David Hall
収録論文 11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
- 自然環境における幾何条件付き視覚位置認識視覚位置認識2026/9/23
深度センサなしで幾何基盤モデルから得た幾何情報を視覚基盤モデルのトークン表現に蒸留し、外観変化に頑健な視覚位置認識を実現した。
- NEO: 一度NeRF化すれば何度でも編集可能な連続物体操作フレームワーク操作2026/7/1
言語指示によるNeRF編集をロボット操作に統合し、物体除去や把持配置実験で既存手法より優れた視覚的・幾何的一貫性を実現した。
- 自然環境におけるロボット知覚のためのクロスモーダルベンチマークベンチマーク/知覚2026/6/10
自然環境でのロボット知覚の限界を明らかにするため、大規模な自然環境での場所認識とメートル深度推定のための新しいクロスモーダルベンチマークWildCrossを紹介し、その結果を分析した。
- 深度認識蒸留による森林環境での視覚的位置認識視覚的位置認識2026/6/1
森林環境での視覚的位置認識の課題に対し、DINOv2ベースのモデルに幾何学的手がかりを注入する軽量な深度認識蒸留フレームワークを提案し、WildCrossベンチマークで外観変動に対する頑健性を向上させた。
- ニューラルフィールドにおける物体位置合わせ6DoF位置合わせ2024/4/1
ニューラルフィールド表現を用いて既知物体の6自由度姿勢を推定するReg-NF手法を拡張し、ロボティクス応用での有用性を示した。
- Reg-NF: ニューラルフィールド間の効率的な暗黙的表面レジストレーションニューラルフィールド/レジストレーション2024/2/1
2つのニューラルフィールド間の相対6自由度変換を、双方向損失と多視点表面サンプリング、SDFを用いて最適化するレジストレーション手法を提案し、新データセットで評価した。
- 密なセマンティックSLAMにおけるセマンティックセグメンテーションと姿勢推定の影響評価セマンティックSLAM2021/9/1
公開されている密なセマンティックSLAMアルゴリズムのセマンティックマップ品質を評価し、セグメンテーションと姿勢推定の誤差が与える影響をシミュレーション環境で分析した。セグメンテーションが最大の誤差要因であることを示した。
- ロボット視覚によるシーン理解チャレンジシーン理解2020/9/1
シミュレーション上で能動的なロボットによる3Dシーン理解を評価する新しいベンチマークを提案し、2種類のタスク・3難易度・5環境と新しい評価指標を提供する。
- BenchBot：フォトリアル3Dシミュレーションと実機ロボットで研究を評価するベンチマーク基盤ベンチマーク/sim2real2020/8/1
シミュレーションと実機を同じインターフェースで扱えるロボティクス研究用ベンチマークシステムBenchBotを提案し、その構成と利点を述べた論文。
- ロボティクス研究はコンピュータビジョン研究から何を学べるか研究手法2020/1/1
コンピュータビジョンの急速な進展は深層学習だけでなく厳格な制約下での評価と数値による比較という研究手法に起因すると論じ、ロボティクス研究への示唆を考察した論文。
- 確率的物体検出チャレンジ物体検出2019/3/1
ロボティクス向けに空間・意味的不確かさを推定する確率的物体検出の新ベンチマークと評価指標PDQを提案した論文。
