Henrik Andreasson
収録論文 20本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
群制御3D再構成/レーダー位置推定マニピュレーションSLAMsim2real
※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
- ブロックケーブマイニングのための最終最適かつスケーラブルなマルチエージェント計画群制御2026/9/7
地下鉱山の自動化車両群の輸送計画を最適化する問題を定式化し、混合整数線形計画法に基づく解法SAMMとその高速版SAMMSを提案した。
- 3Dレーダーデータからのニューラル表面・反射率モデリング3D再構成/レーダー2026/3/1
レーダー点群からシーン形状と視点依存のレーダー強度を同時に学習するニューラル暗黙表現を提案し、低視界環境での高精度な3D表面再構成を実現した。
- CFEAR-Teach-and-Repeat: 高速かつ高精度なレーダーのみによる位置推定位置推定2026/3/1
単一のスピニングレーダーを用いたティーチ・アンド・リピート方式の位置推定パイプラインを提案し、悪天候下でも高精度・高効率な自己位置推定を実現した。
- 散らかった環境でのロボット把持のための単視点形状補完マニピュレーション2025/12/1
単視点の深度画像から拡散モデルを用いて物体の完全な3D形状を補完し、散らかった家庭用品の把持成功率を向上させる手法を提案した。
- 新規合成視点での把持生成のための放射輝度場の活用マニピュレーション2025/5/1
Gaussian Splattingなどの放射輝度場を用いて新規視点画像を合成し、把持姿勢生成の精度とカバレッジを向上させる手法を提案した。
- 4Dイメージングレーダーを用いたSLAMのための内省的ループ閉じ込みSLAM2025/3/1
4DレーダーSLAMにおいて、サブマップ生成と内省的指標により、同方向・逆方向視点からのループ閉じ込みを検出し、軌道精度を最大82%改善する手法を提案。
- 強化学習によるショートローディングサイクルの接近動作の学習sim2real2024/6/1
ショートローディングサイクルにおけるダンプトラックへの接近・位置合わせを強化学習で学習させ、シミュレーションで訓練したエージェントを追加学習なしで実車に転移できることを示した。
- 4DレーダーSLAMにおける内省的なループ閉じ込みに向けてSLAM2024/4/1
4Dイメージングレーダーを用いたSLAMにおいて、低視野角やノイズなどの課題に対応するため複数の品質指標を組み合わせたループ閉じ込み検出手法を提案し、1.8km走行で絶対軌道誤差0.46mを達成した。
- How-to Augmented Lagrangian on Factor Graphs2023/8/1
- TBV Radar SLAM -- trust but verify loop candidates2023/1/1
- Lidar-level localization with radar? The CFEAR approach to accurate, fast and robust large-scale radar odometry in diverse environments2022/11/1
- Sensors for Mobile Robots2022/6/1
- Software Architectures for Mobile Robots2022/6/1
- CorAl: Introspection for Robust Radar and Lidar Perception in Diverse Environments Using Differential Entropy2022/5/1
- CorAl -- Are the point clouds Correctly Aligned?2021/9/1
- Oriented surface points for efficient and accurate radar odometry2021/9/1
- BFAR-Bounded False Alarm Rate detector for improved radar odometry estimation2021/9/1
- CFEAR Radarodometry -- Conservative Filtering for Efficient and Accurate Radar Odometry2021/5/1
- Localising Faster: Efficient and precise lidar-based robot localisation in large-scale environments2020/3/1
- SLAM auto-complete: completing a robot map using an emergency map2017/2/1