Hugues Thomas
収録論文 10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
- MoMo: 時空間アクションのトークン化によるロボット操作の動作モード制御模倣学習/操作2026/7/1
ロボット操作の実行スタイル（動作モード）をタスクから分離して学習し、指示に応じて動作の速さや滑らかさを変えられる2段階の模倣学習フレームワークMoMoを提案した。
- DR-MPC: 実世界のソーシャルナビゲーションのための深層残差モデル予測制御ソーシャルナビゲーション2024/10/1
MPCとモデルフリー深層強化学習を組み合わせ、実世界の群衆ナビゲーションデータから安全に学習する手法を提案。シミュレーションと実機実験で有効性を示した。
- MakeWay: LiDARを用いた物体認識型コストマップによる先読み屋内ナビゲーションナビゲーション2024/8/1
LiDARの3D物体検出と追跡で物体マップを構築し、物体のアフォーダンスに基づくコストマップで先回り的な衝突回避を実現する屋内ナビゲーションシステムを提案した。
- 埋め込みポーズグラフ：コンパクト表現で3D基盤モデル機能を実現3D表現/ナビゲーション2024/3/1
ポーズグラフのノードに基盤モデルの特徴量を付与することで、ボクセルや点群より軽量かつスケーラブルに3D空間を表現し、開語彙クエリや言語誘導ナビゲーション、再位置推定などを可能にする手法を提案した。
- 人物再識別を用いた移動ロボットの人間追従人間追従2023/9/1
360度視覚登録・顔と胴体のニューラル再識別・動き追跡を組み合わせ、群衆や遮蔽物があっても対象者を追従できる移動ロボットシステムを提案した。
- SAFER: 強化学習と効率的軌道探索による安全な衝突回避衝突回避2022/9/1
操作者の制御指令を補正し、強化学習と探索ベースの軌道計画、自動緊急ブレーキを組み合わせて、実環境で安全に学習しながら衝突回避性能を高めるシステムを提案した。
- 予見可能な未来：屋内ナビゲーションのための動的シーン予測自己教師あり学習ナビゲーション2022/8/1
3D LiDARから将来の時空間占有グリッドマップを自己教師あり学習で予測し、屋内ナビゲーションに活用する手法を提案。
- 動的環境での生涯ナビゲーションのための時空間占有グリッドマップ学習ナビゲーション2021/8/1
LiDARデータから将来の動的環境を埋め込んだ時空間占有グリッドマップを自己教師あり学習で生成・予測し、ナビゲーションに活用する手法を提案した論文。
- 確率的軌道推定のためのLiDAR特徴量の教師なし学習LiDARオドメトリ2021/2/1
ガウス変分推論の枠組みで、移動ロボットの軌道推定と深層学習によるLiDAR特徴量・不確かさの学習を単一目的関数で統合し、正解データなしで学習する手法を提案した。
- 屋内自律走行のためのLiDARセグメンテーションの自己教師あり学習自己教師あり学習/LiDARセグメンテーション2020/12/1
SLAMとレイトレーシングを組み合わせてLiDAR点群のセマンティックラベルを自動生成し、人手注釈なしで深層セグメンテーションモデルを訓練する手法を提案。走行を重ねるごとに自己改善し、複雑な環境でのナビゲーションや自己位置推定の性能向上を示した。
