学習なしに機能することを示した。
- LEAP: LLMによる一人称視点行動プログラムの生成VLA2023/12/1
大規模言語モデルを用いて、一人称視点の動画から行動プログラム（サブアクション、事前・事後条件、制御フロー）を生成し、行動認識と予測の性能を向上させた。
- AcTExplore: 未知物体の能動的触覚探索触覚2023/10/1
強化学習を用いて触覚センサで未知物体の表面を効率的に探索し、3D形状を再構成する手法を提案。未見のYCB物体で平均95.97%のIoUカバレッジを達成した。
- WorldGen：大規模生成シミュレータsim2real2022/10/1
自動でフォトリアルな3Dシーンとアノテーションを大量生成するオープンソースフレームワークを提案し、オプティカルフローの評価で有効性を示した。
- EVIMO2: 屋内シーンにおける動きセグメンテーション・オプティカルフロー・SfM・視覚慣性オドメトリ向けイベントカメラデータセットイベントカメラ/データセット2022/5/1
物理イベントカメラで撮影した多物体・低照度を含む173シーケンスに、画素単位の深度・セグメンテーション・物体姿勢の正解ラベルを付与したデータセットを構築した。
- TTCDist: 能動単眼カメラによる接触時間を用いた高速距離推定距離推定2022/3/1
移動する単眼カメラで特定物体を注視し、接触時間と加速度・距離の関係式(τ制約・Φ制約)を導出して効率的に奥行きを推定する手法を提案し、IMU併用の軌道推定で既存手法より高精度・高速であることを示した。
- DiffPoseNet：直接的な微分可能カメラ姿勢推定カメラ姿勢推定2022/3/1
法線フローを推定するNFlowNetと微分可能なキラリティ層を組み合わせ、深度推定を介さずにカメラ姿勢をend-to-endで学習する手法を提案した論文。
- GradTac: 時空間勾配に基づく触覚センシング触覚2022/3/1
流体式触覚センサのデータを時空間勾配表現に変換し、ノイズに強い触覚輪郭追跡アルゴリズムを提案。BioTac SP搭載のShadow Handで触覚追跡や滑り検出を実証した。
- NudgeSeg: 繰り返しの物理的相互作用によるゼロショット物体セグメンテーションセグメンテーション2021/9/1
ロボットが未知物体を繰り返し押して動かし、その動きの手がかりから単眼カメラのみで未知物体をセグメンテーションするフレームワークを提案した。
- プロペラ検出によるドローン認識ネットワークEVPropNet：空中着陸と追従への応用イベントカメラ/ドローン検出2021/6/1
プロペラの幾何モデルからイベントカメラ用のシミュレーションデータを生成し、実世界にそのまま転移可能なプロペラ検出ネットワークEVPropNetを学習。未マーカードローンの追従とホバリング中のドローンへの着陸を実現した。
- SpikeMS: 動きセグメンテーションのための深層スパイキングニューラルネットワークスパイキングニューラルネットワーク2021/5/1
イベントカメラ(DVS)入力を用いた大規模動きセグメンテーションのため、初の深層エンコーダ・デコーダ型スパイキングニューラルネットワークを提案し、新しい時空間損失と部分入力での逐次予測を実現した。
- MorphEyes: 可変ベースラインステレオによるクアッドロータナビゲーションクアッドロータ/ステレオ視/可変ベースライン2020/11/1
ステレオカメラのベースラインを飛行中に動的に変更できる枠組みを提案し、森林飛行や未知の隙間通過、移動物体の3D姿勢検出で精度と堅牢性が向上することを示した。
- 暗闇での把持：触覚フィードバックによるゼロショット物体把持触覚2020/11/1
物体の形状や重さの事前情報なしに、触覚センサのフィードバックのみで滑りを検知・補正し、未知物体を安定把持する制御手法を提案した論文。
- PRGFlow: SWAP制約を考慮した統合型深層視覚慣性オドメトリのベンチマーク視覚慣性オドメトリ2020/6/1
深層学習による視覚並進推定を慣性センサと緩く融合し6DoFオドメトリを推定する手法を提案し、アーキテクチャ・損失関数・圧縮手法を比較するベンチマークを提示した。
- イベントカメラで動的障害物を回避する深層学習ドローン制御障害物回避2019/6/1
単一のイベントカメラと機上計算のみで、クアッドロータが複数の動く障害物を回避する深層学習手法を提案し、シミュレーション学習から実世界へ直接転移させて70%の成功率を達成した。
- 人間型グリッパのための計算触覚フロー触覚2019/3/1
人間の触覚フローに着想を得て、圧力センサ列から仮想表面のオプティカルフローとして触覚フローを定義し、ロボットの触覚フィードバック解析を改善する手法を提案した。
- スパースイベントデータからの高密度オプティカルフロー・深度・自己運動の教師なし学習イベントカメラ2018/9/1
DVSのスパースなイベントデータのみから高密度な深度・オプティカルフロー・自己運動を推定する軽量な自己教師あり学習パイプラインを提案し、単一GPUで250FPSのリアルタイム動作を実現した。
- 視覚的顕著性を活用したDirect Sparse Odometry視覚オドメトリ2018/3/1
深層学習による視覚的顕著性とシーン解析をDirect Sparse Odometryに組み込み、少ない特徴点でも高精度・高ロバストな視覚オドメトリを実現した。
- GapFlyt: 単眼カメラと機上センシングによる未知形状ギャップ検出とクアッドロータ飛行飛行ロボティクス2018/2/1
生物の知覚設計に着想を得て、3D再構成を行わず単眼カメラと機上センシングのみで未知の形状・位置の隙間を検出し、クアッドロータが通過するミニマリストな知覚-運動フレームワークを提案・実機検証した論文。
