Zuria Bauer
ETH Zurich
収録論文 13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
- 確率的チャレンジによる実世界ロボットマニピュレーションのベンチマークベンチマーク2026/11/9
実世界でのマニピュレーション性能を再現可能かつ比較可能に評価するため、ランダムなタスクサンプルを用いた「確率的チャレンジ」という新たなベンチマーク手法を提案し、異なる研究室の2台のロボットで実証した。
- ForceTwin: 計測された人間の操作からロボットマニピュレーションのための物理情報デジタルツインを構築マニピュレーション2026/9/18
力覚グリッパで人間が物体を操作した際の姿勢と力を用い、慣性・摩擦・機構動力学を含む物理情報デジタルツインを同定する手法を提案し、インピーダンス制御のフィードフォワードモデルとして目標達成率を大幅に改善した。
- Map-Det3D: ストリーミング入力からの多視点3D物体検出のためのメトリックフィードフォワード3D再構築事前知識3D物体検出2026/8/12
単眼ビデオから直接メトリック3D空間で物体検出を行うため、RGBから3D再構築するフィードフォワードモデルを幾何学的バックボーンとして利用し、2Dから3Dへのリフティングを回避する新しいオンライン多視点3D物体検出モデルを提案した。
- DVPSFormer: 自動運転のための効率的なオンライン深度対応ビデオパノプティックセグメンテーションパノプティックセグメンテーション2026/7/28
自動運転向けに、深度・セマンティックセグメンテーション・インスタンス追跡を統合したオンライン4Dシーン理解アーキテクチャを提案。明示的なシーン離散化とオンライン多数決により、リアルタイム処理を実現し、ベンチマークでSOTAを達成。
- PROSE: 視覚言語モデルによる学習不要の自己中心視点シーン位置合わせシーン位置合わせ2026/6/15
頭部装着カメラで撮影した同一室内の異なる時刻のRGB映像を、事前学習済み視覚言語モデルを用いて物体レベルの3Dシーングラフに変換し、物体対応付けと幾何的検証により位置合わせする学習不要の手法を提案した。
- ArtiTwinSplat: RGB-Dビデオからのガウシアンスプラッティングによるインタラクティブなデジタルツイン再構築デジタルツイン/3D再構築2026/6/1
RGB-Dビデオから物体の可動部構造と関節運動を自動推定し、写真のようにリアルで操作可能なデジタルツインを構築するフレームワークを提案。CADモデルや手動アノテーションを不要とし、実世界の観測から直接ロボットの計画・学習に使えるモデルを生成する。
- 開世界モバイルマニピュレーションのための関節3Dシーングラフモバイルマニピュレーション2026/2/1
RGB-D動画から物体の関節運動を推定し、親子関係を含む意味的・運動学的3Dシーングラフを構築するフレームワークMoMa-SGを提案。
- Hoi!：力に基づくクロスビュー関節物体操作のマルチモーダルデータセットマニピュレーション2025/12/1
人間とロボットの4つの操作形態で関節物体を操作した3048シーケンスを収録し、視覚・力・触覚を統合したデータセットを構築した。
- Spot-On: 複数ロボット協調のための複合現実インターフェース複合現実/群制御2025/5/1
複合現実（MR）を用いて複数の四足歩行ロボットを操作し、引き出しやドア、照明スイッチなどの協調作業を可能にするフレームワークを提案し、ユーザビリティを検証した。
- ロスト＆ファウンド：一人称視点観測による3D動的シーングラフの変化追跡動的シーングラフ2024/11/1
一人称視点の記録から物体の6DoF姿勢を追跡し、動的シーングラフをオンライン更新する手法を提案。ロボットの教示・再現に応用可能。
- HoloSpot: 複合現実のドラッグ&ドロップによる直感的な物体操作遠隔操作2024/10/1
スキャンした部屋を縮小模型のホログラムとして表示し、ドラッグ&ドロップで指示した物体操作をSpotロボットの実動作に変換するMRインターフェースを開発した。
- SpotLight: インタラクションとアフォーダンス検出によるロボットのシーン理解アフォーダンス2024/9/1
VLMを用いたアフォーダンス予測で照明スイッチの操作を実現し、物理的インタラクションを通じてシーングラフの関係を学習するフレームワークを提案。
- Spot-Compose: 点群におけるオープンボキャブラリ物体検索と引き出し操作のフレームワークマニピュレーション2024/4/1
市販の3Dスキャナで得た点群を使い、オープンボキャブラリなインスタンス分割と把持姿勢推定を組み合わせて、実環境で物体の動的ピッキングと引き出し開けを行うフレームワークを構築した。
