Matteo Matteucci
Politecnico di Milano
収録論文 31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
- 成功だけでは不十分？卓上マニピュレーションにおけるVLAの挙動に対する入力摂動の影響調査VLA2026/10/1
VLAモデルのロバスト性をタスク成功率だけでなく、成功軌道の動きの滑らかさや効率、グリッパ挙動といった振る舞いの観点から評価するフレームワークを提案し、LIBERO系ベンチマークで摂動が成功時の挙動を変化させることを示した。
- フローマッチングVLAにおけるタスク依存計算配分のための分離型アーリーイグジットVLA2026/9/24
フローマッチングVLAに軽量なExit Transformerを追加し、バックボーン・行動エキスパート・デノイジングの深さをタスクごとに調整可能にした。
- ArborSplat: 果樹園のためのオンライン意味論的ガウシアンスプラッティングSLAMSLAM2026/9/22
LiDARオドメトリで追跡しながら3Dガウシアンマップ上で直接意味論を最適化し、果樹園の幹や棚、果実などの細い構造を保つオンライン意味論SLAMを提案。
- MamMA: 占有地図と歩行者認識状態を考慮したMambaベースの歩行者軌跡予測アルゴリズム歩行者軌跡予測2026/9/7
LiDARによる占有地図とロボット搭載カメラの視点画像から得られる歩行者の認識状態を考慮し、Mambaモデルを用いて歩行者の将来軌跡を高精度に予測するアルゴリズムを提案した。
- 屋外ロボットのための障害物対応自律巡回・ナビゲーションナビゲーション2026/9/1
屋外での長時間巡回を実現するため、RTK-GNSSとEKFによる高精度位置推定、カバレッジプランナの改良、行動木によるミッション管理を統合したROS 2アーキテクチャを提案し、シミュレーションと実機で93〜96%の巡回率を達成した。
- EmbodiedLGR: ロボットエージェントのための軽量グラフ表現と検索を統合した意味空間メモリVLA/記憶/ナビゲーション2026/4/1
ロボットが環境の記憶を効率的に構築・検索できるよう、視覚言語モデルを用いて物体の位置情報をグラフに、シーンの高レベル記述を検索アーキテクチャに格納するハイブリッド手法を提案した。NaVQAデータセットで最先端の推論・問い合わせ時間を達成した。
- 行動・思考・棄権：VLAモデルのための複雑度適応型推論VLA2026/3/1
視覚言語行動モデルの推論を状態の複雑さに応じて「即実行・熟考・停止」に動的に振り分ける適応フレームワークを提案し、計算効率と異常検知性能を両立させた。
- マルチモーダル行動木生成：ロボットタスク計画のための小型視覚言語モデルタスク計画2026/3/1
小型の視覚言語モデルを微調整し、視覚観察と指示から行動木を生成するロボットタスク計画手法を提案。大規模モデルを教師にしたデータセット構築とパラメータ効率的な微調整により、87%の成功率を達成。
- 視覚入力の復元によるVision-Language-Actionモデルのロバスト性向上VLA2026/2/1
VLAモデルは画像ノイズやレンズ汚れなどのセンサー劣化に弱いため、劣化画像からクリーンな観測を復元するプラグアンドプレイ型Transformer（CRT）を提案し、性能低下を防いだ。
- BTGenBot-2: 小型言語モデルによる効率的なビヘイビアツリー生成VLA2026/2/1
自然言語のタスク指示とロボットの行動プリミティブから実行可能なビヘイビアツリーをXMLで直接生成する1Bパラメータのオープンソース小型言語モデルを提案し、標準ベンチマークを構築した。
- AgriGS-SLAM: マルチビューガウシアンスプラッティングSLAMによる季節を跨ぐ果樹園マッピングSLAM2025/10/1
LiDARオドメトリとマルチカメラ3Dガウシアンスプラッティングを統合し、季節変化や風による揺れがある果樹園でリアルタイムに3D再構成と自己位置推定を行うSLAMフレームワークを提案。
- 劣化に頑健な高精度マッピングのための大規模LiDAR慣性データセットSLAM2025/7/1
複雑な実環境でのLIOシステムの検証不足を解決するため、4つの実環境をカバーする大規模で高精度なLiDAR慣性オドメトリデータセットを構築し、高精度な正解軌道を提供した。
- 視覚言語モデルに対するユーザー信頼のマッピング：研究動向・課題・展望VLA2025/5/1
視覚言語モデル（VLM）とのユーザーインタラクションにおける信頼の動態に関する研究を、認知科学的能力・協働モード・エージェント行動の観点から整理し、今後の信頼研究の要件を提示したサーベイ。
- 不完全な軌跡入力に対応する時空間グラフネットワークによる歩行者軌跡予測歩行者軌跡予測2025/1/1
過去の軌跡が一部欠けていても歩行者の将来軌跡を予測できる時空間グラフネットワークSTGN-ITを提案し、静的障害物も考慮して精度を向上させた。
- アクティブビジョンとゼロショット学習による農業環境認識の強化農業ロボティクス2024/9/1
果実収穫ロボットのためのアクティブビジョンとゼロショット学習を組み合わせたROS 2パイプラインを提案し、動的な3D再構成と未知環境でのセグメンテーションを実現した。
- 継続的視覚オドメトリにおける忘却と転移の実証的影響継続学習2024/6/1
屋内環境間を移動するロボットの視覚オドメトリを継続学習させ、破壊的忘却と知識転移の影響を実証的に調査した。
- 軽量LLMによるロボットタスクのビヘイビアツリー生成VLA2024/3/1
70億パラメータ以下の軽量LLMをファインチューニングし、ロボットのビヘイビアツリーを生成する手法を提案。9種類のタスクで複数モデルを比較し、実機検証まで行った。
- レーダーオドメトリの進展レーダーオドメトリ2023/10/1
レーダー信号を用いた自己位置推定の精度と信頼性を高めるため、フィルタリングやスキャン登録などの処理を改良したパイプラインを提案し、主要データセットで評価した。
- RadarLCD: 学習可能なレーダーによるループ閉じ込み検出パイプラインループ閉じ込み検出2023/9/1
FMCWレーダーを用いたループ閉じ込み検出のための教師あり深層学習パイプラインを提案し、事前学習済みHEROモデルを活用してキーポイントを選定する。
- 視覚的ドメインシフト下でのブドウ房セグメンテーションのための外科的ファインチューニングセグメンテーション2023/7/1
移動ロボットが収集したブドウ画像のインスタンスセグメンテーションにおいて、特定の層のみを選択的にファインチューニングすることで、視覚的ドメインシフトに適応しつつ調整パラメータ数を大幅に削減できることを示した初の研究。
- 地図不要のLiDARベース自律ナビゲーションシステムによるぶどう園走行自律ナビゲーション2023/7/1
LiDARと車輪エンコーダのみを用い、地図なしでぶどう園の列間・旋回・列端走行を実現するナビゲーションシステムを提案し、シミュレーションと実環境で有効性を検証した。
- 自動運転向け曲線道路座標系における拡張物体追跡物体追跡2022/2/1
LiDARとレーダーを融合し、道路に沿った曲線座標系で障害物の状態を推定するGM-PHDフィルタとUKF推定器を提案し、シミュレーションと実車データで検証した。
- ART-SLAM: 高精度リアルタイム6DoF LiDAR SLAMLiDAR SLAM2021/9/1
地上車両向けに、ダウンサンプリングや外れ値除去、並列プリトラッカー、g2oによるループ閉じ込みと姿勢最適化を組み合わせた高速・高精度なLiDAR SLAMシステムを提案し、KITTIとRADIATEで既存手法と同等以上の精度を示した。
- 低解像度LiDAR点群における車両障害物検出のための2手法障害物検出2021/9/1
16線・8線の低解像度LiDAR点群から占有格子と幾何学的精緻化により3Dバウンディングボックスを推定する2手法を提案し、独自データセットで有効性を検証した。
- 自動運転・コネクテッド車の実験用プロトタイププラットフォームの設計自動運転2021/6/1
自動運転研究向けに、遠隔操作機構やセンサ構成などのハードウェアと、自己位置推定・環境認識・経路計画・制御などのソフトウェアを統合した実験車両プラットフォームを構築し、市街地風環境での走行試験で性能を検証した。
- 自動運転の横方向制御のための中心線推定の進展自動運転/知覚2020/2/1
単眼カメラから道路線・中心線・車両の向き・横変位を推定する完全な知覚パイプラインを提案し、正確な幾何真値付きデータセットを公開した。
- 視覚からのアフォーダンス予測に向けたタスク指向把持品質指標把持/アフォーダンス2019/7/1
把持の質をタスクとの関係で評価する枠組みを提案し、既知物体モデルでの計算と視覚（距離画像）からの深層学習による推定の両面で有効性を検証した論文。
- 3Dメッシュ精緻化のための次最良視点予測次最良視点2018/5/1
ボクセルではなくメッシュ上の再構成精度が低い領域に着目し、視差・入射角・可視性を考慮したエネルギー関数で次に撮影すべき視点を選ぶ手法を提案した。
- 単一CPUコアでリアルタイムに大規模3Dメッシュを再構成する増分アルゴリズム3Dマッピング2018/1/1
SLAMの点群更新に追従しながら、単一CPUコアでリアルタイムにマニフォールドメッシュを逐次構築する手法を提案し、KITTIで既存手法より約10倍高速かつ同等精度を示した。
- 視覚的手がかりを活用したLiDARデータ中の移動物体のロバスト検出移動物体検出2016/9/1
LiDARスキャンから移動物体を検出する手法を改良し、占有表現の離散化・視覚的手がかりによる誤検出除去・地面平面除去・octree索引化で速度と精度を向上させた。KITTIデータセットで有効性を実証。
- エッジ点のドロネー三角分割による都市環境の逐次再構築3D再構築2016/4/1
単眼動画から画像エッジに対応する3D点（エッジ点）のドロネー三角分割を用いて、都市環境を逐次的に再構築する手法を提案し、逆円錐ヒューリスティックで多様体表面のアーティファクトを抑制した。KITTIデータセットでVelodyne計測と比較評価した。
