Daniele Cattaneo

収録論文 20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

• 自己教師ありオンライン型ロボット非依存 traversability 推定：オープンワールド環境向け
  ナビゲーション2026/5/1

  ロボットが未ラベルの経験から連続的に学習し、安全で効率的な経路を選択できるようにする、自己教師ありオンライン traversability 推定フレームワーク COTRATE を提案した。

• 4Dパノプティック占有追跡のための潜在ガウススプラッティング
  4D占有追跡2026/2/1

  動的環境の4D時空間構造を捉えるため、3D特徴を動的なガウス点群として表現し、多視点特徴を集約して占有追跡を行う手法を提案。

• 基盤モデル誘導BEVマップによる3D物体検出と追跡の融合
  自動運転知覚2025/10/1

  DINOv2の特徴をBEV表現に蒸留し、透視図とBEVのハイブリッド表現で3D物体検出・追跡を高精度化する手法を提案。

• 階層的クラス増分セマンティックセグメンテーションによる動的ロボット支援手術
  セグメンテーション2025/8/1

  ロボット支援手術のためのクラス増分セグメンテーション手法TOPICS+を提案し、手術環境向けのベンチマークと144クラス超のラベルを整備した。

• 不確実性を考慮した学習によるオープンセットLiDARパノプティックセグメンテーション
  LiDARセグメンテーション2025/6/1

  LiDARパノプティックセグメンテーションにおいて、未知の物体クラスを検出するために、ディリクレ分布に基づく証拠学習で予測不確実性をモデル化し、不確実性を活用して未知インスタンスを識別・セグメンテーションするフレームワークULOPSを提案した。

• 深層グラフ合意による視覚的ループ閉じ込み検出
  SLAM2025/5/1

  視覚的に類似したキーフレームのクリークをグラフニューラルネットワークで処理し、ループ閉じ込みの合意を推定するLoopGNNを提案。高精度・高再現率で従来手法を上回る。

• 双曲空間における分類体系認識型の継続的セマンティックセグメンテーション
  セマンティックセグメンテーション2024/7/1

  双曲空間と分類体系木構造を用いて、自動運転向けのクラス増分セマンティックセグメンテーションを実現し、破滅的忘却を抑えつつ新クラスを学習する手法TOPICSを提案。

• 運動と深層点対応を用いたターゲット不要のカメラ-LiDAR自動キャリブレーション
  キャリブレーション2024/4/1

  視覚・LiDARオドメトリの運動推定と深層学習による2D-3D点対応を組み合わせ、専用ターゲットや人手を要さずにカメラ-LiDAR間の外部キャリブレーションを最適化で求める手法を提案。

• CMRNext: 実環境でのカメラ-LiDARマッチングによる自己位置推定と外部キャリブレーション
  自己位置推定/キャリブレーション2024/2/1

  カメラ画像とLiDAR点群の対応をオプティカルフロー推定として解き、センサー固有パラメータに依存せず未知環境でもゼロショットで単眼自己位置推定と外部キャリブレーションを実現する手法を提案。

• RaLF: Flow-based Global and Metric Radar Localization in LiDAR Maps
  2023/9/1
• CoVIO: Online Continual Learning for Visual-Inertial Odometry
  2023/3/1
• PADLoC: LiDAR-Based Deep Loop Closure Detection and Registration Using Panoptic Attention
  2022/9/1
• Continual SLAM: Beyond Lifelong Simultaneous Localization and Mapping Through Continual Learning
  2022/3/1
• Unsupervised Domain Adaptation for LiDAR Panoptic Segmentation
  2021/9/1
• LCDNet: Deep Loop Closure Detection and Point Cloud Registration for LiDAR SLAM
  2021/3/1
• CMRNet++: Map and Camera Agnostic Monocular Visual Localization in LiDAR Maps
  2020/4/1
• A Benchmark for Point Clouds Registration Algorithms
  2020/3/1
• Vehicle Ego-Lane Estimation with Sensor Failure Modeling
  2020/2/1
• Global visual localization in LiDAR-maps through shared 2D-3D embedding space
  2019/10/1
• CMRNet: Camera to LiDAR-Map Registration
  2019/6/1