Swagat Kumar
収録論文 12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
- CRC-RL：教師なし強化学習のための新規視覚特徴表現アーキテクチャ強化学習2023/1/1
視覚特徴表現学習を改善するため、コントラスティブ・再構成・一貫性損失を組み合わせたCRC損失とSiamese Twinエンコーダを用いるCRC-RLを提案し、DeepMind制御スイートで最先端性能を達成した。
- 視覚ベースロボティクスにおける深層強化学習アルゴリズムのベンチマーク強化学習ベンチマーク2022/1/1
KukaDiverseObjectEnvとRacecarZEDGymEnvの2つの視覚ベースロボティクス問題に対し、SAC・PPO・IPGとHER併用版を比較評価し、時空間アテンションを用いた特徴抽出や中間目標の設計を提案した。
- 方策勾配法による倒立振子制御：チュートリアル強化学習2021/5/1
倒立振子問題をDDPGとPPOの2つの方策勾配法で解く実装を、数式とPythonコード（OpenAI Gym、TensorFlow 2.x、Keras）を交えて解説したチュートリアル論文。
- 顔写真を一筆書きのジョルダン曲線で描くロボットシステム「Chitrakar」描画ロボティクス2020/11/1
顔画像をマスクR-CNNや点描処理で点群に変換し、巡回セールスマン問題と交差除去で自己交差のない一筆書き経路を生成してロボットアームで描画するシステムを提案した。
- 敵対的ドメイン特徴適応による夜間単眼深度推定深度推定2020/10/1
昼間画像で学習した深度推定ネットワークのエンコーダ特徴を敵対的学習で夜間画像に適応させ、夜間でも高精度な単眼深度推定を可能にした研究。
- 強化学習によるCartPole制御のチュートリアル強化学習2020/6/1
CartPoleを題材にQ学習やDQN、Double DQN、Duelingネットワーク、優先度付き経験再生などの強化学習手法を実装し、学習性能への影響を比較したチュートリアル論文。
- 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。
- 混雑環境における最適化されたエッジベース把持手法把持計画2018/9/1
単一フレームのセンサ入力から色エッジと深度エッジを統合して物体のハンドルを検出し、最適化コスト関数で最良の把持候補を選ぶ手法を提案した。
- 極端な混雑環境でのロバスト把持のための新しい幾何学ベースアルゴリズム把持2018/7/1
単一視点の部分3D点群から未知物体の把持領域を幾何学的制約で検出し、6D姿勢探索を1D線形探索に変換してリアルタイムに把持姿勢を決定する手法を提案。
- 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。
- クラウドロボティクス基盤によるAMR群の管理群制御2017/6/1
工場や倉庫で動く自律移動ロボット群を、ROSベースの分散型とRapyutaクラウド基盤の3方式で管理システムを実装し、シミュレーションと実機で性能を比較した論文。
- eコマース倉庫向け自動ピッキング・収納ロボットシステムの設計と開発マニピュレーション2017/3/1
eコマース倉庫で棚から物体を取り出し収納する作業を自動化するロボットシステムを構築し、認識・経路計画・キャリブレーション・把持吸引の4モジュールを統合して実機検証した。
