Benedikt Mersch

収録論文 11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

• KISS-SLAM: シンプルで堅牢かつ高精度な3D LiDAR SLAMシステム
  SLAM2025/3/1

  LiDARのみを用いたSLAMにおいて「Keep It Small and Simple」の原則に基づき、追加センサや複雑な調整なしで高精度な自己位置推定と地図構築を実現するシステムを提案した。

• 点群密度マップを用いたLiDAR SLAMの効率的なループ閉じ込め
  SLAM2025/1/1

  LiDAR搭載ロボットのためのループ閉じ込め検出手法を提案し、様々なスキャンパターンや解像度に対応しながら、屋外SLAMの精度と長期局所化を向上させる。

• Kinematic-ICP: 平面移動する車輪型ロボットのための運動学的制約を導入したLiDARオドメトリ
  LiDARオドメトリ2024/10/1

  車輪型移動ロボットの運動学的制約をICP最適化に組み込み、LiDARと車輪オドメトリを動的に融合することで、倉庫などの平面環境での自己位置推定精度を向上させた。

• HeLiMOS: 異種LiDARセンサ向け3D点群移動物体セグメンテーションデータセット
  移動物体セグメンテーション2024/8/1

  機械式・固体式を含む4種類の異なるLiDARセンサで取得した点群に移動物体セグメンテーションのラベルを付与したデータセットを構築し、人手ラベリングを大幅に削減する自動ラベリング手法を提案した。

• Building Volumetric Beliefs for Dynamic Environments Exploiting Map-Based Moving Object Segmentation
  2023/7/1
• KISS-ICP: In Defense of Point-to-Point ICP -- Simple, Accurate, and Robust Registration If Done the Right Way
  2022/9/1
• Receding Moving Object Segmentation in 3D LiDAR Data Using Sparse 4D Convolutions
  2022/6/1
• Automatic Labeling to Generate Training Data for Online LiDAR-based Moving Object Segmentation
  2022/1/1
• Self-supervised Point Cloud Prediction Using 3D Spatio-temporal Convolutional Networks
  2021/10/1
• Maneuver-based Trajectory Prediction for Self-driving Cars Using Spatio-temporal Convolutional Networks
  2021/9/1
• Moving Object Segmentation in 3D LiDAR Data: A Learning-based Approach Exploiting Sequential Data
  2021/5/1