Daniel Barath

ETH Zurich

収録論文 10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

• CLoSeR: 長文ストリーミング再構成のためのループ閉じ込み
  3D再構成2026/10/1

  ストリーミング3D再構成基盤モデルにループ閉じ込みを導入し、SE(3)多様体上で姿勢を最適化することで、キロメートル規模の長い系列でもドリフトを抑えて高精度な再構成を実現した。

• SG2Loc: 3Dシーングラフを用いた逐次視覚位置推定
  位置推定2026/6/10

  3Dシーングラフを環境表現に用いた軽量な逐次視覚位置推定手法を提案。パーティクルフィルタとセマンティック特徴マッチングにより、大規模な画像データベースや点群を必要とせずに位置推定を実現する。

• Z-FLoc: 幾何プリミティブによるゼロショット間取り図位置推定
  位置推定2026/6/1

  カメラ画像と間取り図の見た目の差を、直線や円などの幾何プリミティブで橋渡しし、再学習なしで未知環境に適用できるゼロショットの位置推定手法を提案した。

• 実世界でのDROID-SLAM：不確実性を考慮した動的環境対応RGB SLAM
  SLAM2026/3/1

  動的環境で頑健なリアルタイムRGB SLAMシステムを提案し、多視点の視覚特徴の不一致から画素ごとの不確実性を推定して追跡と再構築を改善した。

• VIGS-SLAM: 視覚慣性ガウススプラッティングSLAM
  SLAM2025/12/1

  視覚とIMUを統合最適化し、3Dガウススプラッティングによるリアルタイム追跡と高精細再構成を実現したSLAMシステム。

• どこを見るべきかを学習：幾何情報を用いた能動的定位のための自己教師あり視点選択
  能動的定位2024/7/1

  幾何情報を活用した自己教師あり学習により、ロボットが定位精度を高めるための視点をリアルタイムに選択する手法を提案し、合成・実データで既存手法を上回る性能を示した。

• MAP-ADAPT: リアルタイム品質適応型セマンティック3Dマップ
  セマンティックマッピング2024/6/1

  RGBDフレームから、シーンの意味情報と幾何学的複雑さに応じて領域ごとに品質を変える単一のセマンティック3Dマップをリアルタイム生成する手法。

• Volumetric Semantically Consistent 3D Panoptic Mapping
  2023/9/1
• Minimal Cases for Computing the Generalized Relative Pose using Affine Correspondences
  2020/7/1
• EPOS: Estimating 6D Pose of Objects with Symmetries
  2020/4/1