Georgios Georgakis
NASA Jet Propulsion Laboratory
収録論文 20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
- 視差補正とロボット自己運動による新規シーンへの単眼深度推定適応単眼深度推定2026/11/11
基盤モデルの相対深度を、走行中に得られる疎なLiDAR点と自己運動を使ってオンライン学習でメートルスケールに適応させる軽量ViTモデルEM-ViTを提案した。
- OWLS: ゼロショット探査ローバー航法のためのオープンワールド言語条件付き速度場ナビゲーション2026/10/23
VLMの密な特徴マップ上で直接計画する手法を提案し、カメラ画像のみから地形の走行可能性を推定して最短時間計画の速度場として利用、実機・シミュレーションで検証した。
- 計算資源制約下での顕著エッジレンダリングと重み付きハミング類似度によるロバストな視覚位置推定位置推定2025/9/1
火星サンプルリターン向けに、低忠実度のテクスチャなし3Dモデルとエッジ領域に特化したテンプレートマッチングを用いて、計算・メモリ制約下で高精度な6自由度物体姿勢推定を実現する手法を提案。
- 視覚知覚エンジン：ロボットビジョンタスクのための高速で柔軟なマルチヘッド推論ロボットビジョン2025/8/1
共有バックボーンと複数のタスクヘッドを並列実行し、GPUメモリ転送を排除して最大3倍の高速化を実現するモジュール型フレームワークを提案。
- LVLMが統括する知覚・推論・行動による汎用ロボットナビゲーションナビゲーション2025/6/1
LVLMエージェントが知覚・推論・ナビゲーションのツール群を自律的に組み合わせて実行する汎用ナビゲーション枠組みARNAを提案し、未マップ環境での性能を実証した。
- リスク誘導拡散：失敗が許されない宇宙でのロボット基盤モデル展開に向けてナビゲーション2025/6/1
人間の認知科学に着想を得て、高速な学習ベースの「システム1」と低速な物理ベースの「システム2」を融合したリスク誘導拡散フレームワークを提案し、NASA JPLの火星模擬施設での実験で失敗率を最大4倍低減した。
- 照明条件が厳しい環境における将来の火星ヘリコプターの幾何学支援による視覚ベース自己位置推定自己位置推定2025/2/1
火星ヘリコプターの長距離飛行に向け、大きな照明差に頑健な画像位置合わせモデルGeo-LoFTRを提案し、実軌道マップを用いたシミュレーションで従来手法を上回る自己位置推定精度を示した。
- 氷衛星表面シミュレーションとステレオ深度推定によるサンプリング自律化sim2real2024/1/1
氷衛星の着陸機サンプリング自律化に向け、多様なステレオデータセットを生成するGUISSフレームワークを提案し、従来手法と深層学習によるステレオマッチングの深度推定性能を評価した。
- ピクセルから標高へ：自律オフロード走行のための画像を用いた長距離標高マップ予測学習sim2real2024/1/1
車載の単眼画像のみから長距離の地形標高マップをリアルタイム予測する学習手法を提案し、オフロード走行データで有効性を示した。
- 視覚と言語によるナビゲーションのためのクロスモーダル地図学習VLA2022/3/1
言語と視覚の対応を明示的な空間表現（地図）上で学習し、観測・未観測領域の上面視意味地図を予測して経路をウェイポイントとして出力するVLN手法を提案した論文。
- 不確実性に基づく探索・ナビゲーション計画フレームワークナビゲーション2022/2/1
視野外の占有マップを生成し、その予測不確実性を利用して探索と目的地ナビゲーションの経路選択を行う計画手法を提案した論文。
- Bridge Data：クロスドメインデータセットでロボット技能の汎化を促進模倣学習2021/9/1
10環境71タスク7200デモからなる大規模マルチドメインデータセットを収集し、新規タスク・新規環境での学習に併用すると成功率が約2倍になることを示した。
- 能動的意味ゴールナビゲーションのための地図生成学習ナビゲーション2021/6/1
エージェントの視野外の意味地図を能動的に生成し、未観測領域のクラス不確実性を長期ゴール決定に活用することで、未知環境での物体ゴールナビゲーションを改善した研究。
- アノテーション不要の物体中心動画予測動画予測2021/5/1
強力な視覚モデルの事前知識を活用し、物体アノテーションなしで物体中心の動画予測を行う手法OPAを提案し、積み重なった物体の落下動画で有効性を示した。
- 階層的運動学に基づく人体メッシュ復元人体メッシュ復元2020/3/1
人体の関節間依存関係を明示的に取り入れた階層的レグレッサで、単一画像から3D人体メッシュを高精度に復元する手法を提案。
- RGB-Dデータによる頑健な人体メッシュ復元人体姿勢推定2019/11/1
RGBのみでは3D姿勢が不定になりやすい問題に対し、RGBとRGB-Dデータを組み合わせて学習する動的融合モジュールやSMPL監督信号の生成、深度順位学習を導入し、パラメトリック人体メッシュを推定する手法を提案した。
- 同時マッピングとターゲット駆動ナビゲーションナビゲーション2019/11/1
RGB画像から意味情報を抽出して2.5Dマップを構築し、自己位置推定と意味的ターゲットへのナビゲーション方策を同時に学習するモジュラー構成を提案した論文。
- RGB画像とCADモデルの局所対応学習による物体姿勢推定姿勢推定2018/11/1
RGB画像とCADモデルのレンダリング画像の間でキーポイント選択と視点・モダリティ不変性を学習し、3D姿勢アノテーションなしで物体姿勢を推定する手法を提案した。
- 屋内シーン物体検出のための合成訓練データ生成物体検出2017/2/1
テクスチャ付き物体モデルの2D画像を実環境画像に重ね合わせて合成訓練データを作り、深さや意味情報を活用した配置戦略で物体検出器を訓練できることを示した。
- 物体インスタンス検出のための多視点RGB-Dデータセット物体検出2016/9/1
台所シーンを多視点から撮影したRGB-Dデータセットを構築し、3D提案生成と認識ベースラインを提案して物体検出性能を比較した論文。
