Steven Waslander

収録論文 9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

• ビデオ生成モデルは汎用視覚学習器である
  VLA2026/7/10

  大規模テキストからビデオへの生成を視覚の事前学習パラダイムとして用い、テキスト指示で様々な視覚タスクを実行できる汎用モデルGenCeptionを提案した。

• 適応アンセンテッドカルマンフィルタと非線形モデル予測制御を用いたクアッドローターの固定時間動的着陸
  制御/着陸2026/6/1

  移動プラットフォームへのドローン動的着陸を、非線形モデル予測制御と最小ジャーク軌道計画、適応UKFを統合して実現し、着陸時刻を固定しつつロバスト性を向上させた。

• 展開可能で汎化可能な自律性に向けた動作予測の動向：再訪と展望
  動作予測2025/5/1

  動作予測モデルの汎化性と実展開性に焦点を当て、ロボティクス・自動運転・人間動作への応用を中心に、手法・表現・評価プロトコルの分類と課題を整理したサーベイ。

• 月軌道での近接運用における異常検知のためのフォトリアリスティックデータセットと視覚ベースアルゴリズム
  異常検知2024/9/1

  月軌道のロボットアームCanadarm3の検査カメラ向けに、合成データセットALLOと、既知の姿勢とCADモデルから参照画像を生成して異常を検知するMRADを提案し、既存手法を上回る性能を示した。

• SWTrack: 複数仮説スライディングウィンドウによる3D多物体追跡
  3D多物体追跡2024/2/1

  複数フレームをまとめて処理するスライディングウィンドウとグラフ最適化により、曖昧な対応付けを改善しリアルタイムで高精度な3D多物体追跡を実現した。

• オープンワールドNeRFベースSLAMに向けて
  SLAM2023/1/1

  NeRFベースSLAMのNICE-SLAMを改良し、不確かさ処理や運動情報の導入、前景・背景分離により追跡精度を85〜97%向上させ、未定義環境への拡張性を高めた。

• 自動運転における確率的物体検出のレビューと比較研究
  物体検出2020/11/1

  自動運転向けの不確かさを考慮した物体検出手法を体系的にレビューし、公開データセット上で厳密に比較評価した研究。

• 信頼モデリングによる自動運転車の協調知覚フレームワークTruPercept
  協調知覚2019/9/1

  車車間通信で共有される知覚情報を相手の信頼度で重み付けして融合し、見通し外や遠距離の物体検出を強化する手法を提案。悪意ある・不正確な報告を含む合成データセットも公開した。

• 自動運転知覚のための高精度合成画像・LiDARデータセットPreSIL
  自動運転知覚/合成データセット2019/5/1

  ゲームGTA V内に精密なLiDARシミュレータを構築し、5万フレーム超の画像・深度・セグメンテーション・注釈付きデータセットを自動生成。事前学習に用いることでKITTI 3D物体検出の精度が最大5%向上した。