Hongming Shen
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
- スケッチ事前情報から軌道へ：屋内UAV群のためのミッション指向協調ナビゲーションフレームワーク群制御2026/7/1
屋内点検や警備などのミッション指向タスクにおいて、スケッチマップの事前情報を活用し、2Dガイド経路と3D軌道最適化を組み合わせたUAV群の協調ナビゲーションフレームワークを提案した。
- MIL-LC: 頑健な磁気・慣性・LiDAR融合マルチモーダル位置推定フレームワーク位置推定2026/6/1
GNSS拒否環境や幾何学的反復・テクスチャレス環境でも頑健な位置推定を実現するため、磁気センサ・慣性センサ・LiDARを融合したマルチモーダル位置推定フレームワークMIL-LCを提案した。
- RoSLAC: 複数磁力計のロバストな同時位置推定と校正位置推定2026/4/1
GPSが使えない環境での移動ロボット位置推定のため、磁力計の歪みを補正しながら位置推定を同時に行うロバストな手法を提案した論文。
- L2M-Calib: LiDARと複数磁気センサのワンキーキャリブレーション手法キャリブレーション2025/12/1
磁気センサとLiDARの融合システム向けに、外部パラメータと磁気センサの内部歪みパラメータを同時推定するワンキーキャリブレーション手法を提案し、シミュレーションと実機実験で高精度・高ロバスト性を示した。
- UniLGL: FOV制限/パノラマLiDARのための均一な場所認識に基づくグローバル位置推定グローバル位置推定2025/7/1
LiDAR点群を空間・強度のBEV画像に変換し、異種センサにも対応する均一な特徴抽出と視点不変性で、登録不要の高精度なグローバル位置推定を実現した。
- MCN-SLAM: ハイブリッド暗黙的ニューラルシーン表現を用いたマルチエージェント協調ニューラルSLAMSLAM2025/6/1
複数エージェントが協調して動作する分散型ニューラルSLAMフレームワークを提案し、通信帯域制約下での大規模環境の再構成と、単一・複数エージェント両対応の実世界データセットを構築した。
- YOPOv2-Tracker: 知覚から行動までのエンドツーエンド俊敏追跡・ナビゲーションフレームワーク追跡・ナビゲーション2025/5/1
クアッドロータの追跡・ナビゲーションを、センサ観測から直接制御指令へ写像するエンドツーエンドの枠組みとして構築し、運動プリミティブをアンカーに軌道コストを回帰することで解釈性を保ちつつ俊敏性を実現した。
- IDF-MFL: 移動ロボットのためのインフラ不要・ドリフトフリー磁場自己位置推定自己位置推定2024/11/1
建物や地下パイプなどが生む環境磁場を利用し、事前インフラなしで外れ値に頑健な状態推定によりドリフトのない自己位置推定を実現した。
- CTE-MLO: 連続時間かつ高効率なマルチLiDARオドメトリと局所化可能性を考慮した点群サンプリングマルチLiDARオドメトリ2024/8/1
複数のLiDARからの点群を連続時間ガウス過程とカルマンフィルタで統合し、局所化可能性を考慮したサンプリングで計算量を抑えつつ高精度・リアルタイムな自己位置推定を実現する手法を提案。