Manmohan Chandraker
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
- RoboTALES: タスク整合的なシミュレート未来による推論誘導型ロボットポリシーの学習VLA2026/7/1
事前学習済みビデオ生成モデルをロボット制御に活用する際、想像した未来がタスク意図からずれたり、行動条件付けが不確実になる問題を解決するため、階層的LLMプランナーとVLM批評家を用いてタスク整合的な未来を生成し、ロボットポリシーを学習する単一フレームワークを提案した。
- φ-Scene: 物理的に基づいた画像から3Dシーンへの再構築3D再構築2026/6/19
単一画像から3Dシーンを再構築する際に、物体の物理的安定性を考慮し、支持関係を推定して順に配置することで、浮遊や貫通などの物理的に不自然な再構築を防ぐ手法を提案した。
- Dash2Sim: 実走行ダッシュカム映像からのクローズドループ運転シミュレーション自動運転シミュレーション2026/6/1
単眼ダッシュカム映像から正確な4D運転ログを復元し、既存シミュレータで利用可能にするフレームワークを提案。大規模データセットROADWork4Dを構築し、工事現場シナリオでのプランナー性能を評価した。
- RAD-LAD: ルールと言語に基づくリアルタイム自動運転自動運転2026/3/1
リアルタイムで動作する言語・行動プランナーLADと、ルールベースのプランナーRADを提案し、それらを組み合わせたハイブリッドシステムが自動運転の性能を向上させることを示した論文。
- LangTraj: 言語条件付き軌道シミュレーションのための拡散モデルとデータセット拡散モデル/交通シミュレーション2025/4/1
自然言語で交通シナリオ内の全エージェントの挙動を制御できる拡散モデルと、その学習用の大規模データセットを提案し、自動運転のテストを柔軟かつ現実的にする。
- SAFE-SIM: 拡散モデルで制御可能な敵対エージェントによる安全臨界閉ループ交通シミュレーション自動運転シミュレーション2024/1/1
拡散モデルのノイズ除去過程に敵対項を組み込み、衝突タイプや攻撃性を制御しつつ現実的な長尾の安全臨界シナリオを閉ループで生成するシミュレーションフレームワークを提案。
- Long-HOT: 長期的な物体輸送のためのモジュール型階層的アプローチナビゲーション2022/10/1
長期的な探索とナビゲーションを必要とする物体輸送タスクを提案し、トポロジカルグラフと階層的方策を用いたモジュール型フレームワークで効率的に解決する。
- 物理に着想を得たリスク認識による再配置の学習マニピュレーション2022/6/1
質量や摩擦といった物理特性を考慮した報酬関数で強化学習を行い、室内の物体押し移動タスクにおいて性能とリスクのトレードオフを取る方策を学習させた研究。
- 幾何制約を活用した深層キーポイントによるカメラ姿勢推定SLAM2020/7/1
検出・特徴抽出・マッチング・外れ値除去を学習可能なモジュールで構成し、幾何学的姿勢目的を直接最適化する端到端学習フレームワークを提案。従来手法と同等の精度を達成しつつ、未見データセットへの汎化性が向上することを示した。
- IDD: 非構造環境における自動運転ナビゲーションの課題を探るデータセット自動運転データセット2018/11/1
インドの道路を走行した182シーケンスから10,004枚の画像を収集し、34クラスで詳細に注釈付けした非構造環境向けの道路シーン理解データセットを提案した論文。
