Anja Sheppard
University of Michigan
収録論文 10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
- 合成データによる海中知覚のスケーリングに向けてsim2real2026/9/17
IsaacSimベースの海中知覚シミュレータOceanSimに合成データ生成パイプラインを追加し、ウニ検出タスクでsim-to-real性能を評価した研究。
- SurfSLAM: 実時間水中SLAMのためのSim-to-Realステレオ再構成SLAM2026/1/1
シミュレーションデータと自己教師あり微調整で水中ステレオ視差推定を学習し、ステレオカメラとIMU・気圧・DVLを統合した実時間水中SLAMを実現した。
- SLIM-VDB: リアルタイム3D確率的セマンティックマッピングフレームワークセマンティックマッピング2025/12/1
OpenVDBデータ構造とベイズ更新を統合し、閉集合・開集合の両方のセマンティックラベルを扱える軽量な3Dセマンティックマッピングシステムを提案。メモリと統合時間を大幅に削減しつつ、同等のマッピング精度を実現した。
- 安全な月面着陸のための確率的地形マップ生成手法宇宙ロボティクス2025/12/1
LROのDEMと信頼度データを用い、ガウス過程で不確実性を考慮した月面の確率的標高マップを生成する二段階モデルを提案。
- ShipwreckFinder: マルチビームソナーによる沈没船検出のためのQGISプラグイン海底探査2025/9/1
マルチビームソナーデータから沈没船を自動検出するオープンソースQGISプラグインを開発し、深層学習と合成データ生成により従来手法より高精度なセグメンテーションを実現した。
- 火星模擬環境における地中レーダー測位のフィールド報告測位2025/4/1
火星模擬環境で地中レーダー（GPR）データを収集し、険しい地形でのGPR測位技術を検証したフィールド調査の知見を報告する。
- MarsLGPR: 地中レーダーを用いた火星探査車の自己位置推定自己位置推定2025/3/1
火星探査車の位置推定に地中レーダー(GPR)を活用するため、GPRから1次元の相対移動量を予測する深層学習モデルを開発し、慣性・車輪オドメトリとフィルタリングで統合した。火星類似環境での実験で、車輪オドメトリより高精度で滑り環境での推定を改善し、GPR位置推定用の初の公開データセットも提供する。
- 地中レーダによる地表地形分類の学習地形分類2024/4/1
地中レーダ(GPR)の信号から機械学習で地表の地形を分類する手法を提案し、4種類の地形データセットを構築して有効性を示した。さらにマルチモーダル意味マッピングに統合し、移動ロボットでの実用性を実証した。
- Machine Learning for Shipwreck Segmentation from Side Scan Sonar Imagery: Dataset and Benchmark2024/1/1
- Automatic Data Processing for Space Robotics Machine Learning2023/10/1