Christa S. Robison

Army Research Laboratory

収録論文 7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

• シーン分解によるオンライン幾何変化検出
  変化検出2026/9/15

  LiDARやRGB-Dセンサを用いて、環境をシーンに分解しサブマップ間の比較でオンラインに幾何変化を検出するフレームワークCDSDを提案した。

• PinNet: キーポイント認識と幾何学的埋め込みを用いたLiDAR SLAMのループ閉じ込みのための学習型局所記述子
  SLAM/ループ閉じ込み2026/6/1

  LiDAR点群から局所幾何記述子を生成するニューラルネットワークPinNetを提案し、場所認識とスキャン間レジストレーションによるループ閉じ込みを実現した。

• OptMap: サブモジュラー最大化による幾何地図蒸留
  SLAM/地図2025/12/1

  LiDARの大量点群から、用途ごとに有益な情報を選びながらオンラインで小型の幾何地図を生成する蒸留アルゴリズムを提案。

• 学習ベース局所記述子による幾何学的マルチセッション地図統合
  SLAM/地図統合2025/12/1

  異なるセッションで取得した大規模点群地図を、キーポイント対応エンコーダと平面幾何トランスフォーマで抽出した特徴量により位置合わせし、ループ閉じ込みと相対姿勢推定を行って統合する手法を提案した論文。

• 点群から滑らかな状態依存走行可否を学習するSPARTA
  走行可否推定/オフロード自律走行2025/6/1

  地形の走行可否が車両の向きに依存することに着目し、点群から進入角度ごとのリスク分布を滑らかな解析関数として予測する手法を提案。シミュレーションと実機で有効性を示した。

• 学習ベースの登録関連特徴量を用いたLiDAR慣性オドメトリとマッピング
  SLAM2024/10/1

  LiDAR SLAMのための学習ベース特徴抽出器を提案し、点群の約20%のみで高精度な位置推定とメモリ使用量の削減を実現した。

• SLAMにおけるキーフレーム選択と利用のための劣モジュラ最適化
  SLAM2024/10/1

  SLAMで保存するLiDARスキャン(キーフレーム)の選択と利用を劣モジュラ最適化で改善し、保存数と計算時間を削減しつつ定位性能を維持する手法を提案。