Effie Daum

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

• 位置情報のみからの軌道比較：曲率ベースの時間同期とドリフト誤差指標
  SLAM評価2026/9/14

  ロボティクスにおける軌道評価のための新しいプロトコルを提案し、曲率信号に基づく時間同期法と走行距離で正規化した誤差指標を組み合わせることで、より厳密で再現可能な評価を可能にする。

• FoMo: モンモランシー森林におけるロボットナビゲーションのためのマルチシーズンデータセット
  データセット/SLAM2026/3/1

  北方林で1年間にわたり収集された、季節変化を含むロボットナビゲーション用の大規模データセットを構築し、既存のオドメトリやSLAM手法の季節変化に対する頑健性を評価した。

• ASAP-MO：ミッションクリティカル運用のための高度な状況認識と知覚
  群制御2025/5/1

  原子力施設の検査を想定し、2台の無人地上車両を単一基地局から遠隔操作して屋内・屋外をマッピングし、統合地図を生成できることを実証したフィールド報告。

• 気圧センサでICPを強化：3Dマップの一貫性向上
  SLAM2024/10/1

  気圧高度計の制約をICPに統合し、縦坑などで問題となる重力方向のドリフトを84%削減して3D SLAMの精度を高める手法を提案。

• ドローン支援によるオフロードナビゲーションのための自己教師あり地形認識
  オフロードナビゲーション2024/9/1

  ホバリングするドローンからの空撮画像を用いて、地面ロボットの振動や凹凸、エネルギー消費を自己教師あり学習で予測し、オフロード走行の地形認識精度を向上させる手法を提案した。

• FoMo: 北方林におけるロボットナビゲーションのための多季節データセット提案
  ナビゲーション2024/4/1

  カナダのモンモランシー森林で6つの経路を季節ごとに走行し、LiDAR・レーダー・IMUなどのセンサデータと高精度な正解位置を収集した多季節データセットを提案する。

• RTS-GT: Robotic Total Stations Ground Truthing dataset
  2023/9/1
• Benchmarking ground truth trajectories with robotic total stations
  2023/9/1
• Uncertainty analysis for accurate ground truth trajectories with robotic total stations
  2023/8/1