Haedam Oh

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

• OASIS-Map: セマンティック対応マッチングを用いたマルチセッションマッピングにおけるオブジェクトレベルの変化検出
  マッピング/変化検出2026/7/1

  複数回の訪問で得た地図間のオブジェクト変化を、パッチレベルのセマンティック対応を用いて検出・関連付けるマッピングシステムを提案。実環境での物体移動や置換を高精度に検出した。

• TreeLoc++: コンパクトな森林インベントリを用いた頑健な6自由度LiDAR位置推定
  位置推定2026/3/1

  森林管理のためのロボット位置推定において、従来の大容量点群ではなく、コンパクトなデジタル森林インベントリ（DFI）を直接利用する新しいグローバル位置推定フレームワークを提案し、センチメートル精度を達成した。

• TreeLoc: 森林における樹木間幾何マッチングによる6自由度LiDARグローバル位置推定
  位置推定2026/2/1

  森林環境でLiDARを用いて樹木の幹と胸高直径を手がかりに場所認識と6自由度姿勢推定を行うグローバル位置推定フレームワークを提案し、多様な森林ベンチマークで高精度を達成した。

• 脚式ロボットによる自律的な森林インベントリ構築：システム、教訓、今後の課題
  歩行2025/6/1

  四足歩行ロボットANYmalを用いて森林内を自律走行し、樹木の検出と胸高直径推定を行うシステムを開発し、欧州3カ国の森林で1年半にわたる実証実験を行った。

• 密林環境におけるLiDAR位置認識の評価と展開
  位置認識2024/3/1

  4つのLiDAR位置認識手法を森林データで比較し、最良のLogg3dNetを6自由度姿勢推定に統合してSLAMや地図統合、再位置推定に応用した。