Aoki Takanose

収録論文 5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

• KING: 身体性を考慮した運動学グラフニューラルネットワークによる脚式・車輪式ロボットの統一的動作表現
  オドメトリ推定2026/8/1

  脚式・車輪式ロボットの運動学を統一グラフで表現するGNNベースのモデルを提案し、多様なロボットで高精度なオドメトリ推定を実現。

• 整流フローによるLiDARアップサンプリングで簡単になった画像-点群レジストレーション
  レジストレーション2026/7/1

  単一の疎なLiDARスキャンから整流フローで密な強度画像を生成し、カメラ画像と特徴マッチングしてPnP-RANSACで6自由度の相対姿勢を推定する、シンプルで効果的な画像-点群レジストレーション手法を提案した。

• 足触覚情報を取り入れたオンライン学習型脚運動学によるLiDAR-IMU-脚の密結合オドメトリ
  歩行2025/6/1

  脚の触覚情報をオンライン学習するニューラル運動学モデルをファクタグラフに統合し、特徴の乏しい砂浜や不整地でもロバストに自己位置推定する手法を提案した。

• 厳密な点群ダウンサンプリングを用いた密結合レンジ慣性オドメトリとマッピング
  SLAM2025/5/1

  コアセット抽出により元の点群と厳密に同じ二次誤差関数を与えるダウンサンプリングを実現し、CPUのみでリアルタイム動作する高精度なSLAMフレームワークを構築した。

• GPU上の勾配誘導粒子フィルタによる距離ベース6自由度モンテカルロSLAM
  SLAM2025/4/1

  距離センサを用いた6自由度SLAMにおいて、尤度の勾配情報で粒子を誘導する粒子更新法とキーフレーム地図表現をGPUで並列化し、次元の呪いを緩和して高い曖昧性や誘拐状況にも頑健な手法を提案した。