Marcelo H. Ang
収録論文 23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
- 複雑な象の鼻姿勢を生む幾何学的ショートカット：二重螺旋カップリングによる低次元制御ソフトロボティクス2026/9/16
象の鼻が複雑な姿勢をとる仕組みを、反対巻きの斜筋間の二重螺旋カップリングという低次元の幾何学的ショートカットで説明し、2つのパラメータだけで多様な姿勢を再現できるソフトロボット試作機で実証した。
- SG-WAM: 幾何認識ポリシー空間における自己誘導型ワールドモデリングVLA2026/8/1
ポリシー由来の表現空間で幾何認識の行動条件付きダイナミクスを学習し、将来状態予測と行動生成を統合する自己誘導型フレームワークを提案。
- RMGS-SLAM: リアルタイム・マルチセンサーガウシアンスプラッティングSLAMSLAM2026/4/1
LiDAR・慣性・視覚センサーを統合し、3Dガウシアンスプラッティングを用いたリアルタイムSLAMフレームワークを提案。大規模環境での高精度な位置推定とフォトリアリスティックなマッピングを実現する。
- FD-VLA：接触の多いマニピュレーションのための力蒸留視覚言語行動モデルVLA2026/2/1
力センサを使わずに、視覚と言語から力覚を蒸留してVLAモデルに組み込み、接触を伴う器用な操作を可能にする手法を提案。
- PIE: 自動運転のための知覚・インタラクション強化型エンドツーエンド動作計画自動運転/動作計画2025/9/1
カメラとLiDARの融合に双方向Mambaを、軌道推論にMambaとMixture-of-Expertsを組み合わせ、周囲エージェントとの相互作用を考慮した自動運転のエンドツーエンド動作計画フレームワークを提案し、NAVSIMベンチマークで最高性能を達成した。
- URPlanner: 深層強化学習に基づく衝突回避ロボット運動計画の普遍的パラダイムマニピュレーション2025/5/1
深層強化学習を用いて、逆運動学を解かずに任意のマニピュレータに適用可能な、訓練と展開のコストを抑えた衝突回避運動計画手法を提案。
- AGI-Elo：タスクを極めるまであとどれくらい？評価フレームワーク2025/5/1
視覚・言語・行動の各分野で、タスクの難易度とAIモデルの能力を同時に評価する統一レーティングシステムを提案し、AGI達成までの課題を分析した。
- 螺旋把持：剛体・軟体ロボットの協調による象の動きの再現マニピュレーション2025/4/1
剛体アームと軟体マニピュレータを組み合わせ、象の鼻の曲げ・ねじり動作を再現して9種類の把持戦略を実現した研究。
- 低コストカメラによる反射物体のビンピッキングのための知覚メトリックの推論と学習ビンピッキング2025/3/1
低コストRGB-Dカメラで金属物体をビンピッキングする際の深度欠損や反射に対処するため、姿勢推論と対称性を考慮したフィルタリング、自己学習を組み合わせた2段階フレームワークを提案。
- RMP-YOLO: 不完全な観測でも堅牢な運動予測フレームワーク運動予測2024/9/1
欠損した履歴軌跡をシーン情報から復元してから予測する新パラダイムを提案し、Waymo運動予測コンペで3位に入賞した。
- DRAMA: Mambaを用いた自動運転向け高効率エンドツーエンド動作プランナ自動運転/動作計画2024/8/1
MambaをベースにカメラとLiDARの特徴を融合し、低計算コストで将来の自車軌道を生成する自動運転用エンドツーエンド動作プランナを提案。
- DexGrasp-Diffusion：多様な多指ロボットハンドのための拡散モデルによる統合的な機能把持生成手法マニピュレーション2024/7/1
拡散モデルを用いて、様々な多指ロボットハンドに対応した機能的な把持を生成する統合手法を提案し、物体のアフォーダンス指示に沿った把持を実現した。
- 推定事前分布による拡散モデルの高速化：不確実性下でのロバストな運動予測運動予測2024/5/1
拡散モデルに粗い事前分布を学習させてデノイズステップを削減し、自動運転の運動予測を136msで高速・高精度に実現した研究。
- ControlMTR: シーン適合インテントポイントと制御ガイドによる実現可能な軌道予測軌道予測2024/4/1
自動運転の軌道予測において、シーンに適合した意図点と制御コマンド予測を組み合わせ、非現実的な予測を抑えつつ精度を向上させる手法を提案した。
- ARO: 大規模言語モデルによるロボティクスText2Skill自律学習VLA2024/3/1
報酬設計や性能評価を大規模言語モデルに任せ、人間の介入なしにロボットスキルを自律学習させるフレームワークAROを提案した。
- DR-Pose: カテゴリレベル6D物体姿勢推定のための二段階変形・位置合わせパイプライン6D姿勢推定2023/9/1
点群補完で形状事前分布を変形させた後、姿勢に敏感な特徴を抽出する位置合わせネットワークで物体の6D姿勢とサイズを推定する二段階手法を提案し、CAMERA25とREAL275で従来手法を上回る精度を達成した。
- CARLA-Loc: 悪天候・動的環境におけるフルスタックセンサ構成の合成SLAMデータセットSLAM/データセット2023/9/1
自動運転向けSLAMの厳しい環境下での性能評価のため、CARLAシミュレータでカメラ・イベントカメラ・LiDAR・レーダー・IMUを統合した7マップ42系列の合成データセットを構築し、各種SLAMアルゴリズムの精度を評価した。
- DriveSceneGen：ゼロから多様でリアルな運転シナリオを生成自動運転シナリオ生成2023/9/1
実世界の運転データセットから学習し、静的な地図要素と動的な交通参加者の両方を含む新しい運転シナリオをゼロから生成する手法を提案。
- GET-DIPP: 予測と計画の微分可能統合のためのグラフ埋め込みトランスフォーマ自動運転予測計画2022/11/1
周囲エージェントの履歴と地図情報から、エージェント間・時間軸の相互作用と道路網トポロジーをグラフとトランスフォーマで処理し、周囲のマルチモーダル予測と自車の制御指令を同時に出力する計画指向の予測ネットワークを提案。
- 低コストWebカメラと強化学習による高精度マニピュレーションと自動眼手協調マニピュレーション2022/5/1
安価なWebカメラのみを用い、強化学習で眼手協調と位置合わせを自動学習し、挿入やネジ締めなどの高精度作業を低コストで実現する手法を提案。
- 自動運転向け階層的自己教師付き単眼絶対深度推定深度推定2020/4/1
物体レベルの深度推定精度とスケール不確実性を同時に解決するDNetを提案し、密結合予測層と密幾何拘束により追加センサなしで絶対深度を推定する。
- 動的道路環境における機動車両のオンライン多目標追跡多目標追跡2019/12/1
点群検出器とIMMカルマンフィルタを組み合わせ、道路文脈に応じて遷移確率を調整することで、動的道路環境下の機動車両をオンラインで多目標追跡するフレームワークを提案した。
- ポーズグラフを用いたマルチビークル協調自己位置推定の汎用フレームワーク協調自己位置推定2017/4/1
車両間の相対観測をポーズグラフに組み込み、通信遅延やパケット損失に頑健な協調自己位置推定手法を提案し、3台の実車実験で有効性を示した。
