Hui Kong
University of Macau
収録論文 21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
- FMCW-LIO: ドップラーLiDAR慣性オドメトリLiDARオドメトリ2026/9/24
FMCWドップラーLiDARのドップラー速度を活用し、動的点除去と運動補償を行うことで、構造が退化した環境でも高精度な状態推定と静的マッピングを実現するLiDAR慣性オドメトリを提案した。
- Free-Init: ドップラーLiDAR慣性システムのためのスキャンフリー・モーションフリー・対応フリー初期化LiDAR慣性初期化2026/9/24
ドップラーLiDARと慣性センサを融合し、スキャンの歪み補正や励起運動、地図対応を必要とせず、静止・動的・激しい運動でも高速に初期化できるフレームワークを提案。
- サイクロプス：色を夢見るカメラとしてのLiDARセンサ融合2026/8/17
低照度や高ダイナミックレンジ環境で劣化するカメラの代わりに、照明に依存しないLiDAR強度をRGBビデオに変換するフレームワーク「Cyclops」を提案し、カメラなしで終日認識タスクを可能にする。
- REST: ゼロショット物体目標ナビゲーションのための後退ホライズン探索シュタイナー木ナビゲーション2026/3/1
未知環境で目的物体を探すゼロショット物体目標ナビゲーションにおいて、経路の木構造を選択肢空間として構築し、LLMの推論で効率的に経路選択する学習不要のフレームワークを提案。
- SignNav: 大規模屋内環境における標識を活用した意味的視覚ナビゲーションナビゲーション2026/3/1
標識の意味的手がかりを解釈して目的地へ移動する新しいナビゲーションタスクSignNavを提案し、空間・時間認識トランスフォーマー(START)モデルで80%の成功率を達成した。
- 深層LiDARオドメトリのための効率的なアクティブ訓練LiDARオドメトリ2025/9/1
多様な環境に適応するLiDARオドメトリモデルを効率的に訓練するため、初期訓練セット選択とアクティブ増分選択を組み合わせたアクティブ訓練フレームワークを提案し、全データセットの52%のシーケンスで同等の性能を達成した。
- 晴天から雪天への教師なしLiDARオドメトリモデルの汎化LiDARオドメトリ/悪天候ロバスト性2025/9/1
雪などの悪天候下でのLiDARオドメトリの性能低下を解決するため、パッチ内の点の分散を評価するPSMと適応的な点重みを予測するPPWPを導入し、晴天データのみで学習して雪天や動的環境でも頑健に動作する教師なしモデルを提案した。
- ロボット知覚のためのスーパーLiDAR強度LiDAR知覚2025/8/1
低コストLiDARの疎なスキャンデータから、非反復走査LiDARの特性を活かして高密度な強度画像を生成するフレームワークを提案し、ループ閉じ込めや車線検出などへの応用を示した。
- OSM誘導自律ナビゲーションのための方位場学習自律ナビゲーション2025/3/1
LiDARスキャンとOSM経路を統合し、ノイズや遮蔽に頑健な方位場（OrField）を学習して、OSM誘導の軌道計画を高精度化する二段階フレームワークを提案した。
- Night-Voyager: 物体マップを用いた夜間視覚支援状態推定の一貫性と効率化状態推定2025/2/1
街灯を手がかりに物体マップとキーポイントを活用し、夜間でも低コストカメラで高精度な自己位置推定を実現するフレームワークを提案。
- UMAD: マカオ大学異常検知ベンチマークデータセット異常検知2024/8/1
ロボット巡回において参照映像とクエリ映像を比較して異常物体を検知するための、初の参照付き異常検知ベンチマークデータセットを提案した。
- 大規模都市環境におけるOSM誘導ロボットマッピングのための能動的ループ閉じ込めSLAM2024/7/1
OSMのGPS軌跡を利用したロボットマッピングで、姿勢推定の誤差増大に対処するため、ロボットが過去の地点を再訪してループ閉じ込め検出を行う能動的ループ閉じ込め手法を提案し、大規模屋外環境で有効性を示した。
- Night-Rider: Nocturnal Vision-aided Localization in Streetlight Maps Using Invariant Extended Kalman Filtering2024/2/1
- AscDAMs: Advanced SLAM-based channel detection and mapping system2024/1/1
- Why semantics matters: A deep study on semantic particle-filtering localization in a LiDAR semantic pole-map2023/5/1
- Semantics-Guided Moving Object Segmentation with 3D LiDAR2022/5/1
- Ada-Detector: Adaptive Frontier Detector for Rapid Exploration2022/4/1
- Graph Gain: A Concave-Hull Based Volumetric Gain for Robotic Exploration2022/4/1
- LiDAR Road-Atlas: An Efficient Map Representation for General 3D Urban Environment2022/4/1
- Yaw-Guided Imitation Learning for Autonomous Driving in Urban Environments2021/11/1
- LiDAR Iris for Loop-Closure Detection2019/12/1