David Thorne

Army Research Laboratory

収録論文 5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。

• 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。

• 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。

• 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。

• Multi-Robot Task Assignment and Path Finding for Time-Sensitive Missions with Online Task Generation
  2023/10/1