Fadri Furrer

収録論文 7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

• 線分クラスタリングと記述による場所認識
  場所認識2020/10/1

  RGB-D画像から3D線分を検出し、注意機構で物体ごとの線分クラスタにまとめて128次元で記述することで、構造情報を保った場所認識を行う手法を提案した論文。

• 強化学習による移動マニピュレータの全身制御
  全身制御2020/3/1

  移動マニピュレータの全身制御をエンドツーエンド強化学習で実現し、シミュレーションで従来手法より速いタスク遂行と狭い廊下での実機検証を示した論文。

• VersaVIS: オープンで汎用的なマルチカメラ視覚慣性センサスイート
  視覚慣性SLAM2019/12/1

  複数カメラとIMUの時刻同期を1ms未満の精度で実現するオープンソースの視覚慣性センサスイートを提案し、SLAMや3次元復元など多様な応用で有効性を示した。

• 強化学習による対話的知覚での散らかった環境での物体探索
  物体探索2019/11/1

  散らかった環境でロボットが強化学習を用いて能動的に対話しながら対象物体を探索する手法を提案し、シミュレーションのみで学習したモデルが実環境でも88%以上の成功率で動作することを示した。

• 未知物体も発見できるインスタンス認識型3Dセマンティックマッピング
  セマンティックマッピング2019/3/1

  RGB-Dカメラのオンラインスキャン中に、既知・未知カテゴリの物体インスタンスを検出・追跡し、形状・位置・意味情報を統合した3Dボリューメトリックマップを逐次構築する手法を提案した。

• 逐次観測から3D物体モデルを構築するインクリメンタル物体データベース
  3D再構成2018/8/1

  移動エージェントがシーンを巡回しながら、部分的なRGB-D観測を統合して物体の3Dモデルを逐次的に構築・改善するシステムを提案した。

• 深層強化学習による閉ループ物体把持のためのタスク簡略化手法の比較
  マニピュレーション2018/3/1

  ロボットアームによる物体把持を深層強化学習で学習する際、報酬整形・カリキュラム学習・事前学習によるウォームスタートを比較し、シミュレーション学習から実機へ転移した研究。