Matteo Luperto
収録論文 13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
- 自己ペースカリキュラム強化学習によるシミュレーションでの自動スーパーバイクレーシング強化学習/自動運転/カリキュラム学習2026/6/1
物理シミュレータVRider SBKでスーパーバイクを自律走行させるため、自己ペースカリキュラム強化学習(SPDL)とSACを組み合わせたフレームワークを提案し、手動カリキュラムなしで効率的に学習できることを示した。
- インスタンス誘導によるロボット意味セグメンテーションのための教師なしドメイン適応意味セグメンテーション2026/2/1
3Dマップから多視点一貫性のある擬似ラベルを生成し、基盤モデルのゼロショットインスタンスセグメンテーションで補正することで、実環境でのロボットの意味セグメンテーションを教師なしで適応させる手法を提案。
- 顕著性領域でフロンティア探索をバイアスする手法探索2025/8/1
ニューラルネットの顕著性マップから探索に重要な領域を推定し、既存のフロンティア探索戦略をバイアスすることで探索効率を改善する手法を提案。
- 低コスト四足歩行ロボットのための堅牢な自己位置推定・地図生成・ナビゲーション歩行2025/5/1
接触支援型の運動学・視覚慣性オドメトリ・深度安定化視覚を組み合わせ、低コストな四足歩行ロボットが深度カメラのみで環境の2D地図生成・自己位置推定・自律ナビゲーションを行えるシステムを提案した。
- ロボット探索における地図完成度の推定探索2024/6/1
部分的なグリッド地図から探索済み領域の割合と未探索領域の探索価値を深層畳み込みニューラルネットワークで推定し、探索を早期終了する基準を提案した。
- 通信制限された未知環境におけるマルチロボット会合のためのフロンティア探索群制御2024/3/1
通信が会合後にしかできない未知環境で、フロンティア探索を応用して探索と会合を統合し、再訪機構で会合を早める手法を提案し、ROSの3Dシミュレーションで有効性を示した。
- R2SNet: 提案精緻化によるクラウドロボティクス環境での物体検出のためのスケーラブルなドメイン適応ドメイン適応2024/3/1
クラウド上の大規模AI推論サービスを利用するロボット向けに、軽量なDNN「R2SNet」をロボット上で走らせて物体検出の提案を再ラベリング・再スコアリング・抑制することで、ドメインシフトによる性能低下を低コストで緩和する手法を提案した。
- 実世界におけるロボットビジョンの開発と適応：扉検出の課題ロボットビジョン2024/1/1
フォトリアルなシミュレーションでロボット視点のデータセットを合成し、深層学習モデルを訓練して扉検出を行い、実環境への適応と性能向上を検証した。
- 自律移動ロボットの環境特化運用におけるドア状態検出の改善認識/検出2022/3/1
移動ロボットの視点で撮影した画像データセットを構築し、深層学習によるドアの有無と開閉状態の検出器を開発。実環境データでのファインチューニングにより性能向上を図り、シミュレーションと実機で有効性を検証した。
- 雑然とした屋内環境の2D占有格子地図からのロバストな構造識別と部屋分割地図認識/部屋分割2022/3/1
家具などの clutter や部分観測に悩む2D占有格子地図から、壁の主要方向を推定してクリーンな間取り記述を抽出し、部屋分割精度を大幅に改善する手法 ROSE^2 を提案した論文。
- 未知環境でのSLAMアルゴリズム性能を事前予測する手法SLAM2021/9/1
複数のシミュレーション環境でSLAMの性能を収集し、環境の幾何特徴との関係をモデル化することで、未見環境での性能を実行前に予測できるようにした。
- 周波数解析によるロバストな構造抽出SLAM2020/4/1
屋内マップの支配的な方向性を周波数領域で抽出し、壁などの構造と雑多な物体を分離するROSEを提案した論文。
- 未観測部屋のレイアウト予測による屋内環境探索探索2020/4/1
部分的な地図から未観測の部屋の形状を予測し、その予測を利用して次に移動すべき場所の選択と探索の早期終了を行うことで、屋内環境の探索を効率化する手法を提案した。
