Matteo Palieri
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
- Pixels-to-Graph: 建物情報モデルとシーングラフのリアルタイム統合による人間-ロボット間の意味的・幾何的理解シーングラフ2025/6/1
画像とLiDARからCPUのみでリアルタイムに構造化シーングラフを生成し、2D地図と3D点群を多層グラフで統合する軽量手法を提案。NASA JPLの脚ロボットで実環境検証。
- NeBula拡張：TEAM CoSTARのソリューションを大規模環境へ展開する補遺地下探査/群制御2025/4/1
DARPA地下チャレンジに参加したTEAM CoSTARのNeBula自律探査システムを、より広範囲・大規模な地下環境に対応させるためのハードウェア・ソフトウェア・アルゴリズム拡張を提示し、実環境で実証した。
- SEEK: 実世界の検査タスクにおける物体目標ナビゲーションのための意味推論物体目標ナビゲーション2024/5/1
事前の空間配置と常識的な意味知識を組み合わせ、動的シーングラフと関係意味ネットワークを用いて対象物体を効率的に探索・ナビゲートする枠組みを提案し、脚式ロボットで実証した。
- 極限地下環境におけるSLAMの現在と未来SLAM2022/8/1
地下トンネル探査競技会SubTに参加した6チームのSLAM手法を比較し、LiDAR中心のSLAMや異種マルチロボット運用の現状・課題・オープンソース資源をまとめたサーベイ。
- LOCUS 2.0: リアルタイム地下3Dマッピング向けの堅牢で計算効率の高いLiDARオドメトリLiDARオドメトリ2022/5/1
法線ベースGICPの改良、適応型ボクセルフィルタ、スライディングウィンドウ地図により、計算・メモリ制約下でも大規模地下環境で動作するLiDARオドメトリを実現し、データセットと共にオープンソース公開した。
- LAMP 2.0: 過酷な大規模地下環境での運用に向けた堅牢なマルチロボットSLAMシステムマルチロボットSLAM2022/5/1
DARPA地下チャレンジ向けに、異種ロボットチームが未知の大規模地下環境で高精度に自己位置推定と3Dマッピングを行うマルチロボットSLAMシステムを開発し、実環境データで評価した。
- NeBula：過酷環境下でのロボット自律性を目指すフレームワーク — DARPA地下チャレンジにおけるTEAM CoSTARの取り組み自律探査2021/3/1
DARPA地下チャレンジでCoSTARチームが用いた、不確実性を考慮した自律探査フレームワークNeBulaのアルゴリズム・ハードウェア・ソフトウェア構成と競技結果をまとめた論文。
- DARE-SLAM: 知覚劣化環境における縮退対応・耐ドリフトループ閉じ込めSLAM2021/2/1
GPSの使えない洞窟や鉱山など知覚的に劣化した大規模環境でSLAMを行うため、縮退を考慮しドリフトに強いループ閉じ込め手法を提案し、場所認識の改善と3D位置の曖昧性解消を図った論文。
- 四足歩行ロボットによる極限環境の長距離自律探査歩行2020/10/1
Boston DynamicsのSpotに自律アーキテクチャNeBulaを統合し、DARPA地下トンネル競技のような極限環境で大規模・長時間の自律探査を実現した取り組みを報告する論文。
- LAMP：知覚困難な地下環境探査のための大規模自律マッピング・測位SLAM2020/3/1
DARPA地下チャレンジ向けに開発したLiDARベースのマルチロボットSLAMシステムを報告し、トンネルなど特徴の乏しい大規模地下環境での精度とロバスト性を評価した。
