Dominik Kulmer

収録論文 9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

• FAR-LIO: 高速自律走行を実現する高速・高精度・堅牢なLiDAR-慣性オドメトリ
  オドメトリ2026/6/1

  CUDAで高速化したLiDAR-慣性オドメトリフレームワークFAR-LIOを提案し、自律レースなど高速移動環境での低遅延・高精度な位置推定を実現した。

• vEDGAR：CARLAはハードウェアインザループ試験に使えるか？
  sim2real2025/12/1

  自動運転ソフトウェアを実車のハードウェア上でリアルタイムにテストするためのシミュレーションフレームワークvEDGARを開発し、CARLAのHiL試験への適用可能性を評価した。

• CaLiV: 任意のセンサ構成に対応するLiDAR-車両間キャリブレーション
  キャリブレーション2025/4/1

  視野が重ならない複数LiDARでも、運動を利用して重なりを生成し、GMMベースの位置合わせでセンサ間・センサ-車両間の外部パラメータを高精度に推定する手法を提案。

• FlexCloud: 点群マップの直接的なモジュラー地理参照とドリフト補正
  SLAM2025/2/1

  SLAMで生成した点群マップにGNSS位置を用いて直接地理参照を行い、3Dラバーシート変換で長期ドリフトによる歪みを補正するモジュラー手法を提案。

• OpenLiDARMap: 地図事前情報を用いたドリフトゼロの点群マッピング
  SLAM2025/1/1

  GNSSが使えない環境で、公開されている建物フットプリントや航空スキャン由来の表面モデルを事前情報として活用し、LiDARスキャンと組み合わせることで、長距離ドリフトのない高精度な地理参照済み3D点群地図を生成する手法を提案した。

• Multi-LiCa: 動きとターゲット不要のマルチLiDAR間キャリブレーションフレームワーク
  キャリブレーション2025/1/1

  複数のLiDAR間の外部キャリブレーションを、動きや専用ターゲット、初期変換、他センサなしで自動的に行う2段階手法を提案。粗合わせに特徴ベースマッチング、微調整にGICPとコストベースマッチングを用いる。

• FlexMap Fusion: HDマップとOpenStreetMapの地理参照と自動統合
  HDマップ2024/4/1

  LiDARとカメラから生成したHDベクターマップをOpenStreetMapと自動統合し、地理参照や不足する意味属性の補完を行う手法を提案。人手作業を削減し、マッピングパイプラインの拡張性と地図の完全性を向上させる。

• Multi-LiDAR Localization and Mapping Pipeline for Urban Autonomous Driving
  2023/11/1
• EDGAR: An Autonomous Driving Research Platform -- From Feature Development to Real-World Application
  2023/9/1