Michael Milford
収録論文 109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
- スパイキングニューラルネットワークによるイベントベース視覚位置認識の計算ボトルネック解消VLA2026/10/12
2層SNNとSTDP学習で重みを二値化・枝刈りし、CPUキャッシュ上で数十マイクロ秒で動作するイベントベース視覚位置認識を実現した。
- イベントカメラによる多視点ジオローカリゼーションVPR/イベントカメラ2026/9/18
フレームベースのデータセットをイベントストリームに変換して視点変化に頑健なイベントベースの位置認識モデルMegaEventを学習し、新規データセットSpringfield-Event-VPRを提案した。
- イベントカメラを用いたロボティクスビジョンのためのEventCVライブラリイベントカメラ/ロボティクスビジョン2026/9/18
イベントカメラをロボットに統合するためのオープンソースRustライブラリEventCVを開発し、ノイズ除去や特徴学習、ONNX推論などの機能を提供してロボット応用事例を示した。
- 既視感を打ち破る：視覚言語推論による視覚場所認識の独立監査視覚場所認識2026/7/14
視覚場所認識の結果を、視覚言語モデルを用いて独立に検証する新しい監査フレームワークを提案し、誤受理率を低減しつつ再現率を向上させた。
- DisPlace: 複数参照を用いた視覚的位置認識のための識別的場所射影視覚的位置認識2026/5/1
複数の参照走行から得た記述子を融合して、場所の識別性を高めつつ環境変化による変動を抑える新しい視覚的位置認識手法を提案した。
- 長期的な外観変化下でのマルチセッション3D再構成3D再構成/SfM2026/2/1
サンゴ礁調査のように年月を経て大きく見た目が変わる環境でも、複数回の撮影を統合して一貫した3Dモデルを再構成する手法を提案。手作り特徴と学習特徴を組み合わせ、セッション間の対応をSfM内で直接強制する。
- 分位点転送による視覚的場所認識の信頼性の高い動作点選択視覚的場所認識2026/2/1
視覚的場所認識システムの動作点（マッチング閾値）を、キャリブレーション走行と分位点正規化を用いて自動推定し、環境変化に適応させる手法を提案。
- 場所認識の探求：人工システムと自然システムにおける比較場所認識2025/11/1
ロボット・動物・人間の場所認識メカニズムを比較し、共通する計算戦略や課題を整理したレビュー。
- Pixi: ロボティクスとAIのための統合ソフトウェア開発・配布基盤ソフトウェア基盤2025/11/1
ロボティクス研究の再現性危機を解決するため、依存関係をロックファイルで固定し、高速SATソルバーとconda-forge/PyPI統合により環境構築を数分に短縮するパッケージ管理フレームワークPixiを提案。
- サリエンシー誘導による左側通行自動運転のためのドメイン適応自動運転/ドメイン適応2025/11/1
米国の右側通行データで学習したPilotNetを、反転データでの事前学習と豪州高速道路データでの微調整により左側通行環境へ適応させ、ステアリング予測精度と注意領域の変化をサリエンシー解析で評価した。
- 疑いのレンズを通して：視覚的位置認識のための堅牢で効率的な不確実性推定VPR/不確実性推定2025/10/1
視覚的位置認識（VPR）において、既存手法の類似度スコアの統計的パターンを分析するだけで、追加学習なしに予測信頼度を推定する3つの指標を提案し、9手法・6データセットで有効性を示した。
- Event-LAB: ニューロモーフィック位置推定手法の標準評価フレームワークイベントカメラ/位置推定2025/9/1
イベントベース位置推定の手法とデータセットを統一環境で実行・比較できるフレームワークEvent-LABを提案し、VPRとSLAMで有効性を示した。
- 照明変化に頑健なイベントカメラ位置認識のためのアンサンブル手法位置認識2025/9/1
イベントカメラを用いた位置認識において、複数の再構成手法・特徴抽出器・時間解像度を組み合わせたアンサンブル手法を提案し、昼夜を問わない照明変化下での認識性能を大幅に向上させた。
- ワープ速度への準備：イベントカメラによるサブミリ秒視覚位置認識VPR/イベントカメラ2025/9/1
イベントカメラのサブミリ秒スライスからアクティブピクセル位置を二値フレームで符号化し、ビット演算で高速照合する軽量な視覚位置認識システムを提案。既存手法より大幅に高精度・低遅延を実現。
- 高速フーリエ領域相互相関によるイベントカメラベースの視覚教示・再現ナビゲーション視覚ナビゲーション2025/9/1
イベントカメラのストリームマッチングを周波数領域の相互相関で高速化し、屋内外3000m以上の経路を15cm以下の誤差で自律走行できる視覚教示・再現ナビゲーションを実現した。
- VLM誘導による惑星規模の視覚的位置認識VLA2025/7/1
VLMで候補地域を絞り込み、検索ベースの視覚的位置認識と再ランキングを組み合わせることで、地球規模の画像ジオローカリゼーション精度を向上させたハイブリッド手法を提案。
- 安全なロボットナビゲーションのための視覚的位置認識における敵対的攻撃と検出VPR/敵対的攻撃/ロボットナビゲーション2025/6/1
視覚的位置認識(VPR)に対する4つの一般的な敵対的攻撃と4つのVPR特有の新規攻撃の影響を分析し、敵対的攻撃検出器(AAD)をVPRとナビゲーション判断のループに組み込む枠組みを提案した。検出精度75%でも平均位置誤差を約50%削減できることを示し、FGSM攻撃のVPRへの有効性も初めて調査した。
- 低コストカメラによる暗闇での長時間露光位置推定位置推定2025/4/1
低コストカメラで撮影した激しくぼやけた暗闇画像を用い、SeqSLAMによる位置推定性能を評価し、夜間に学習した経路を昼間に推定する際の有効性とSeqSLAMの要素の役割を統計的に分析した。
- 動的な水中環境の長期モニタリングのための画像ベースの再定位と位置合わせ水中ロボティクス/Visual Place Recognition2025/3/1
水中映像からVisual Place Recognition・特徴マッチング・セグメンテーションを統合し、再訪領域の同定と生態系変化の解析を可能にするパイプラインを提案。大規模水中VPRベンチマークSQUIDLE+も構築した。
- スパイキングネットワークの閾値適応による最短経路探索と場所の曖昧性解消ニューロモルフィックナビゲーション2025/3/1
スパイキングニューラルネットワークにおいて、スパイクタイミング依存の閾値適応と曖昧性依存の閾値適応を導入し、経路のバックトレースと曖昧な環境での場所特定を可能にすることで、効率的な最短経路探索を実現した研究。
- ロボティクス向け画像ベース地理推定：ブラックボックス視覚言語モデルは実用域に達したかVLA2025/1/1
ブラックボックス設定の生成型視覚言語モデルを単体のゼロショット地理推定システムとして評価し、プロンプトやクエリ画像の変動に対する精度と一貫性を調査した。
- もう正解データはいらない！SfMとVisual SLAMの正解データ不要チューニングSLAM2024/12/1
幾何学的な正解データを使わずに、入力画像へのノイズ付加による感度推定でSfMやVisual SLAMの評価・ハイパーパラメータ調整を可能にする手法を提案した論文。
- 視覚的場所認識における新興トレンドと研究機会の探求VLA2024/11/1
ロボットの自己位置推定やSLAMで重要となる視覚的場所認識について、Vision-Languageモデルなど最近の研究動向と今後の機会を概観したサーベイ。
- ROS2WASM: ロボットオペレーティングシステムをウェブへROS/WebAssembly2024/9/1
ROS 2をWebAssemblyにクロスコンパイルし、ブラウザ上でインストール不要に実行できるようにした研究。専用ミドルウェアとWebプラットフォームを開発し、教育や研究の再現性・共有性を高める。
- マッチドフィルタリングに基づく都市・自然環境向けLiDAR位置認識位置認識2024/9/1
LiDARのBEV記述子とマッチドフィルタリングによる2段階探索で、都市と自然環境の両方で回転・並進不変な位置認識と相対姿勢推定を実現した。
- 超低消費電力オンデバイスロボット自己位置推定のための小型ニューロモーフィックシステムニューロモーフィック/自己位置推定2024/8/1
スパイキングニューラルネットワークとイベントベース視覚センサ、ニューロモーフィックプロセッサを単一チップに統合し、従来の8%未満の消費電力で最大8kmの場所認識を実現した。
- FUSELOC: 大域記述子と局所記述子の融合による視覚位置推定での2D-3Dマッチング曖昧性解消視覚位置推定2024/8/1
局所記述子と大域記述子を重み付き平均で融合し、地理的に近い記述子を特徴空間で近づけることで、直接2D-3Dマッチングの曖昧性を低減し、階層的手法に匹敵する精度を43%少ないメモリと1.6倍の速度で実現した。
- 位置推定の検証によるロボットナビゲーションのための視覚的場所認識の改善VPR/ナビゲーション2024/7/1
視覚的場所認識(VPR)の信頼性を監視するMLPベースの整合性モニタを提案し、実世界実験でナビゲーションと位置推定の精度向上を実証した。
- イベントカメラにおける高速・低速適応バイアス制御による視覚的場所認識の強化視覚的場所認識2024/3/1
イベントカメラのバイアスパラメータをフィードバック制御で自動調整する手法を提案し、視覚的場所認識タスクで評価した。
- 視覚的場所認識におけるスパイキングニューラルネットワークの応用VPR2023/11/1
スパイキングニューラルネットワーク(SNN)を視覚的場所認識(VPR)に応用し、モジュール型SNNとそのアンサンブル、シーケンスマッチングを提案して、省エネルギーなロボティクスへの可能性を示した。
- 協調的視覚位置認識VPR2023/10/1
複数のロボットが視覚特徴を共有し、類似度正則化情報融合でノイズを抑えつつ位置認識精度を高める協調的VPRフレームワークを提案した。
- 教示と再現ナビゲーション：ロバスト制御アプローチナビゲーション2023/9/1
スライディングモード制御を用いたロバストな運動制御により、環境変化や不確実性に強い教示と再現ナビゲーションシステムを提案し、屋内・屋外で従来手法を上回る性能を示した。
- VPRTempo: 視覚的場所認識のための高速時間符号化スパイキングニューラルネットワークVPR2023/9/1
スパイキングニューラルネットワークを用いて、数分で学習しミリ秒で推論できる視覚的場所認識システムを提案し、従来手法と同等の精度を保ちつつCPU上で50Hz以上のリアルタイム動作を実現した。
- マルチスケール連続アトラクタネットワークによる軌道追跡ナビゲーション2023/8/1
動物のナビゲーションに着想を得たマルチスケール連続アトラクタネットワークを提案し、遺伝的アルゴリズムで自動調整することで、広い速度範囲での軌道追跡を実現した。
- 悪条件下での動的車両検出を改善する視覚的位置認識物体検出2023/6/1
事前地図画像と視覚的位置認識を組み合わせ、クエリ画像の物体検出結果を検証・精錬することで、悪天候や低照度下でも車両検出精度を向上させる手法を提案した。
- 動的車両の運動制約を活用した視覚自己位置推定の改善自己位置推定2023/6/1
自動運転車両において、周囲の動的車両が生み出す運動制約を利用して6DoFのPnP-RANSAC自己位置推定パイプラインを改良し、位置推定の再現率を向上させる手法を提案した。
- A-MuSIC: 変化する環境における視覚的位置認識のための適応型アンサンブルシステム視覚的位置認識2023/3/1
複数の視覚的位置認識手法を状況に応じて適応的に選択し、計算負荷を抑えつつ変化する環境でも高精度な位置認識を実現するシステムを提案した。
- 深層宣言型動的時間伸縮法によるアラインメントパスのエンドツーエンド学習時系列アラインメント2023/3/1
DTWを連続な不等式制約付き最適化問題として定式化し、暗黙的微分で最適アラインメントパスを直接出力するDecDTWを提案。音声-楽譜アラインメントと視覚的位置認識で最先端性能を達成。
- 残差スキルポリシー：ロボティクス強化学習のための適応可能なスキルベース行動空間の学習マニピュレーション2022/11/1
状態条件付き生成モデルでスキル空間の探索を加速し、低レベル残差ポリシーで未知のタスク変種に適応する手法を提案。4つのマニピュレーションタスクで有効性を実証。
- ベースライン視覚的場所認識技術の性能を最大化する補完的技術の予測による向上視覚的場所認識2022/10/1
視覚的場所認識において、既知のベースライン技術と最も補完的な追加技術を予測し融合することで性能を向上させる手法を提案。
- マルチカメラシステムにおける場所別サブ選択による最悪ケースの視覚的ローカリゼーションカバレッジの改善視覚的ローカリゼーション2022/6/1
地図を場所ごとに分割し、各場所でマルチカメラから最適なカメラを選択することで、自動運転車の視覚的ローカリゼーションの最悪ケース性能を改善する手法を提案。
- イベントカメラを用いた視覚的場所認識に必要なイベント数は？疎だが変動するピクセルによるアプローチVLA2022/6/1
イベントカメラの少数のピクセルから得られるイベント数の差を利用して、計算コストを抑えつつ場所認識を行う手法を提案し、屋外・屋内データセットで有効性を示した。
- 回転同変特徴による局所特徴マッチング特徴マッチング2022/3/1
ステアラブルCNNで回転特異的な特徴を生成し、グループプーリングで回転不変な局所特徴を実現する手法を提案。データ拡張ベースのCNNと組み合わせて最先端の回転ロバストマッチングを達成した。
- 低解像度画像ピラミッドで場所認識を強化するMultiRes-NetVLADVPR2022/2/1
NetVLADの学習に低解像度画像ピラミッドの符号化を組み込み、VLADで集約して単一のコンパクトな場所表現を生成する手法を提案し、15データセットで最先端の検索性能を示した。
- PointCrack3D: 3D点群深層学習による非構造環境のひび割れ検出3D点群/検査2021/11/1
岩壁や坑道など非構造表面の3D点群からひび割れを検出する手法を提案し、新規岩石データセットで97%の検出率を達成した論文。
- 重み付きニューロン割当によるスパイキングニューラルネットワークの視覚的場所認識VPR/SNN2021/9/1
スパイキングニューラルネットワーク(SNN)を用いた視覚的場所認識(VPR)の高性能手法を提案し、曖昧なニューロンを抑制する新たな割当方式で従来手法に匹敵する性能を実現した。
- ベイズ制御融合：ロボティクス深層強化学習における制御事前知識の活用強化学習/ハイブリッド制御2021/7/1
従来の手設計制御器と深層強化学習を不確実性を考慮して融合し、安全な探索と制御事前知識を超える性能を実現するハイブリッド制御手法を提案。
- 外観変化に頑健な確率的トポメトリック自己位置推定と未知領域認識自己位置推定2021/7/1
3自由度オドメトリを運動モデルに組み込み、地図外状態を追加した確率的トポメトリック自己位置推定を提案し、外観変化や経路逸脱がある場合でもループ閉じ込めと大域自己位置推定の性能を大幅に改善した。
- 環境特異性と場所特異性の二種類の有用性を階層的に学習する視覚的場所認識視覚的場所認識2021/7/1
VLADクラスタの環境特異的・場所特異的な有用性を教師なしの対照学習で推定し、キーポイント選択による局所特徴マッチングを導くことで、精度向上とストレージ・計算量削減を両立した視覚的場所認識手法を提案した。
- SeqNetVLAD対PointNetVLAD：昼夜間場所認識における画像系列と3D点群の比較VPR2021/6/1
昼夜間の場所認識において、RGB画像系列ベースの手法と3D点群ベースの手法を同じ指標範囲で比較し、画像系列手法が点群手法に匹敵・凌駕し得ることを示した。
- 階層的ローカリゼーションのための確率的視覚位置認識視覚位置認識2021/5/1
視覚位置認識をベイズ状態推定の枠組みに適応させ、階層的ローカリゼーションの粗位置推定精度を向上させる2手法を提案した論文。
- RoboStackチュートリアル：CondaとJupyterでROSを活用する開発環境2021/4/1
ROSをCondaやJupyterと組み合わせて使えるようにするRoboStackのチュートリアルで、複数ROSバージョンの同時実行やJupyterLab拡張を提供する。
- 物体検出におけるオープンセット誤りを識別するための不確実性推定物体検出/不確実性2021/4/1
物体検出器のロジット空間をクラス別ガウス混合モデルでモデル化し、未知クラスへの誤検出を低確率として検出・棄却するリアルタイム手法GMM-Detを提案した。
- 逐次場所学習：ヒューリスティック不要の高性能長期的場所認識場所認識2021/3/1
CNNとLSTMを組み合わせ、視覚情報と位置情報を逐次的に統合することで、短い時間窓でも高精度に場所を認識する学習ベース手法を提案した論文。
- 視覚的場所認識の立ち位置を問い直すVPR2021/3/1
視覚的場所認識(VPR)をエージェント・環境・タスクの3要因から整理し、視覚的重なりの観点で新たに定義したサーベイ論文。
- RoRD: 回転に頑健な記述子と正射影ビューによる局所特徴マッチング特徴マッチング2021/3/1
回転ホモグラフィによるデータ拡張で回転に頑健な局所記述子を学習し、正射影ビューと対応アンサンブルを組み合わせて、極端な視点変化下でも高精度な特徴マッチングを実現した研究。
- 文脈に応じた視覚地図のためのシーン検索視覚ナビゲーション2021/2/1
テスト時に定義されるシーンクラスをクエリ画像と参照画像の対応付けで分類する「シーン検索」を提案し、三重項学習CNNと距離・記憶性を組み合わせたDMCアルゴリズムで視覚地図にシーンクラス画像を多く含める手法を開発した。
- SeqNet：系列ベース階層的場所認識のための記述子学習VPR2021/2/1
短い画像系列を1次元畳み込みで符号化するSeqNetと単一画像記述子を組み合わせ、場所認識の初期マッチ候補生成を高精度化する手法を提案した論文。
- ロボティクスにおける意味論：マッピング・知覚・インタラクションのサーベイ意味論2021/1/1
ロボットのマッピング・知覚・インタラクションにおける意味論研究を、意味の抽出・利用の観点から4カテゴリに分類し、全体像を俯瞰したサーベイ。
- DeepSeqSLAM：全天候経路認識のための学習型CNN+RNNによる大域記述と系列照合の統合位置認識2020/11/1
単眼画像系列から視覚・位置表現を同時学習するCNN+RNNを提案し、季節・天候変化下の経路認識で従来手法より高精度かつ高速に動作することを示した。
- ベイズ選択的融合による視覚的位置認識のための知的参照画像キュレーション視覚的位置認識2020/10/1
視覚的位置認識において、変化する環境下で情報量の多い参照画像を動的に選択・融合するベイズ選択的融合手法を提案し、難しいクエリ画像で既存手法を上回る性能を示した。
- 高速でロバストな生物模倣型ティーチ・アンド・リピートナビゲーションナビゲーション2020/10/1
オドメトリと軽量な視覚処理による補正信号を非同期に組み合わせ、低計算コストでロバストな経路再現ナビゲーションを実現し、2種類のロボットで6000m以上の走行実験により有効性を示した論文。
- 自己教師あり学習による複雑なナビゲーション行動を可能にするロボット知覚ナビゲーション2020/6/1
単一画像列から自己教師あり学習で得た運動・視覚知覚を強化学習で統合し、目標駆動型ナビゲーションを実現。昼夜変化など極端な環境変化でも80%の成功率を達成した。
- デルタ記述子：頑健な視覚的位置推定のための変化ベースの場所表現視覚的位置推定2020/6/1
学習済みの大域記述子の時間変化を追跡することで、照明や季節変動に頑健な新しい場所記述子を提案し、系列マッチングと組み合わせて最先端性能を達成した。
- 時間窓アンサンブルによるイベントカメラの視覚的場所認識視覚的場所認識2020/6/1
イベントカメラのイベントを異なる長さの時間窓で並列処理しアンサンブルする手法を提案し、視覚的場所認識タスクで単一窓や従来のモデルベース手法を上回ることを新データセットで示した。
- 乗算的コントローラ融合：アルゴリズム事前分布を活用したサンプル効率の高い強化学習と安全なSim-to-Real転移sim2real2020/3/1
既存の準最適なアルゴリズム制御器を事前分布として強化学習に融合させ、探索初期のガイドでサンプル効率を高めつつ、不確実な状態では事前制御器にフォールバックすることでファインチューニングなしの安全な実機転移を実現した。
- MVP：大規模ロボットナビゲーションのための運動と視覚の統合自己教師あり学習ナビゲーション2020/3/1
視覚位置認識による画像表現と運動推定データを時間的に統合し、強化学習で自己教師ありナビゲーションポリシーを学習するMVP手法を提案。GPSが不安定な大規模環境でも視覚のみの手法より高速・高精度・頑健であることを示した。
- 階層型マルチプロセス融合による視覚的位置認識視覚的位置認識2020/2/1
複数の位置推定手法の特性の違いを活かし、階層的に組み合わせることで視覚的位置認識の精度を向上させる手法を提案した論文。
- 過負荷表現の系列マッチングによる高速・コンパクト・高スケーラブルな視覚的位置認識視覚的位置認識2020/1/1
意図的に粗い量子化ハッシュで衝突を増やし、系列マッチングで解決することで、1地点8バイトの超コンパクト表現と軽量計算で大規模データセットでも高リコールを実現した視覚的位置認識手法。
- CityLearn：サンプル効率の良いナビゲーション方策学習のための多様な実世界環境ナビゲーション2019/10/1
場所認識と深層学習を組み合わせたコンパクトな二峰性画像表現で少量経験から制御方策を学習し、都市規模の実環境で訓練・展開できるフレームワークCityLearnを提案した。
- 視覚的自己位置認識のためのハイブリッド小型ニューラルアーキテクチャ視覚ナビゲーション2019/10/1
ショウジョウバエの脳構造に着想を得た小型スパースネットワークFlyNetと1次元連続アトラクタネットワークを組み合わせ、昼夜変化など厳しい環境下での視覚的位置認識を高精度かつ高速に実現した。
- 残差強化学習による未知環境対応ナビゲーションナビゲーション2019/9/1
古典的制御器に残差制御を学習で上乗せし、不確実性に応じて古典制御へ切替えることで未知環境でも効率的に移動できるナビゲーション手法を提案した。
- 早期フィルタリング・後期マッチング：ネットワークベースの視覚的位置認識の改善視覚的位置認識2019/6/1
CNNの初期層で特徴マップをフィルタリングし、後期層で特徴ベクトルを抽出することで、見た目や視点の変化に頑健な位置認識を実現した。
- 表面ベース視覚自己位置推定のための自動カバレッジ選択視覚自己位置推定2019/6/1
視覚的自己位置推定において、センサのカバレッジと位置推定性能のトレードオフを自動的に決定し、最小の計算量で最適な性能を得るための最小カバレッジを同定する手法を提案。重複係数に基づく性能指標を開発し、実世界データセットで有効性を実証した。
- 二分木エンコーディングによる視覚的自己位置推定視覚的自己位置推定2019/6/1
画像検索ベースの視覚的自己位置推定において、二分木構造で特徴を圧縮符号化し、ストレージと推論時間をサブリニアに抑える手法を提案した論文。
- マルチプロセス融合による視覚的自己位置認識視覚的自己位置認識2019/3/1
単一の画像ストリームに対し複数の画像処理手法を融合し、動的な系列長マッチングと自動重み付けを組み合わせることで、環境変化に頑健な視覚的自己位置認識を実現した。
- LookUP: 天井カメラのみで実現する鉱山車両のリアルタイム高精度自己位置推定自己位置推定2019/3/1
坑内鉱山車両向けに、天井向きカメラの映像のみからニューラルネットで画素サンプリング戦略を学習しホモグラフィを推定する高精度自己位置推定システムを提案。手動ラベリング不要で約5fpsのリアルタイム動作と平均誤差約1.2mを2つの実鉱山で達成した。
- 深層を見ずに：単眼深度推定を用いた環境変化・対向視点下での場所認識VPR2019/2/1
単眼深度推定でキーポイントを深度フィルタリングし、参照データの複数フレーム系列とクエリ1枚を照合することで、昼夜や進行方向の反転など外観・視点が同時に大きく変わる状況でも場所を認識する手法を提案した。
- 記憶に残る地図：視覚的位置認識における場所の再定義フレームワーク視覚的位置認識2018/11/1
人間の記憶しやすさに着想を得て、画像のエントロピーと静的コンテンツから「記憶度」を評価し、視覚的位置認識のための地図を構築するフレームワークを提案。混同しやすい画像を含むデータセットESSEX3IN1も作成し、既存手法の性能を大幅に向上させた。
- 軽量CNNによる視点・見た目変化に頑健な視覚的場所認識視覚的場所認識2018/11/1
軽量な畳み込みニューラルネットワークを用いて、大きな視点変化や見た目の変化があっても高精度かつ低計算コストで場所を認識する手法を提案した論文。
- 特徴マップフィルタリング：畳み込みキャリブレーションによる視覚的位置認識の改善視覚的位置認識2018/10/1
CNNの層内の一部チャネル（特徴マップ）をキャリブレーション画像50枚で選別し、同一地点の異なる見え方に共通する特徴を抽出することで視覚的位置認識の精度と処理速度を向上させる手法を提案。
- 物体の意味に応じた向き制約を導入する物体指向SLAM物体指向SLAM2018/9/1
物体の意味クラスに応じて重力方向に対する向きの事前知識を幾何因子として組み込み、物体指向SLAMの軌跡と地図の精度を向上させた研究。
- 1回の走行データからキロメートル規模のナビゲーション方策を学習する手法ナビゲーション2018/7/1
実ロボットの1回の走行記録のみから、2km以上に及ぶ多様な環境で目標指向ナビゲーション方策を効率的に学習し、実機に展開できることを示した論文。
- QuadricSLAM: 物体検出をランドマークとした二重二次曲面による物体指向SLAM物体指向SLAM2018/4/1
複数視点の2D物体検出から各物体の3D二次曲面とカメラ位置を同時推定するSLAM手法を提案し、部分遮蔽に対応した検出器センサーモデルと因子グラフ最適化を実現した。
- ロボティクスにおける深層学習の限界と可能性深層学習2018/4/1
ロボット特有の学習・推論・身体性の課題を整理し、評価指標やシミュレーション学習、データ駆動とモデル駆動の融合の重要性を論じた展望論文。
- OpenSeqSLAM2.0：環境変化に強い視覚的場所認識のオープンソースツールボックス視覚的場所認識2018/4/1
昼夜や天候・季節の変化に頑健な視覚的場所認識のためのオープンソースツールボックスを公開し、パラメータ調整や可視化機能を提供するとともに、各システム構成要素の詳細な特性評価を行った。
- LoST：視覚的意味論を用いた対向視点に頑健な外観不変の場所認識VPR2018/4/1
人間が逆方向からでも場所を認識できる能力に着想を得て、畳み込み特徴から局所意味論テンソル(LoST)記述子を構築し、対向視点でも高精度に場所認識できる手法を提案した論文。
- 振り返らずに場所を認識する：視点・環境変化に頑健な場所カテゴリ化場所認識2018/1/1
深層ニューラルネットの意味認識層と記述子正規化を組み合わせ、後方視点や外観変化があっても場所を認識できる手法を開発し、道路・歩行者データセットで評価した。
- 周期パターン学習によるサブ線形ストレージの場所認識場所認識2017/12/1
環境中の周期的な視覚パターンを互いに素な周波数で学習し、地図の保存量を環境規模に対してサブ線形に抑える場所認識手法を提案した論文。
- インタラクティブリプレイによるロボットナビゲーションのワンショット強化学習ナビゲーション2017/11/1
環境を一度だけ走行して得たデータからインタラクティブな世界モデルを構築し、実環境の変動下でもファインチューニングなしでゼロショット転移できるナビゲーション学習手法を提案した。
- 生成的敵対ネットワークによる困難な場所認識タスクへの取り組み場所認識/GAN2017/9/1
2つのGANを組み合わせ、季節間の画像対応なしに一方の見た目を他方へ変換し、学習した特徴空間で季節をまたぐ場所認識を実現した。
- 敵対的識別による視覚運動方策のsim-to-real転移sim2real2017/9/1
ラベル付き実画像を必要とせず、敵対的学習でシミュレーションから実環境へ視覚運動方策を転移し、ラベル付き実データ要件を半減させた。
- 物体検出バウンディングボックスから得られる双対二次曲面をSLAMのランドマーク表現として用いる手法SLAM2017/8/1
物体検出の2Dバウンディングボックスから双対二次曲面を3DランドマークとしてSLAMに組み込み、ロボット姿勢と曲面パラメータを因子グラフで同時推定する定式化を提案した論文。
- デジャヴ：相互補完的な特徴周波数を用いたスケーラブルな場所認識場所認識2017/7/1
脳のグリッド細胞に着想を得て、環境中の繰り返し現れる相互補完的なランドマーク周波数を活用し、データ保存を効率化する新しい場所認識アルゴリズムを提案。地上・空撮データセットで有効性を示した。
- 建設現場におけるマルチモーダルなつまずき危険アフォーダンス検出マルチモーダル認識2017/6/1
建設現場で色と奥行き画像を融合し、物体の配置に応じたつまずき危険を検出する手法を11通り比較検証し、色のみよりF1スコアを4%改善した。
- 環境の時間特性に適応する位置推定のためのセンサ窓長自動調整位置推定2017/6/1
位置推定で使う時空間センサ窓の長さを、環境に応じて自動で変える手法を提案し、視覚・Wi-Fiのベンチマークで固定長より未定位距離を大幅に減らしつつ精度を維持できることを示した。
- 意味的分類で場所認識を強化するハイブリッド手法場所認識2017/6/1
場所の意味的分類（屋内/屋外など）を手がかりに場所認識を補強し、環境の局所的変化に頑健なハイブリッド手法を提案、4つのデータセットで従来手法を上回る性能を示した。
- 重み付き損失によるモジュラーネットワークの微調整で手眼協調を改善マニピュレーション2017/5/1
独立に学習したモジュールからなる視覚運動ポリシーを、重み付き損失でエンドツーエンドに微調整し、ロボットの平面リーチングタスクの性能を向上させた。
- 視覚的予測による行動学習：人間の実演からロボットへ模倣学習2017/3/1
人間の視覚的な状態遷移のみから行動結果を予測するモデルを学習し、ロボットが卓上物体操作タスクを実演通りに実行できる手法を提案した。
- 大規模学習による視覚的場所認識のための深層学習特徴量視覚的場所認識2017/1/1
場所認識タスク専用に大規模CNNを学習し、多スケール特徴符号化で環境・視点変化に頑健な特徴を生成。数千地点の外観変化を含む大規模データセットSPEDを構築し、ベンチマークで平均10%の性能向上を達成した。
- 偏光ステレオカメラによる道路上の水害の3D追跡偏光センシング2017/1/1
偏光と色の変化を利用したステレオ偏光システムで道路上の水たまりを検出・追跡し、実走行データセットで100m以上先まで検出できることを示した論文。
- 移動ロボットのための背景・カメラ動きに頑健な行動認識行動認識2017/1/1
カメラ移動や背景の影響を受けずに人間の行動を認識するため、行動領域提案とConvNetを組み合わせた手法を提案し、ロボット搭載や職場安全の異常検知で有効性を示した。
- 視覚運動ポリシーのsim-to-real転送のためのモジュラーディープQネットワークsim2real2016/10/1
知覚と制御の間にボトルネックを設けて別々に学習し、統合・微調整することで、シミュレーションで学習した視覚誘導ロボットポリシーを実機へ高精度に転送する手法を提案した。
- 物体指向セマンティックマッピングによる意味のある地図構築セマンティックマッピング2016/9/1
RGB-D SLAMと深層学習物体検出、3Dセグメンテーションを組み合わせ、物体レベルの意味情報と幾何形状を同時に持つ環境地図を構築する手法を提案した。
- 夜間の家庭用サービスロボット向け2D視覚位置認識視覚位置認識2016/5/1
昼間の地図と低照度カメラ、コントラスト正規化画像マッチングを組み合わせ、夜間でも家庭用ロボットが2D自己位置推定できる手法を提案・実験した。
- 視覚のみでロボットアームを制御する深層強化学習sim2real2015/11/1
生のカメラ画像だけから3関節ロボットアームの目標到達動作を深層強化学習(DQN)で学習させ、シミュレーションでは成功したが実機への単純な転移は失敗し、合成画像に置き換えると機能することを示した。
- 移動ロボットにおける場所分類とセマンティックマッピングセマンティックマッピング2015/7/1
環境固有の学習なしで場所を分類し意味地図を作るシステムを構築し、ベイズフィルタで時間的一貫性を持たせて実時間で評価した論文。
- イベントカメラによる場所認識とSeqSLAMのニューラル実装場所認識2015/5/1
イベントベースカメラを用いたロボットナビゲーション向けの場所認識・ループ閉じ込み手法を検討し、ニューロモルフィックハードウェア上で高速動作するSeqSLAMのニューラル実装を提案した研究。
- 場所認識におけるConvNet特徴量の性能評価視覚ナビゲーション2015/1/1
3つのConvNet特徴量を視点・環境変化への頑健性と実時間性の観点で比較し、LSHや意味検索空間分割で大規模地図でも実時間場所認識を実現した。
