Cyrill Stachniss

収録論文 93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

• オクルージョンと高速物体運動下での自己回復機能を備えた頑健な6-DoF物体姿勢追跡
  姿勢追跡2026/7/26

  RGB-Dデータを用いた未学習物体の6-DoF姿勢追跡において、学習ベースのキーポイントマッチングと最適化ベースの位置合わせを組み合わせ、追跡失敗の検出と自動回復を行うモジュールを新たに提案した。オクルージョンや高速運動下でも頑健に追跡を継続できる。

• 静止画像と時空間トマトデータによる強・弱ラベルを用いた検出・セグメンテーション・追跡・ビデオインスタンスセグメンテーションの実現
  データセット2026/7/16

  商業的環境でロボットが取得したトマト植物の画像データセット2種（静止画像とビデオ）を公開し、果実の熟度をピクセルレベルでラベル付けした。

• 情報量を考慮したオドメトリと遡及的ループクロージャによるグラフベースLiDAR SLAMの地図整合性向上
  SLAM2026/7/1

  LiDAR SLAMにおいて、軌道精度だけでなく再訪地点での地図の幾何的整合性を高めるため、ICPの情報行列を推定してオドメトリ制約を重み付けし、階層的かつ遡及的なループクロージャで見逃しを回復する手法を提案した。

• DigiForest: 持続可能な林業のためのデジタル分析とロボティクス
  林業ロボティクス2026/4/1

  森林管理の持続可能性向上を目指し、自律ロボット群による樹木データ収集、自動特性抽出、意思決定支援、低影響伐採を統合した大規模精密林業システムを提案・実証した論文。

• LiPS: リソース制約のあるロボティクスのための軽量パノプティックセグメンテーション
  パノプティックセグメンテーション2026/4/1

  リソース制約のあるロボット向けに、計算量を大幅に削減しつつ高精度なパノプティックセグメンテーションを実現する軽量モデルLiPSを提案した。

• 3D LiDAR SLAMにおける最大クリークを用いたループ閉じ込み
  SLAM2026/3/1

  RANSACの代わりに、対応点の整合性グラフ上の最大クリーク探索でループ閉じ込みを検証する決定論的アルゴリズムCliRegを提案し、ノイズや外れ値に頑健で、実データで精度が向上することを示した。

• SAHA: 選択的間伐のための監督付き自律ハーベスタ
  森林ロボティクス2026/1/1

  4.5トンのハーベスタを改造し、学習とモデルベースの制御を組み合わせて、森林内を自律走行して選択的に木を伐採するシステムを開発し、北欧の森林で数キロメートルに及ぶ実証実験を行った。

• 汎用3D事前情報を用いた動的環境向けVisual SLAM
  Visual SLAM2025/12/1

  フィードフォワード再構成モデルで動的領域を除去し、その深度予測をパッチベースのバンドル調整と統合することで、動的環境でもロバストにカメラ姿勢を推定する単眼Visual SLAMを提案。

• 任意の点を位置合わせ：フローマッチングによる3D点群レジストレーションのスケーリング
  点群レジストレーション2025/12/1

  点群レジストレーションを条件付き生成問題として捉え、学習した連続的な点ごとの速度場でノイズ点を位置合わせ済みシーンへ輸送することで、多視点点群を直接統合する手法を提案。ペアワイズ・多視点ベンチマークで最先端性能を達成。

• 前回セッションの再構成を活用した効率的な視点計画による植物の反復モニタリング
  視点計画2025/10/1

  前回の3Dモデルを再利用し、一度の視点計画で効率的に植物を観測する手法を提案。実データで少ない視点数と短い経路で高い被覆率を達成。

• センサ固有モデリング不要な堅牢LiDAR慣性オドメトリ
  LiDARオドメトリ2025/9/1

  センサ固有のモデリングに依存せず、簡易な運動モデルとスキャン・トゥ・マップ法を組み合わせたLiDAR慣性オドメトリを提案し、多様なセンサと環境で同一設定での堅牢性を実証した。

• 不確実性を考慮した能動的知覚によるオープンボキャブラリ物体目標ナビゲーション
  物体目標ナビゲーション2025/6/1

  視覚言語モデルの意味的不確実性を確率モデルで定量化し、地図と探索計画に統合することで、プロンプト調整なしに物体目標ナビゲーションを効率化する手法を提案した。

• 2Dガウシアンスプラッティングによる大域的に一貫したRGB-D SLAM
  SLAM2025/6/1

  2Dガウシアンスプラッティングを地図表現に用い、深度一貫性を活かしたカメラ姿勢最適化とMASt3Rによるループ検出・再局在化で、高精度かつ大域的に一貫したRGB-D SLAMを実現した。

• DM-OSVP++: 3D拡散モデルを用いたRGBベース物体再構成のためのワンショット視点計画
  視点計画2025/4/1

  3D拡散モデルを事前情報として活用し、初期の多視点画像から物体の近似モデルを生成して、複雑な部分に焦点を当てた視点を一度に計画する手法を提案。シミュレーションと実世界実験で有効性を検証した。

• ドップラー支援レーダー・LiDAR慣性SLAM
  SLAM2025/4/1

  4DレーダーとFMCW LiDARのドップラー速度を活用し、動的環境でも高精度な自己位置推定と地図生成を実現するSLAMフレームワークを提案。

• キーポイントの意味統合による屋外農業環境での特徴マッチング改善
  特徴マッチング2025/3/1

  ブドウ園のような反復構造の多い屋外環境で、キーポイントに意味情報を統合して特徴記述子を識別しやすくし、特徴マッチング精度を12.6%向上させた。

• 効率的な暗黙的ニューラルマップ表現による屋内自己位置推定精度の向上
  自己位置推定2025/3/1

  2D LiDARスキャンから位置・方向の幾何特徴を捉える暗黙的ニューラルマップ表現を提案し、モンテカルロ自己位置推定の観測モデルに組み込むことで屋内ロボットの位置推定精度を向上させた。

• 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。

• 異なるセンサを用いた実果樹園環境における3D階層的パノプティックセグメンテーション
  3Dセグメンテーション2025/3/1

  リンゴ果樹園の3Dデータに対し、樹木・幹・果実の意味/インスタンス分割を同時に行い、木ごとの果実数を推定できる階層的パノプティックセグメンテーション手法を提案し、実環境データセットも公開した。

• PINGS: 点ベース暗黙的ニューラルマップにおけるガウシアンスプラッティングと距離場の統合
  SLAM2025/2/1

  LiDARとカメラから距離場と放射輝度場を同時に構築し、幾何学的整合性を保つことで相互に精度を高め合うSLAMシステムを提案した。

• Wheel-GINS: 車輪搭載IMUを用いたGNSS/INS統合航法システム
  GNSS/INS統合測位2025/1/1

  車輪に取り付けたIMUとGNSSを拡張カルマンフィルタで統合し、GNSS遮蔽時でも長期的に高精度な自己位置推定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。

• マルチモーダル適応と汎化の進展：従来手法から基盤モデルまで
  マルチモーダル適応2025/1/1

  マルチモーダルなドメイン適応・汎化に関する初の包括的サーベイであり、従来手法からCLIPなどの基盤モデルを活用した最新手法までを整理し、課題と今後の方向性を示した。

• 連続時間軌道を活用した効率的なLiDARバンドル調整によるマルチスキャン位置合わせ
  SLAM/点群位置合わせ2024/12/1

  連続時間軌道を最小二乗調整に組み込み、対応探索の枝刈りとアウトオブコアバッファで数千点群を効率的に大域整合させる3D LiDARバンドル調整手法を提案。

• オープンワールド・パノプティックセグメンテーション
  セグメンテーション2024/12/1

  テスト時に未知のカテゴリや物体を発見しつつ既知カテゴリの性能も維持するオープンワールド・パノプティックセグメンテーション手法Con2MAVを提案し、自動運転向けの新ベンチマークPANICを構築した。

• エピポーラ注意場変換器による鳥瞰図セマンティックセグメンテーション
  BEVセグメンテーション2024/12/1

  複数カメラから鳥瞰図（BEV）を生成するトランスフォーマーにおいて、学習済み位置エンコーディングの代わりにエピポーラ幾何制約を注意機構に組み込む手法を提案し、地図セマンティックセグメンテーションで2%のmIoU改善と汎化性能向上を達成した。

• ActiveGS: ガウシアンスプラッティングを用いた能動的シーン再構成
  能動的再構成2024/12/1

  RGB-Dカメラを搭載した移動体が未知環境を能動的に探索し、ガウシアンスプラッティングとボクセルマップを組み合わせて高精度な地図を構築する手法を提案。

• 色付き点群を用いた3Dインスタンスセグメンテーションと再同定による果実の時系列モニタリング
  農業ロボティクス2024/11/1

  果樹園で経時的に取得した3D点群から果実を個別にセグメンテーションし、3DスパースCNNとアテンションによるマッチングで同一果実を追跡する手法を提案し、イチゴとリンゴで有効性を示した。

• 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。

• 適応的経路計画によるロボットビジョンの能動学習
  能動学習2024/10/1

  未知環境でのロボットの視覚性能を高めるため、高品質な人手ラベルと自動生成された疑似ラベルを組み合わせ、適応的な経路計画で効率的に学習データを収集するフレームワークを提案した。

• AdaCropFollow: 視覚による樹冠下ナビゲーションのための自己教師ありオンライン適応
  ナビゲーション2024/10/1

  農業ロボットの樹冠下ナビゲーションにおいて、視覚基盤モデルと幾何学的事前知識、擬似ラベルを用いた自己教師ありオンライン適応により、展開時のドメインシフトに適応する手法を提案した。

• 地図表現に依存しない適応的情報経路計画ポリシー
  経路計画2024/10/1

  異なる地図表現に統一的に対応する適応的情報経路計画の定式化を提案し、学習ポリシーを多様な地形監視ミッションで訓練・展開可能にした。

• 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。

• 市販車のGNSSと車載カメラデータを用いたロバストな道路網推定
  自動運転/地図生成2024/8/1

  市販車に搭載されたGNSSとカメラのデータから、畳み込みニューラルネットワークとマップマッチングを用いて道路中心線を推定し、複雑な道路形状でも高精度に道路網を構築する手法を提案した。

• 農業ロボティクス向け果実の形状補完データセットとベンチマーク
  農業ロボティクス2024/7/1

  農業ロボットによる果実収穫のための、ピーマンのRGB-Dデータセットと高精度点群を提供し、遮蔽下での3D形状補完を可能にする。

• 4次元陰的ニューラル表現を用いた動的環境における3D LiDARマッピング
  SLAM/マッピング2024/5/1

  LiDARスキャン列から時空間陰的ニューラル表現を学習し、動的物体を除去して静的な3Dマップを高精度に再構成する手法を提案。

• 3D拡散モデルの事前分布を活用したRGB画像からのワンショット視点計画
  視点計画2024/3/1

  3D拡散モデルが生成する形状事前分布を利用し、対象物体のRGB画像1枚だけから効率的な視点計画を一度に行う手法を提案した。

• STAIR: 意味的ターゲット能動的暗黙再構成
  能動的再構成2024/3/1

  RGB-D計測と2D意味ラベルを入力に、意味的暗黙ニューラル表現と不確かさ推定に基づく計画で、対象物体を能動的に再構成するフレームワークを提案。

• 動的グラフを用いた深層強化学習による適応的な情報探索経路計画
  経路計画2024/2/1

  未知の3D環境で目標を効率的に発見するため、ロボット周辺に動的にグラフを構築して経路を再計画する深層強化学習手法を提案し、果樹園モニタリングのシミュレーションで有効性を示した。

• PIN-SLAM: LiDAR SLAM Using a Point-Based Implicit Neural Representation for Achieving Global Map Consistency
  2024/1/1
• BonnBeetClouds3D: A Dataset Towards Point Cloud-based Organ-level Phenotyping of Sugar Beet Plants under Field Conditions
  2023/12/1
• Semi-Supervised Active Learning for Semantic Segmentation in Unknown Environments Using Informative Path Planning
  2023/12/1
• LIO-EKF: High Frequency LiDAR-Inertial Odometry using Extended Kalman Filters
  2023/11/1
• PAg-NeRF: Towards fast and efficient end-to-end panoptic 3D representations for agricultural robotics
  2023/9/1
• Building Volumetric Beliefs for Dynamic Environments Exploiting Map-Based Moving Object Segmentation
  2023/7/1
• PhenoBench -- A Large Dataset and Benchmarks for Semantic Image Interpretation in the Agricultural Domain
  2023/6/1
• Panoptic Mapping with Fruit Completion and Pose Estimation for Horticultural Robots
  2023/3/1
• Constructing Metric-Semantic Maps using Floor Plan Priors for Long-Term Indoor Localization
  2023/3/1
• On Domain-Specific Pre-Training for Effective Semantic Perception in Agricultural Robotics
  2023/3/1
• A Survey on Global LiDAR Localization: Challenges, Advances and Open Problems
  2023/2/1
• An Informative Path Planning Framework for Active Learning in UAV-based Semantic Mapping
  2023/2/1
• Online and Offline Learning of Player Objectives from Partial Observations in Dynamic Games
  2023/2/1
• Gaussian Radar Transformer for Semantic Segmentation in Noisy Radar Data
  2022/12/1
• Predicting Dense and Context-aware Cost Maps for Semantic Robot Navigation
  2022/10/1
• IR-MCL: Implicit Representation-Based Online Global Localization
  2022/10/1
• SHINE-Mapping: Large-Scale 3D Mapping Using Sparse Hierarchical Implicit Neural Representations
  2022/10/1
• Long-Term Localization using Semantic Cues in Floor Plan Maps
  2022/10/1
• Learning-Based Dimensionality Reduction for Computing Compact and Effective Local Feature Descriptors
  2022/9/1
• KISS-ICP: In Defense of Point-to-Point ICP -- Simple, Accurate, and Robust Registration If Done the Right Way
  2022/9/1
• Online Pole Segmentation on Range Images for Long-term LiDAR Localization in Urban Environments
  2022/8/1
• Receding Moving Object Segmentation in 3D LiDAR Data Using Sparse 4D Convolutions
  2022/6/1
• Robust Onboard Localization in Changing Environments Exploiting Text Spotting
  2022/3/1
• Adaptive Path Planning for UAVs for Multi-Resolution Semantic Segmentation
  2022/3/1
• Monitoring and mapping of crop fields with UAV swarms based on information gain
  2022/3/1
• MD-SLAM: Multi-cue Direct SLAM
  2022/3/1
• Informative Path Planning for Active Learning in Aerial Semantic Mapping
  2022/3/1
• 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
• Adaptive Path Planning for UAV-based Multi-Resolution Semantic Segmentation
  2021/8/1
• Online Range Image-based Pole Extractor for Long-term LiDAR Localization in Urban Environments
  2021/8/1
• Inferring Objectives in Continuous Dynamic Games from Noise-Corrupted Partial State Observations
  2021/6/1
• Learning an Overlap-based Observation Model for 3D LiDAR Localization
  2021/5/1
• Simple But Effective Redundant Odometry for Autonomous Vehicles
  2021/5/1
• Range Image-based LiDAR Localization for Autonomous Vehicles
  2021/5/1
• Moving Object Segmentation in 3D LiDAR Data: A Learning-based Approach Exploiting Sequential Data
  2021/5/1
• OverlapNet: Loop Closing for LiDAR-based SLAM
  2021/5/1
• SuMa++: Efficient LiDAR-based Semantic SLAM
  2021/5/1
• Visual Place Recognition using LiDAR Intensity Information
  2021/3/1
• 4D Panoptic LiDAR Segmentation
  2021/2/1
• Adaptive Robust Kernels for Non-Linear Least Squares Problems
  2020/4/1
• A Benchmark for LiDAR-based Panoptic Segmentation based on KITTI
  2020/3/1
• Building an Aerial-Ground Robotics System for Precision Farming: An Adaptable Solution
  2019/11/1
• Visual Servoing-based Navigation for Monitoring Row-Crop Fields
  2019/9/1
• Long-Term Robot Navigation in Indoor Environments Estimating Patterns in Traversability Changes
  2019/9/1
• ReFusion: 3D Reconstruction in Dynamic Environments for RGB-D Cameras Exploiting Residuals
  2019/5/1
• SemanticKITTI: A Dataset for Semantic Scene Understanding of LiDAR Sequences
  2019/4/1
• WeedMap: A large-scale semantic weed mapping framework using aerial multispectral imaging and deep neural network for precision farming
  2018/8/1
• Bonnet: An Open-Source Training and Deployment Framework for Semantic Segmentation in Robotics using CNNs
  2018/2/1
• A General Framework for Flexible Multi-Cue Photometric Point Cloud Registration
  2017/9/1
• Real-time Semantic Segmentation of Crop and Weed for Precision Agriculture Robots Leveraging Background Knowledge in CNNs
  2017/9/1
• Collaborative Filtering for Predicting User Preferences for Organizing Objects
  2015/12/1
• A Probabilistic Framework for Learning Kinematic Models of Articulated Objects
  2014/5/1