Fabian Schmidt

University of Tübingen

収録論文 6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

• 関係性に基づく潜在ワールドモデルによる自動運転
  自動運転/ワールドモデル2026/9/21

  交通シーングラフを意味的教師信号として使い、視覚的潜在表現を訓練時に整合させることで、推論時には追加計算なしに軌道予測誤差と衝突率を改善した。

• センサ構成が重要：四足ロボットにおけるマルチモーダルSLAMの系統的評価
  SLAM2026/6/17

  四足ロボットの過酷な運動下でのSLAM性能に対するセンサ構成（カメラ種別、シャッター方式、IMU性能）の影響を、ANYmal Dのデータセットを用いて系統的に評価した論文。

• LAD-Drive: 言語と軌道を橋渡しする行動認識拡散トランスフォーマー
  自動運転2026/3/1

  自動運転向けに、高レベルの意図と低レベルの空間計画を構造的に分離し、行動認識拡散デコーダを用いて安全で運動学的に実現可能な軌道を生成するフレームワークを提案した。

• 野外環境におけるNeRFとガウシアンスプラッティングSLAMの評価
  SLAM2024/12/1

  屋外の動的で変化に富む環境でNeRFベースとガウシアンスプラッティングベースのSLAM手法を評価し、従来手法との精度・ロバスト性・計算コストのトレードオフを明らかにした。

• ROVER: 多季節対応の視覚SLAMデータセット
  視覚SLAM2024/12/1

  公園や庭園などの自然環境で季節・照明・植生の変化に対応する視覚SLAMアルゴリズムを評価するため、単眼・ステレオ・RGBDカメラと慣性センサを搭載したロボットで5地点・全季節・39記録を収集したベンチマークデータセットを構築し、従来手法と深層学習手法の性能を比較した。

• 非構造屋外環境におけるVisual-Inertial SLAM：ループクロージングの利点と計算コストのベンチマーク
  SLAM2024/8/1

  非構造な自然屋外環境で複数のVisual-Inertial SLAMシステムを比較し、ループクロージングが精度と計算負荷に与える影響やフレームレートの影響を評価した。