Danwei Wang
収録論文 17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
- 大規模シーン再構成のためのローカルからグローバルへのループクロージャを備えたマルチサブマップ暗黙的ニューラルSLAMSLAM2026/8/10
NeRFベースのSLAMを大規模環境に拡張するため、マルチサブマップ構造と二段階のループクロージャ機構を導入し、記憶爆発を防ぎつつ高精度な再構成とロバストな位置推定を実現した。
- MIL-LC: 頑健な磁気・慣性・LiDAR融合マルチモーダル位置推定フレームワーク位置推定2026/6/1
GNSS拒否環境や幾何学的反復・テクスチャレス環境でも頑健な位置推定を実現するため、磁気センサ・慣性センサ・LiDARを融合したマルチモーダル位置推定フレームワークMIL-LCを提案した。
- RoSLAC: 複数磁力計のロバストな同時位置推定と校正位置推定2026/4/1
GPSが使えない環境での移動ロボット位置推定のため、磁力計の歪みを補正しながら位置推定を同時に行うロバストな手法を提案した論文。
- ロボティクスに最適な3Dシーン表現は何か？幾何表現から基盤モデルまで3Dシーン表現2025/12/1
ロボティクスにおける点群・ボクセル・SDF・NeRF・3DGS・基盤モデルなどの3Dシーン表現を、知覚・地図構築・自己位置推定・ナビゲーション・マニピュレーションの5モジュール別に整理・比較したサーベイ。
- L2M-Calib: LiDARと複数磁気センサのワンキーキャリブレーション手法キャリブレーション2025/12/1
磁気センサとLiDARの融合システム向けに、外部パラメータと磁気センサの内部歪みパラメータを同時推定するワンキーキャリブレーション手法を提案し、シミュレーションと実機実験で高精度・高ロバスト性を示した。
- UniLGL: FOV制限/パノラマLiDARのための均一な場所認識に基づくグローバル位置推定グローバル位置推定2025/7/1
LiDAR点群を空間・強度のBEV画像に変換し、異種センサにも対応する均一な特徴抽出と視点不変性で、登録不要の高精度なグローバル位置推定を実現した。
- MCN-SLAM: ハイブリッド暗黙的ニューラルシーン表現を用いたマルチエージェント協調ニューラルSLAMSLAM2025/6/1
複数エージェントが協調して動作する分散型ニューラルSLAMフレームワークを提案し、通信帯域制約下での大規模環境の再構成と、単一・複数エージェント両対応の実世界データセットを構築した。
- IDF-MFL: 移動ロボットのためのインフラ不要・ドリフトフリー磁場自己位置推定自己位置推定2024/11/1
建物や地下パイプなどが生む環境磁場を利用し、事前インフラなしで外れ値に頑健な状態推定によりドリフトのない自己位置推定を実現した。
- CTE-MLO: 連続時間かつ高効率なマルチLiDARオドメトリと局所化可能性を考慮した点群サンプリングマルチLiDARオドメトリ2024/8/1
複数のLiDARからの点群を連続時間ガウス過程とカルマンフィルタで統合し、局所化可能性を考慮したサンプリングで計算量を抑えつつ高精度・リアルタイムな自己位置推定を実現する手法を提案。
- MG-SLAM: マンハッタン世界仮説を用いた構造ガウシアンスプラッティングSLAMSLAM2024/5/1
マンハッタン世界仮説を利用し、室内環境の未観測領域を補間して完全な3D再構成を実現するRGB-DガウシアンスプラッティングSLAMを提案した。
- 大規模シーンにおける単眼カメラの深度・姿勢・暗黙的シーン表現のインクリメンタル統合学習3D再構成2024/4/1
単眼カメラ映像から大規模シーンの高精度な深度推定・カメラ姿勢推定・フォトリアルな3D再構成を同時に実現するインクリメンタル統合学習フレームワークを提案。
- 高密度ビジュアルSLAMのためのコンパクト3DガウシアンスプラッティングSLAM2024/3/1
3Dガウシアンを用いたSLAMのメモリと計算コストを削減するため、スライディングウィンドウによるマスキングと幾何コードブックでガウシアン楕円体を圧縮し、高精度な姿勢推定とリアルタイム描画を両立させた。
- NeSLAM: 深度補完とノイズ除去を備えたニューラル暗黙的マッピングと自己教師あり特徴追跡SLAM2024/3/1
RGB-Dセンサの疎でノイズの多い深度を補完・除去するネットワークとSDFベースの階層的シーン表現、NeRFベースの自己教師あり特徴追跡を組み合わせ、高精度な3D再構成とロバストなカメラ追跡を実現したSLAMフレームワーク。
- Towards Real-World Aerial Vision Guidance with Categorical 6D Pose Tracker2024/1/1
- NTU4DRadLM: 4D Radar-centric Multi-Modal Dataset for Localization and Mapping2023/9/1
- Semantic Reinforced Attention Learning for Visual Place Recognition2021/8/1
- Magnetic-Assisted Initialization for Infrastructure-free Mobile Robot Localization2019/11/1