Hongbo Chen
収録論文 11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
- 知覚的ショートカットを超えて：軽量MLLMの汎化ビデオ推論のための因果的着想に基づくデバイアス最適化ビデオ推論2026/5/2
軽量マルチモーダル言語モデルにおける強化学習がデータバイアスによる知覚的ショートカットに依存する問題を因果分析で明らかにし、バイアスモデルと反発的目標を用いた2段階デバイアス手法VideoThinkerを提案した。
- ゲート付きニューラル慣性オドメトリ慣性航法/オドメトリ2026/3/1
低コストMEMSセンサの慣性航法のドリフトを抑えるため、動作パターンの辞書とゲート機構を導入した学習ベースの慣性オドメトリ手法を提案。静止時のノイズ抑制と複雑な動作遷移での精度向上を実現し、複数ベンチマークでSOTAを達成した。
- RAVES-Calib: 最適な幾何特徴を用いた堅牢・高精度・汎用的な外部キャリブレーションキャリブレーション2025/12/1
LiDARとカメラの外部キャリブレーションを、ターゲットなしで1組のレーザー点群と画像のみから行うツールキットを提案。特徴分布の影響を定量化し適応的に重み付けすることで、初期変換不要で大規模な位置・回転誤差にも頑健かつ高精度を実現した。
- MA-SLAM: 地図認識型深層強化学習による大規模未知環境でのアクティブSLAMアクティブSLAM2025/11/1
大規模未知環境での効率的な探索を目指し、構造化地図表現と深層強化学習を組み合わせたアクティブSLAMシステムを提案し、シミュレーションと実機で有効性を示した。
- PUL-SLAM: 経路と不確実性の協調最適化と軽量停滞検出による効率的なロボット探索Active SLAM2025/11/1
深層強化学習で経路長と地図不確実性を同時最適化し、LiDAR異常と地図更新停滞を検出して無駄な探索を打ち切るActive SLAM手法を提案。実機でも検証し、探索時間を最大65%短縮した。
- CaRtGS: リアルタイム3DガウシアンスプラッティングSLAMのための計算アライメントSLAM2024/10/1
3Dガウシアンスプラッティングを用いたSLAMにおいて、最適化反復や稠密化を適応的に調整することで計算の不一致を解消し、少ないガウシアン数で高精細なリアルタイム写実的再構成を実現した。
- 幾何学的縮退環境でのロバストな自己位置推定を評価するための異種LiDARデータセットSLAM2024/9/1
幾何学的に縮退した実環境を含む、複数のLiDAR・シナリオからなる大規模データセットGEODEを構築し、最新のLiDAR SLAM手法の限界を評価した。
- RELEAD: 劣悪環境下でのLiDARオドメトリ強化による堅牢な自己位置推定LiDARオドメトリ2024/2/1
LiDARのスキャンマッチングが劣化する環境でも、制約付きESIKFとGNCベースのグラフ最適化により、外れ値に頑健な自己位置推定を実現した。
- CoLRIO: LiDAR-Ranging-Inertial Centralized State Estimation for Robotic Swarms2024/2/1
- S3E: A Multi-Robot Multimodal Dataset for Collaborative SLAM2022/10/1
- DCL-SLAM: A Distributed Collaborative LiDAR SLAM Framework for a Robotic Swarm2022/10/1