Rong Xiong
Zhejiang University
収録論文 134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
- 実行可能性を考慮した階層強化学習による連続環境での視覚言語ナビゲーション視覚言語ナビゲーション2026/10/28
言語条件付きプランナと目標条件付き実行者を同時学習するMATCHを提案し、連続環境のVLNベンチマークで最高性能を達成した。
- パノラマ3Dシーングラフとパノプティックセグメンテーションをガウシアンスプラッティングで統合するPanoGraphGS3Dシーングラフ2026/10/20
3Dガウシアン表現に意味・インスタンス特徴を学習させ、パノプティック予測と階層的3Dシーングラフ構築を統合したフレームワークを提案し、実世界データセットNaviGSも公開した。
- PathTime-VLA: 視覚言語行動ポリシーの因子化事後学習のための経路・時間分離VLA2026/10/8
VLAポリシーの行動を経路と時間プロファイルに分離して表現し、事後学習で経路生成と実行速度を別々に学習することで、成功率を保ちつつタスク完了時間を約4〜5割短縮した。
- PACE: 進捗整合コンテキストによる段階一貫性のある長期的ロボットマニピュレーションマニピュレーション2026/10/6
実演を段階構造を持つトークン列に圧縮し、実行中の行動・観測履歴を記憶して進捗に応じて参照することで、段階の混同を防ぎ長期的な操作タスクの成功率を高める手法を提案。
- StreamRig: リグ内幾何を活用したストリーミング多カメラオドメトリオドメトリ/多カメラ2026/9/30
凍結した多視点3D基盤モデル上に、キャリブレーション済みカメラリグの幾何を活かした因果的ストリーミングオドメトリを構築するフレームワークを提案。
- PccDiffuser: 連続体ロボットのためのマルチソリューション動作計画動作計画2026/9/9
連続体ロボットの経路計画において、条件付き拡散モデルを用いて複数の候補解を並列生成し、アクチュエータ制約を考慮した軌道に変換する手法を提案。障害物0〜4個の環境で91%の成功率を達成し、従来手法より高成功率かつ高効率であることを示した。
- 連続環境における視覚言語ナビゲーションの閉ループ強化学習のためのマクロ行動に基づくトポロジカルグラフの再考ナビゲーション2026/9/3
VLN-CEタスクを階層的MDPとして再構成し、トポロジカルグラフ上のマクロ行動空間で強化学習を行うことで、サンプル効率と性能を向上させた。
- 具現化ナビゲーター：指差し・思考・記憶・整合による効率的ナビゲーションナビゲーション2026/8/18
大規模視覚言語モデルを具現化ナビゲーションに活用する際の課題を解決するため、2Dピクセル選択と3D投影による行動形式、選択的推論と記憶圧縮、GRPOによる二段階整合を備えた統一フレームワークTAMP-Navを提案した。
- G2G: グループ内幾何を活用したグループ間ポーズ推定ポーズ推定2026/6/1
2つの画像グループ間の相対6自由度ポーズを推定する手法を提案。グループ内の既知の幾何情報を活用しつつ、基盤モデルは凍結したまま軽量なモジュールを追加して高精度を達成した。
- APT: 行動エキスパートの事前学習による視覚-言語-行動ポリシーの指示汎化の改善VLA/汎化2026/6/1
視覚-言語-行動モデルにおいて、言語データの不均衡が原因で未見の指示への汎化が悪い問題を、行動エキスパートを事前学習する二段階手法APTで解決した。
- 人型ロボットのための非同期上半身タスク空間軌道追従ポリシーの学習歩行2026/6/1
人型ロボットの高レベルプランナーが出力する低レートのタスク空間軌道と、高レートで動作する全身制御の間の時間的非同期性と構造的不完全性に対処するため、非同期の上半身タスク空間追従フレームワークを提案。教師-学生蒸留とスライディングウィンドウ報酬を用いてフレームドリフトを低減し、シミュレーションと実機で有効性を実証した。
- 基礎特徴量の幾何誘導モデリングによる一般化可能な物体形状変形学習3D再構成2026/5/28
単眼画像から3D物体形状を復元するため、カテゴリレベルのテンプレートを変形させる枠組みを提案し、基礎特徴量にテンプレートのトポロジーを組み込む幾何誘導機構と視点適応型特徴集約により、未知カテゴリや多視点への頑健な一般化を実現した。
- Ψ-Map: パノプティック表面統合マップによるReal2Sim転送の実現3D再構成/パノプティックセグメンテーション2026/4/1
大規模シーン向けに、LiDARデータと2Dガウシアンサーフェルを用いた幾何学的強化と、クエリ誘導型のエンドツーエンドパノプティック学習を統合し、高精度でリアルタイムな3D再構成を実現するフレームワークを提案した。
- 腱駆動連続体ロボットの精密追従制御のための参照拡張学習制御2026/4/1
腱駆動連続体ロボットの精密な6自由度追従制御のため、微分可能なRNNダイナミクスモデルを勾配ブリッジとして用い、参照分布を拡張したオフライン学習フレームワークを提案。実験で平均位置誤差を50.9%削減した。
- Fast-SegSim: ロボットシミュレーションのためのリアルタイムオープンボキャブラリセグメンテーションセグメンテーション2026/4/1
2Dガウススプラッティングに基づく高速なオープンボキャブラリセグメンテーション手法を提案し、40FPS以上のレンダリング速度を実現。ロボットシミュレーションでのセンサ入力や、下流タスクの教師データ生成に利用できる。
- 腱駆動連続体ロボットのための学習ベース動力学モデリングとロバスト制御連続体ロボット/制御2026/4/1
腱駆動連続体ロボットの複雑な非線形性を捉えるGRUベースの動力学モデルを提案し、これを勾配ブリッジとして用いてエンドツーエンドのニューラル制御ポリシーを最適化する。物理実験で正確な追従と未知負荷に対するロバスト性を実証した。
- IntentReact: トポロジカルな意図による反応的オブジェクト中心ナビゲーションの誘導ナビゲーション2026/3/1
オブジェクト目標ナビゲーションにおいて、局所的な観測のみに依存する反応的制御と大域的なトポロジカル計画のギャップを埋めるため、意図（intent）と呼ばれる低次元の方向信号を導入し、学習されたウェイポイント予測を条件付けてナビゲーションを誘導するフレームワークを提案した。
- 方向が鍵：力の方向を学習することで接触の多い操作のSim-to-Real転移を実現sim2real2026/2/1
シミュレーションで人間設計の位置・力制御器を教師として使い、接触力の方向を予測する方策を学習。実機では力覚アダミタンス制御器を構成し、電子レンジ開けやペグ挿しなど4タスクで高い成功率と頑健性を示した。
- ニューラル測距慣性オドメトリ測距慣性オドメトリ2025/12/1
UWB測距と慣性センサをグラフ注意ネットワークと再帰型ニューラルネットで融合し、アンカー配置やマルチパスに頑健な自己位置推定を実現した研究。
- 見て行動し、プロンプトで指定する：視覚言語行動ポリシーのベイズ分解VLA2025/12/1
VLAモデルのファインチューニングで生じる言語忘却と視覚ショートカットを、ポリシーを視覚行動事前と言語条件付き尤度にベイズ分解することで解決し、未知の指示・物体・環境への汎化性能を向上させた。
- ETP-R1: 強化学習ファインチューニングによるトポロジカル計画の進化 — 連続環境における視覚言語ナビゲーションVLA2025/12/1
連続環境での視覚言語ナビゲーション(VLN-CE)において、グラフベースのモデルに大規模データと強化学習ファインチューニングを適用し、R2R-CEで最先端性能を達成した研究。
- Mr. Virgil: マルチロボットの視覚・測距による相対位置推定の学習マルチロボット位置推定2025/12/1
UWB測距と視覚検出の対応付けをグラフニューラルネットで学習し、微分可能なポーズグラフ最適化と組み合わせてマルチロボットの相対位置推定を高精度化するフレームワークを提案。
- ZJUNlict 拡張チーム記述論文 2025群制御2025/11/1
ロボカップ小型リーグのZJUNlictチームが、IMU統合による姿勢精度向上や戦略・CUDAモジュールの最適化など、ハードウェアとソフトウェアの年間成果を報告した論文。
- 閉ループダイナミクスに基づく油圧ショベルの高精度・高効率軌道追従軌道追従/油圧ショベル/モデルベース学習2025/9/1
油圧ショベルの非線形ダイナミクスに対処するため、モデルベース学習と閉ループダイナミクスを組み合わせた軌道追従手法EfficientTrackを提案し、シミュレーションと実機で高精度・高効率を実証した。
- 身体構成に同変な視覚-言語-行動ポリシーに向けてVLA2025/9/1
ロボットの身体構成の変化に対して同変性を持つように視覚-言語-行動ポリシーを設計し、新しい機体構成への汎化と効率的なファインチューニングを実現した研究。
- BEV-ODOM2: 地上ロボット向けPV-BEV融合と密フロー教師あり学習による拡張BEV単眼視覚オドメトリ視覚オドメトリ2025/9/1
単眼視覚オドメトリのスケールドリフトをBEV表現で解決する手法を改良し、密なBEVオプティカルフロー教師信号とPV-BEV融合により精度を向上させた。
- 人間データからの全身運動模倣フレームワーク：フルサイズヒューマノイドロボット向け全身運動模倣2025/8/1
人間の全身運動を接触を考慮してリターゲティングし、非線形重心MPCと全身制御でバランスを保ちながら実機ヒューマノイドに模倣させるフレームワークを提案した。
- TOP: ヒューマノイドロボットの安定かつ高精度な立位マニピュレーションのための時間最適化ポリシーマニピュレーション2025/8/1
上半身の動作時間を調整する時間最適化ポリシーを導入し、下半身の強化学習制御と組み合わせることで、ヒューマノイドの立位マニピュレーションの安定性と精度を両立させた。
- ExploreVLM：視覚言語モデルによる閉ループロボット探索タスクプランニングVLA2025/8/1
視覚言語モデルを活用し、自己反省型の二段階プランナーと物体中心の空間関係グラフ、実行検証による閉ループ機構で、ロボットの対話的探索とリアルタイム再計画を実現したフレームワーク。
- 実行可能動作事前分布によるヒューマノイドロボットの立位上半身動作模倣模倣学習2025/7/1
ヒューマノイドが立ったまま人間の上半身動作を模倣する強化学習フレームワークを提案し、ロボットの実行可能範囲を考慮するEMPモジュールで安定性を確保した。
- 言語指示・視覚観察・インタラクションに基づく3D物体アフォーダンスのグラウンディングアフォーダンス2025/4/1
言語指示・視覚観察・インタラクションから3D物体のアフォーダンス領域を推定する新タスクを提案し、そのためのデータセットAGPILとマルチモーダル言語誘導型ネットワークLMAffordance3Dを構築した。
- UnIRe: 動的都市シーンの教師なしインスタンス分解シーン再構成2025/4/1
RGB画像とLiDAR点雲のみから、4Dスーパーポイントを用いて動的都市シーンを静的背景と個々の動的インスタンスに教師なしで分解し、3Dガウシアンスプラッティングで再構成する手法を提案。
- 雑然環境における言語条件付きピック＆プレースのための無条件行動事前分布の効率的アラインメントマニピュレーション2025/3/1
視覚・言語・行動の基盤モデルの事前知識を統合し、1つのアテンション層で無条件行動事前分布を3D視覚言語事前分布にアラインメントすることで、少ないデータで学習しつつゼロショット汎化を保ち、雑然環境での言語条件付きピック＆プレースを効率的に実現する手法A²を提案。
- CNSv2: 確率的対応符号化ニューラル画像サーボビジュアルサーボ2025/3/1
キーポイント検出が困難な環境でも、確率的特徴マッチングを組み込んだニューラル制御により高精度かつリアルタイムなビジュアルサーボを実現した。
- 生成的運動事前分布による人型ロボットの自然な歩行・移動歩行2025/3/1
人間の全身運動をロボットに転移し、条件付きVAEで未来の参照運動を生成するモデルを学習、その生成運動を方策学習時の密な監督として用いることで、人型ロボットの自然な移動を実現した研究。
- 把持タスクにおけるグリッパ状態の曖昧性解消：擬似触覚フィードバックによる純粋シミュレーション学習の実現マニピュレーション2025/3/1
把持タスクで問題となるグリッパ状態の曖昧性を、力制御グリッパを触覚センサとして用いる擬似触覚フィードバックで解消し、追加データ収集なしにシミュレーションのみでロバストな模倣学習を可能にした。
- PanopticSplatting: エンドツーエンドのパノプティックガウシアンスプラッティング3Dシーン理解2025/3/1
ガウシアンスプラッティングを用いたオープンボキャブラリなパノプティック再構成を、クエリ誘導型セグメンテーションとラベルブレンディングによりエンドツーエンドで実現した手法。
- BEV-DWPVO: 地面走行のための低スケールドリフト単眼視オドメトリに向けたBEVベース微分可能重み付きプロクルステス法単眼視オドメトリ2025/2/1
地面平面仮定を利用し、BEV特徴マップ上でキーポイントを抽出・マッチングして、微分可能な重み付きプロクルステス解法で3自由度の姿勢推定を行う単眼視オドメトリシステムを提案。
- せん断増粘流体に着想を得た物理的人間-ロボットインタラクションのための制御器物理的人間-ロボットインタラクション2025/2/1
せん断増粘流体の固液相変化に着想を得て、人間との協調と衝撃への耐性を両立する制御器SFCを提案し、安定性解析と実機実験で有効性を示した。
- CarPlanner: 自動運転の大規模強化学習のための一貫性のある自己回帰軌道計画自動運転計画2025/2/1
自己回帰構造と一貫性制約を組み合わせた強化学習プランナーを提案し、大規模実世界データセットnuPlanで従来のIL・ルールベース手法を上回る性能を達成した。
- UniMM：マルチエージェントシミュレーションのための統合混合モデルフレームワークマルチエージェントシミュレーション2025/1/1
自動運転シミュレーション向けに、回帰ベース混合モデルと離散NTPモデルを包含する統合混合モデルフレームワークを提案し、閉ループサンプル生成と時間的脱結合・整合機構で分布シフトを緩和、WOSACベンチマークで最先端性能を達成した。
- クロスアテンションを活用したエンドツーエンドのオープンボキャブラリ・パノプティック再構成3D再構成2025/1/1
3Dインスタンスをクエリ、3D埋め込み場をキーとするクロスアテンションでパノプティック再構成を定式化し、学習可能な3Dガウシアンをインスタンスクエリとして用いることで空間的近接性を保ちつつエンドツーエンド最適化を実現した手法を提案。
- マルチカメラ・マルチマップ視覚慣性自己位置推定：システム、検証、データセットVLA2024/12/1
因果的なリアルタイム自己位置推定を実現するマルチカメラ・マルチマップ視覚慣性システムを提案し、評価指標と長期キャンパスデータセットを構築して有効性を示した。
- BEV-ODOM: BEV表現で単眼視覚オドメトリのスケールドリフトを低減単眼視覚オドメトリ2024/11/1
深度教師なしで透視画像をBEV表現に変換し、3自由度の運動を推定することで、単眼視覚オドメトリのスケールドリフトを抑えるフレームワークを提案した。
- LI-GS: LiDAR統合ガウシアンスプラッティングによる大規模高精度3次元再構成3D再構成/sim2real2024/9/1
LiDAR点群を平面制約付き混合ガウスモデルに変換し、2Dガウシアンサーフェルと組み合わせることで、屋外の大規模シーンを高精度に再構成する手法を提案した。
- RING#: 回転並進同変グラム学習による姿勢推定ベースの大域的自己位置推定自己位置推定2024/9/1
BEV空間で2つの同変表現を学習し、場所認識を経由せず姿勢推定から直接位置を求める新しい大域的自己位置推定ネットワークRING#を提案した。
- 効率的な協調設計のための事前学習・微調整フレームワーク：四足ロボットパルクールの事例研究sim2real2024/7/1
四足ロボットの脚長などの機構と制御方策を同時最適化する事前学習・微調整フレームワークを提案し、パルクール能力を効率的に向上させる。
- PanopticRecon: オープン語彙インスタンスセグメンテーションを活用したゼロショットパノプティック再構成3Dシーン理解2024/7/1
RGB-D画像から、オープン語彙インスタンスセグメンテーションを利用して未知環境でも3Dパノプティック再構成をゼロショットで行う手法を提案。部分ラベルの伝播と3DインスタンスグラフによるID統合で課題を解決した。
- ν-DBA: ニューラル陰的密バンドル調整による画像のみの走行シーン再構成SLAM/3D再構成2024/4/1
3Dニューラル陰的表面で地図を表現し、密オプティカルフローに導かれた幾何誤差で軌跡と地図を同時最適化する密バンドル調整フレームワークを提案し、走行シーンの軌跡推定と密再構成精度を向上させた。
- 劣調和人工ポテンシャル場による滑らかな経路計画経路計画2024/2/1
人工ポテンシャル場の局所解と障害物近傍での微分爆発を、指数関数でポテンシャルを劣調和化し円形サンプリングで危険距離を保つことで解決した移動ロボットの経路計画手法。
- 把持・認識・配置：方策構造の事前知識を活用した効率的な未知物体再配置マニピュレーション2024/2/1
知覚ノイズに頑健な未知物体再配置のため、把持と配置の分離構造を事前知識として組み込んだ二重ループシステムGSPを提案し、CLIPを活用して高い完了率と少ないステップを実現した。
- NGEL-SLAM: ニューラル暗黙表現に基づくグローバル一貫性と低遅延を両立したSLAMシステムSLAM2023/11/1
複数のニューラル暗黙場とオクツリー表現、ループ閉じ込み対応の特徴量追跡を組み合わせ、グローバル一貫性と低遅延を実現したSLAMシステムを提案。
- マルチエージェント自動運転システムにおける二段階社会的選好認識マルチエージェント強化学習2023/10/1
他エージェントの社会的価値志向（SVO）を推定する認識ネットワークを二段階で学習し、協調的な自動運転を実現する手法を提案した。
- 対応関係符号化ニューラル画像サーボポリシービジュアルサーボ2023/9/1
キーポイントと対応関係をグラフに符号化し、グラフニューラルネットワークで制御する画像サーボ手法を提案。シミュレーションと実機で高精度・高速・高い汎化性能を実証した。
- 局所平面運動下の基礎行列を用いた3Dモデル不要の視覚自己位置推定システム視覚自己位置推定2023/8/1
局所平面運動制約を基礎行列推定と三角測量に組み込み、2D画像データベースのみで高精度かつロバストな視覚自己位置推定を実現する3Dモデル不要システムを提案した。
- テザーロボットの自己絡まりを回避するスパースウェイポイント経路計画経路計画2023/8/1
テザー付き差動駆動ロボットが自己絡まりを起こさない経路を生成するため、テザー方向と機体進行方向の角度差を制約として定式化し、制約付き探索で準最適経路を計画する手法を提案した。
- 3節定曲率ロボットの逆運動学に対する効率的な複数解ソルバ連続体ロボット2023/5/1
3節定曲率連続体ロボットの逆運動学を、理論的簡約と数値補正を組み合わせて効率的に解き、複数解を求める手法を提案した。
- 360度視覚位置認識のためのBEV表現の活用位置認識2023/5/1
360度視覚位置認識においてBird's Eye View表現を特徴抽出・集約・LiDAR融合に用いるネットワークを提案し、回転不変な集約とセンサ融合で従来法を上回る性能を示した。
- 任意の目標姿勢に対応するハイパーネットワークベースのエンドツーエンド視覚サーボ視覚サーボ2023/4/1
ハイパーネットワークを用いて任意の目標姿勢への6自由度視覚サーボを実現する微分可能なニューラルコントローラを提案し、3段階の学習手順で実世界物体への適用を可能にした。
- 回転関節を持つ物体の適応的マニピュレーション学習：多様なキャビネット扉開けへの応用マニピュレーション2023/4/1
深層強化学習を用いて、非構造環境で回転関節を持つ物体（キャビネットの扉）を適応的に操作するフレームワークを提案し、シミュレーションから実世界への転移を実現した。
- NF-Atlas: 大規模LiDARマッピングのためのマルチボリュームニューラル特徴場SLAM/マッピング2023/4/1
ニューラル特徴ボリュームをポーズグラフ最適化と統合し、局所的剛性と大域的弾力性を両立させた大規模LiDARマッピング手法を提案。ループ閉じ込め時も再マッピング不要で、精度・効率・メモリで優れた性能を示す。
- 社会的敵対的交通流による運転ポリシーのゼロショット転移学習自動運転2023/4/1
交通流を社会的敵対的ゲームとしてモデル化し、階層的ポリシーとゼロサムゲームで運転ポリシーを学習することで、未知の交通環境へのゼロショット転移性能を高めた研究。
- 言語指示に基づく物体配置のための物体中心推論：基盤モデルを用いたアプローチマニピュレーション2023/4/1
基盤モデルを活用し、言語指示に含まれる空間関係を満たす物体配置を物体中心の枠組みで実現する手法を提案。少ない学習パラメータとデータで高い成功率と汎化性能を達成した。
- GOOD: LiDARとカメラの物体候補を統合する汎用最適化ベースの3D物体検出フレームワーク3D物体検出/センサーフュージョン2023/3/1
学習不要の最適化ベースの後期融合フレームワークを提案し、任意の2D/3D検出器の組み合わせで3D物体検出の精度とロバスト性を向上させた。
- 失敗を考慮した方策学習による自己評価可能なロボティクスタスクロボティクス/強化学習2023/2/1
自己評価で失敗と判定された行動の情報をリカレントニューラルネットワークで活用し、残りの行動選択を改善する失敗考慮型方策を提案。3タスクで成功率向上と試行回数削減を実現。
- 視覚・言語・行動の統合モデリングによる混雑環境での指示対象把持マニピュレーション2023/2/1
言語指示に基づき混雑環境で対象物を把持するため、視覚・言語・行動を物体中心表現で統合的にモデル化し、柔軟な指示と未見物体への汎化を実現した。
- DAMS-LIO: 退化検知型モジュラーセンサフュージョンLiDAR慣性オドメトリLiDAR慣性オドメトリ/センサフュージョン2023/2/1
LiDARと慣性センサに加え、退化を検知したときのみ他オドメトリの相対姿勢を統合する軽量iEKFベースのLiDAR慣性オドメトリを提案し、劣悪環境下でも高精度な状態推定を実現した。
- EMV-LIO: 効率的な複数視覚支援LiDAR慣性オドメトリSLAM2023/2/1
複数のカメラを導入して視覚観測を拡張し、LiDARのノイズ除去や探索条件設定、ikd-Treeの採用で効率化を図ったLiDAR-視覚-慣性融合オドメトリシステムを提案。
- LiDARグローバル自己位置推定のサーベイ：課題・進展・未解決問題自己位置推定2023/2/1
LiDARを用いたモバイルロボットのグローバル自己位置推定について、地図・記述子抽出・クロスロボット推定などの研究動向を整理した初の包括的サーベイ。
- 分類不要な物体提案とインスタンスレベル対照学習によるオープンセット物体検出オープンセット検出2022/11/1
未知物体と背景を分離するCF-RPNと、既知カテゴリの潜在空間補集合で未知物体を表現するPLNを組み合わせたOpenset RCNNを提案し、GraspNet-1billionを再編した新ベンチマークで有効性を示した。
- RING++: スパーススキャンマップ上の大域的自己位置推定のための回転並進不変グラム自己位置推定2022/10/1
LiDARのスパーススキャンマップ上で、回転・並進に不変な表現を用いて場所認識と大域的な姿勢推定を学習なしで行うフレームワークを提案し、多ロボットSLAMにも応用した。
- DeepRING: LiDAR位置認識のための回転・並進不変表現学習位置認識2022/10/1
LiDARスキャンから回転・並進に不変な特徴表現を学習し、視点が大きく異なる再訪でも同一場所を認識できる位置認識手法を提案。
- C^2: オンラインとオフライン強化学習を組み合わせた並行ネットワークによるロボットの協調設計ロボット設計/強化学習2022/9/1
ロボットの形態と制御器を同時に設計する際、オンラインとオフライン強化学習を組み合わせた並行ネットワークフレームワークを提案し、シミュレータと実機で有効性を示した。
- 平面環境における効率的な距離最適テザーパス計画：ワークスペースの凸性経路計画2022/8/1
テザーロボットの可到達ワークスペースが凸であることを証明し、その性質を利用して距離最適なテザーパス計画を効率化するアルゴリズムを提案した。
- 非k最適トポロジー除去によるk最短非ホモトピック経路の効率的探索経路計画2022/7/1
2次元環境でk番目までの非ホモトピック経路を効率的に探索するため、非k最適な経路トポロジーを早期に判定して探索を打ち切る階層的トポロジカル木に基づく手法を提案した。
- FEJ-VIRO: 一貫性のある一次推定ヤコビアンに基づく視覚・慣性・測距オドメトリVIO2022/7/1
UWB測距を視覚慣性オドメトリに一貫して統合し、アンカー位置を同時推定するFEJ-VIROを提案。可観測性解析に基づき不整合を低減し、長距離ドリフトを抑制する。
- 2視点6D物体姿勢推定に向けて：融合戦略の比較研究6D姿勢推定2022/7/1
2枚のRGB画像から暗黙的な3D情報を学習し、2D特徴と融合することで6D物体姿勢推定を行う枠組みを提案し、Early/Mid/Lateの融合戦略を比較してMid-Fusionが最良であることを示した。
- DPCN++: 多様な姿勢位置合わせのための微分可能位相相関ネットワーク位置合わせ2022/6/1
フーリエ変換と球面動径集約で並進・スケール不変なスペクトル表現を作り、微分可能位相相関ソルバで回転・スケール・並進を順に推定する、初期値不要の7DoF姿勢位置合わせフレームワーク。
- 未知の穴への実世界ペグ挿入のためのシミュレーション学習に基づく視覚ポリシーsim2real2022/5/1
シミュレーションで汎用ポリシーを学習し、実世界の未知形状の穴へ最小限のsim2realコストで適応するペグ挿入手法を提案。1分間の教示で自動収集したデータでセグメンテーションを微調整し、EV充電システムで10/10の成功率を達成。
- すべてを支配する一つのRING：場所認識・姿勢・並進推定のためのラドンサイノグラム位置推定2022/4/1
LiDARスキャンのラドンサイノグラム(RING)を統一表現として用い、場所認識から向き・並進推定までを学習不要で行うスパースなグローバル位置推定フレームワークを提案した論文。
- 視覚で隙間を埋める：未知形状へのサブミリメートルペグ挿入マニピュレーション2022/4/1
ペグと穴の隙間を視覚的に捉えて位置・姿勢を推定し、強化学習による閉ループ制御で未知形状のペグ挿入を実現。シミュレーションで学習し、セグメンテーションで実世界に適応する。
- 地図ベース視覚慣性自己位置推定：一貫性と計算複雑性自己位置推定2022/4/1
視覚慣性オドメトリと事前地図の特徴量を統合するフィルタ型フレームワークを提案し、FEJと可観測性制約更新で推定の一貫性を保ちつつ計算コストを削減した。
- 一貫性と効率性を両立する地図ベース視覚慣性自己位置推定：理論枠組みとフィルタ設計視覚慣性自己位置推定2022/4/1
地図情報の不確かさを考慮しつつ可観測性を正しく保つ不変EKFとSchmidtフィルタを組み合わせ、一貫性・精度・効率を両立する視覚慣性自己位置推定手法を提案した。
- DXQ-Net：品質認識フローを用いた微分可能なLiDAR-カメラ外部キャリブレーションキャリブレーション2022/3/1
LiDARとカメラの外部キャリブレーションを、不確実性を考慮したフロー推定と微分可能な姿勢推定モジュールでエンドツーエンドに行う手法を提案し、回転成分で最先端性能と高い汎化性能を示した。
- LiDAR点群のサイノグラムを用いた並進不変な方位角グローバル推定点群レジストレーション2022/3/1
重力整列済みLiDAR点群の方位角を、Radon変換による並進不変表現と円状相互相関で初期値なしに高速・高精度に推定する手法を提案し、微分可能モジュール化により特徴抽出ネットワークのEnd-to-End学習も可能にした。
- カテゴリレベル物体姿勢推定への視覚ナビゲーション的アプローチ姿勢推定2022/3/1
単眼画像からのカテゴリレベル物体姿勢推定を、生成モデルの潜在変数を更新する視覚ナビゲーション問題として捉え、勾配降下・強化学習・模倣学習の3戦略を比較し、単純なハイブリッド手法が効果的かつ効率的であることを示した論文。
- 最小二乗推定による深度非依存の深度補完深度補完2022/3/1
RGB画像と疎な深度マップを独立に処理し、最小二乗推定で密な深度マップを生成する手法を提案。疎性の変化に頑健で高品質な超解像深度補完を実現。
- 視覚と力覚の融合による電気自動車の自動充電システムsim2real2021/10/1
視覚と力覚を融合したロボットマニピュレーションにより、電気自動車の充電プラグ挿入を自動化するシステムを構築し、シミュレーションから実機へ転移して有効性を示した。
- 観測に基づく分散型マルチロボットナビゲーションのための安全保証付き方策学習マルチロボットナビゲーション2021/9/1
制御バリア関数と深層遷移モデルを組み合わせ、センサ観測のみから強化学習方策の行動を安全領域に補正する分散型マルチロボットナビゲーション手法を提案し、実機・シミュレーションで有効性を示した。
- HiTMap：未知環境ナビゲーションのための階層型トポロジカルマップ表現ナビゲーション2021/9/1
グローバルなメトリック地図の代わりにサブマップベースの階層トポロジーを用い、局所地図のみで障害物回避とフロンティア検出による未知空間探索を可能にする軽量な地図表現を提案した論文。
- トンネル内自動ロードローラーのための退化耐性UWB-LiDAR融合測位測位・SLAM2021/9/1
トンネル内で退化しやすいLiDAR測位を、非退化方向の拘束とUWB再構成の共分散、内壁特徴抽出を組み合わせて最適化ベースで融合し、実機ロードローラーで精度向上を実証した論文。
- 任意の目標姿勢への効率的な物体操作：学習ベースの随時優先計画法マニピュレーション2021/9/1
把持可能な物体を任意の位置・姿勢に置くため、再把持姿勢を高レベルで探索し低レベルで経路計画する階層学習と、経路コスト推定器による事前学習・シミュレーション微調整を組み合わせた手法を提案。
- 深層強化学習とポテンシャル場による2Dレーザスキャンを用いた社会的配慮型マルチエージェント追従マルチエージェント追従2021/9/1
複数ロボットが2Dレーザスキャンのみを用い、強化学習で局所的な衝突回避を、ポテンシャル場で編隊制御と目標割当を行い、歩行者環境で社会的に配慮しながら対象を追従する手法を提案した。
- 深層ニューラルネットワークを使わずに学習可能な解釈可能なBEVベースVIOVIO2021/9/1
微分可能なUKFとカメラ投影を組み合わせ、BEV画像から5自由度の姿勢推定を end-to-end で学習する解釈可能なVIO手法を提案。
- 視覚ベースの走行軌道生成におけるドメイン汎化自動運転/ドメイン汎化2021/9/1
都市環境の自動運転向けに、敵対的学習と潜在変数回帰でエンコーダ・デコーダを訓練し、分布外シナリオでも汎化できる視覚ベース軌道生成手法を提案した論文。
- 共有埋め込みを用いたLiDAR地図上でのレーダー自己位置推定の改善自己位置推定2021/6/1
レーダースキャンとLiDAR地図を共通の埋め込み空間に写像するニューラルネットワークを構築し、異種センサ間のギャップを埋めることで、地図検索とデータマッチングによるレーダー自己位置推定・姿勢追跡を高精度化した研究。
- 違いを見分ける：Sim2Real微小欠陥セグメンテーションネットワークsim2real2021/3/1
文脈に依存せず2枚の画像間の微小な欠陥を識別するネットワークSSDSを提案し、位相相関の姿勢感度を利用した検出層と外れ値マスキングで、安価なシミュレーションのみで訓練して実世界の微小欠陥を検出できることを示した。
- 散らかった環境での目標指向プッシュ・把持協調の効率的学習マニピュレーション2021/3/1
散らかった環境で目標物体を把持するため、プッシュと把持を階層強化学習で協調学習し、ゴール再ラベリングと把持識別器によるプッシュ監督でサンプル効率を高めた研究。
- 空陸協調による走行可能領域認識とDPCNを用いた位置合わせ空陸協調2021/3/1
空中ロボットの視点で地上ロボットの走行可能領域を事前に認識し、DPCNで異種センサ間の位置合わせを高精度化する協調システムを提案した。
- キーフレームマップ上でのドリフトフリーな視覚慣性自己位置推定視覚慣性自己位置推定2021/3/1
MSCKFをベースにキーフレーム姿勢のみを保持する地図でグローバル自己位置推定を行う枠組みを提案し、Schmidt-EKFと再線形化機構で推定の一貫性と精度を向上させた。
- ニューラル潜在最適化による手話学習のための運動学的動作リターゲティング動作リターゲティング2021/3/1
人間の手話動作をロボットへ転送するため、潜在空間最適化とニューラル初期化を組み合わせ、骨格・ロボット構造をグラフで扱う手法を提案し、YuMi・NAO・Pepperで検証した。
- 飛行中の不均一物体を捕球するためのニューラル運動予測マニピュレーション2021/3/1
過去の軌道断片から加速度を推定するニューラル加速度推定器(NAE)と微分可能フィルタを組み合わせ、飛行中の不均一物体の軌道予測と捕球を実現した研究。
- レーダーからLiDARへ：統合学習による異種センサ間の場所認識場所認識2021/2/1
レーダーのスキャンから既存のLiDAR地図を検索する異種センサ間の場所認識フレームワークを提案し、レーダーとLiDARの共有埋め込みを学習することで、1回の学習でLiDAR同士・レーダー同士・レーダーからLiDARへの認識を実現した。
- 動的運動プリミティブを用いた両腕手話動作の運動再ターゲティング運動再ターゲティング2020/11/1
人間の両腕手話動作をDMPとグラフ最適化でパラメータ化し、26自由度の双腕協働ロボットで実行可能な軌道へ変換する手法を提案した。
- 社会的配慮を伴うロボットナビゲーションのための世界遷移モデル学習ナビゲーション2020/11/1
レーザスキャン列から自己運動を分離した局所障害物マップを作り、深い遷移モデルで周囲の動態を予測しながら強化学習で混雑環境のナビゲーション方策を学習した研究。
- 変化する環境における平面移動ロボットのロバストな自己位置推定：対応点と深度の密度に着目して自己位置推定2020/11/1
深度の有無が混在する対応点を最大限活用し、1組の3D-2D対応と1組の2D-2D対応からカメラ姿勢を推定する最小解法を提案。環境特性に応じて解法を自動選択する仕組みも導入し、テクスチャの乏しい屋内環境でのロバストな視覚自己位置推定を実現した。
- 冗長性不足ロボットのための動的サブタスク変調による冗長性可用性の向上マニピュレーション2020/11/1
冗長性が不足するロボットで複数の制約やサブタスクを遂行するため、仮想二次タスクを動的に変調しサブタスクを統合する制御手法を提案し、零空間投影に基づく枠組みで有効性を示した。
- PREGAN: 弱ペア画像スタイル変換のための姿勢ランダム化と推定sim2real2020/11/1
姿勢誤差を含む弱ペア画像間のスタイル変換を、ランダム姿勢変換と微分可能な姿勢推定器による敵対的学習で実現した手法。
- 視覚とLiDARを統合した場所認識のための色付き構造表現場所認識2020/11/1
3D点群から生成した標高画像に視覚特徴を融合し、鳥瞰図で一貫した複合記述子を作る二モーダル場所認識手法を提案した。Oxford RobotCarで高精度を示し、他都市データでも汎化性を確認した。
- 連続意図から連続軌道へ：階層型運転モデルの模倣学習自動運転/模倣学習2020/10/1
GPS・カメラ・LiDARから連続的な意図を表すポテンシャルマップを生成し、それを条件に連続関数近似ネットワークで滑らかな運転軌道を出力する階層型運転モデルを提案した。
- 次元削減を正則化として用いたネットワークベース相対姿勢回帰の汎化性能向上視覚的自己位置推定2020/10/1
学習可能なマッチング層と次元正則化を導入し、画像特徴量に依存しない姿勢回帰を実現することで、未知シーンや大きな視点変化に対する汎化性能とロバスト性を向上させた研究。
- 向き推定を統合した微分可能スキャンコンテキストによるLiDAR位置認識位置認識2020/10/1
LiDARスキャンを周波数領域に変換し、回転不変なスペクトル振幅で場所を照合しつつ、微分可能な位相相関で相対姿勢を同時推定する軽量な位置認識手法を提案した論文。
- RaLL: 微分可能な計測モデルを用いたLiDAR地図上でのエンドツーエンドレーダー自己位置推定自己位置推定2020/9/1
レーダーとLiDAR地図を共通特徴空間に埋め込み、微分可能な計測モデルとカルマンフィルタを組み合わせて、悪天候下でも頑健に自己位置推定を行うエンドツーエンド学習手法を提案した。
- 大域的自己位置推定と誘拐問題のための深層サンプリング可能観測モデル自己位置推定2020/9/1
地図と2Dレーザースキャンから姿勢の条件付き多峰性分布を出力する学習ベースのサンプリングモデルDSOMを提案し、適応的混合MCLと組み合わせて自己位置推定の精度・収束速度・スケーラビリティを向上させた。
- 異種センサ計測のマッチングのための深層位相相関ネットワーク位置推定2020/8/1
姿勢誤差を微分可能な位相相関で逆伝播させ、異種センサ画像と地図画像を直接照合する軽量なエンドツーエンド学習手法を提案し、シミュレーションと航空・地上データセットで従来法を上回る精度を示した。
- オルソモザイク地図を用いた空中・地上移動ロボットの協調自己位置推定協調SLAM2020/7/1
ドローンが作成したオルソモザイク地図と地上ロボットの地図をテンプレートマッチングで照合し、パーティクルフィルタで地上ロボットの自己位置を推定する協調SLAM手法を提案した論文。
- Radar-on-Lidar: 事前LiDAR地図上でのメートル精度レーダ自己位置推定自己位置推定2020/5/1
回転レーダの生データをGANでLiDARデータに変換し、レーダオドメトリと組み合わせたモンテカルロ法により、事前の2D LiDAR地図上で高精度に自己位置推定する手法を提案した。
- 自動運転のための階層的行動・運動計画の学習自動運転/強化学習2020/5/1
行動計画と運動計画を階層化し、サンプリング型運動プランナの最適コストを高レベル行動学習の報酬として用いることで、強化学習による長期的な自動運転タスクを効率的に解く手法を提案した。
- 点と線の地図を用いたロバストな視覚慣性自己位置推定のための大域的最適コンセンサス最大化自己位置推定2020/2/1
点と線の対応から外れ値に強い自己位置推定を実現するため、コンセンサス最大化を回転と並進に分離し、1次元分枝限定法と優先度付き投票で大域的最適解を高速に求める手法を提案した。90%の外れ値があっても正確な姿勢を推定できる。
- 非反復カバレッジタスクのための不連続性を最小化するセル分解法マニピュレーション2020/1/1
マニピュレータの無駄なエンドエフェクタ持ち上げを避けるため、作業空間を最小数の連続走行可能セルに分割し、非反復カバレッジ経路の不連続性を最小化する手法を提案した。
- DeepGoal：人間の運転意図を学習する走行制御自動運転/end-to-end学習2019/11/1
人間の運転デモから中間的な「運転意図領域」を弱教師ありcGAN-LSTMで学習し、それを障害物知覚と融合して経路計画に用いるナビゲーションスコアマップを生成する手法を提案した。
- 交通標識のない場面における弱教師あり道路アフォーダンス推論と学習自動運転2019/11/1
車両軌跡から道路アフォーダンス（走行可能方向・注視中心・残距離）を推論し、部分ラベルのみで弱教師あり学習する枠組みを提案。キャンパスや住宅地など標識の少ない実世界データで有効性を検証した。
- RoboCup SSL 2019優勝チームのCUDAによる動的パス・シュートアルゴリズム群制御2019/9/1
RoboCup小型リーグ2019で優勝したZJUNlictのボールハンドリングとロボット移動の中核技術（ハードウェア最適化、動的パス・シュート戦略、マルチエージェント協調とフォーメーション）を紹介する論文。
- 強化学習によるマルチエージェント協調行動の効率的構築と選択マルチエージェント強化学習2019/9/1
2対2の対戦型確率ゲームにおいて、行動空間の離散化とモデルベース予測で実行可能な協調行動集合を構築し、深層Q学習で最適な協調行動を選択する手法を提案。RoboCup小型リーグのパス協調で有効性を検証した。
- 大規模変形グラフSLAMのための効率的な2段階最適化SLAM2019/6/1
変形グラフSLAMにおいて、可視点に接続するノードのみに着目しヘッセ行列の疎性を利用してパラメータ推定を2段階に分割することで、地図拡大時も計算時間をほぼ一定に保つ手法を提案した。
- 高精度位置推定に依存しないナビゲーション: 目標指向ナビゲーションコストマップの弱教師学習ナビゲーション2019/6/1
GPSレベルの粗い位置推定と生の知覚データ・公開地図から、条件付き敵対的生成ネットワークで目標指向経路を生成し、ナビゲーションコストマップを描画する弱教師学習フレームワークを提案した。
- RoboCup小型ロボットのためのドリブルシステムのメカトロニクス設計マニピュレーション2019/5/1
RoboCup小型ロボット向けに、3点接触モデルの解析と強化学習によるトルク制御を組み合わせた新しいドリブルシステムを設計し、実機で検証した。
- ZJUNlict RoboCup 2019 拡張チーム記述論文ロボカップ/サッカー2019/5/1
RoboCup小型ロボットリーグの優勝チームZJUNlictが、機構・電気・ソフトウェア各面での改良点（タッチングポイント最適化、直接トルク制御、視覚喪失補償など）をまとめたチーム記述論文。
- 任意配置に対応するLiDAR-カメラキャリブレーション：可観測性と手法キャリブレーション2019/3/1
静止環境でLiDARスキャンを取得し、移動カメラの画像から3D復元してグラフ最適化で位置合わせすることで、共通視野と厳密な時刻同期の制約を不要にしたキャリブレーション手法を提案し、可観測性条件を理論導出した。
- 2エンティティRANSACによる環境変化に頑健な視覚自己位置推定視覚自己位置推定2019/3/1
慣性計測を用いて2組の点対応または点と線の対応から姿勢を閉形式で求め、点と線を同時に使える2エンティティRANSACで外れ値に強い視覚自己位置推定を実現した。
- 通信制約下でリアルタイムに動作するクラウドベース長期視覚自己位置推定視覚自己位置推定2019/3/1
ロボット側の視覚慣性オドメトリと遅延状態EKF、クラウド側の長窓局所化を組み合わせ、低帯域・高遅延・パケット損失のあるネットワークでもドリフトなくリアルタイムに長期視覚自己位置推定を実現した。
- 屋外動的環境におけるマルチセッション地図構築SLAM2018/7/1
3D LiDARを用いて大規模屋外環境の複数セッション地図を統合し、ループ閉じ込み検出と動的物体検出により低ダイナミクスを除去する手法を提案した。
- レーザマップ支援による環境変化に頑健な視覚慣性自己位置推定視覚慣性自己位置推定2018/3/1
LiDARで構築した地図を事前情報として用い、視覚慣性オドメトリとハイブリッドバンドル調整を組み合わせることで、季節変化や双方向走行があっても屋外で高精度に自己位置推定する手法を提案した。
- LocNet：移動体向け3D点群のグローバル自己位置推定自己位置推定2017/12/1
LiDAR点群の場所認識を類似度学習で解くSiamese LocNetを提案し、事前地図上での距離情報のみによるグローバル自己位置推定を実現した研究。
