Asier Bikandi-Noya

収録論文 6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

• MVP-SLAM: 複数カメラとフロアプランを活用したオンライン視覚慣性SLAM
  SLAM2026/9/30

  建設現場向けに、2台の魚眼カメラとフロアプランをオンラインで統合し、壁検出とマップマッチングでドリフトを逐次補正する視覚慣性SLAMを提案。Hilti-Trimble SLAM Challenge 2026で高精度を達成。

• COMPASS: フロアプランに基づく視覚的ローカライゼーションのためのコンパクトなマルチチャネル事前地図とシーンシグネチャ
  ローカライゼーション2026/4/1

  フロアプランの幾何情報と意味情報を活用し、二つの魚眼カメラを搭載したロボットの位置姿勢を推定するアルゴリズムを提案した。

• RGB-DビジュアルSLAMのための通路認識構造マッピング
  VSLAM2026/4/1

  ドアや通路などの構造要素を検出し、幾何・意味・トポロジー情報を統合してRGB-D VSLAMのシーングラフに組み込む手法を提案した。

• BIM情報を活用した建設現場向けVisual SLAM
  SLAM2025/9/1

  建設現場でのVisual SLAMの軌道ドリフトを抑えるため、BIMから得た壁の構造情報を制約としてバックエンド最適化に組み込み、実現場で精度を向上させた。

• SMapper: SLAMベンチマーク用マルチモーダルデータ取得プラットフォーム
  SLAM2025/9/1

  SLAM研究向けに、LiDAR・マルチカメラ・慣性センサを同期統合したオープンハードウェアプラットフォームSMapperを開発し、屋内屋外のデータセットSMapper-lightとベンチマーク結果を公開した。

• BIM制約付き最適化による建設モニタリングの高精度位置推定とずれ補正
  sim2real2025/4/1

  建設現場のARモニタリングにおいて、BIMの設計平面と実測平面をマッチングし最適化でSLAMとBIMの座標変換を求めることで、ドリフトを低減し位置合わせ精度を向上させる手法を提案した。