Hyondong Oh
収録論文 13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
- CIG-RL: 不確実な環境下での発生源推定のための好奇心駆動型情報誘導強化学習強化学習/探索戦略2026/8/31
ガス発生源の特性を推定する問題に対し、好奇心による探索と不確実性適応型報酬を組み合わせた強化学習手法を提案し、高ノイズ環境でのロバスト性を実証した。
- 物理依存性に基づく逐次推論による深層確率的屋内ガス源位置推定ガス源位置推定2026/8/17
移動ロボットのスパースでノイズの多い測定からガス源の位置を推定する深層確率フレームワークを提案。風と濃度場の物理的依存性を逐次条件付き推論に組み込み、精度と効率を向上させた。
- LiDAR SLAMのための自己教師あり幾何推論SLAM2026/6/1
LiDAR SLAMの局所幾何推定を自己教師ありで学習し、推定した幾何情報をSLAMに再帰的にフィードバックして精度を向上させるフレームワークを提案した。
- 点群形状を統計多様体として学習する：理論と実践点群処理2026/5/1
点群の局所形状をガウス分布の統計多様体としてモデル化し、自己教師ありで各点のガウス形状を推定するニューラルネットワークPOLIを提案した。ラベルなしで高精度な形状推定を実現し、既存のロボット知覚パイプラインに容易に統合できる。
- Kernel-SDF: カーネル回帰を用いたリアルタイム符号付距離関数推定のためのオープンソースライブラリシーン表現2026/3/1
カーネル回帰とガウス過程回帰を組み合わせ、ストリーミングセンサデータから不確かさを考慮した符号付距離関数をリアルタイムで推定するオープンソースライブラリを開発した。
- LiDARと深層強化学習による通信不要のUAV群集ナビゲーション群制御2026/1/1
LiDARのみを搭載したUAV群が、エージェント間通信や外部測位なしでリーダーに追従し障害物を避けながら集合的に移動できる深層強化学習制御器を開発し、実機5機で実証した。
- GNSS非対応のミニトマト温室におけるUAVを用いた収量推定の効率化UAV/収量推定2025/5/1
GNSSが使えない温室内で、LiDAR慣性オドメトリと3D多物体追跡を備えた軽量UAVを飛ばし、ミニトマトの個数と重量を推定するシステムを開発した。
- ドップラー対応：ドップラー速度に基づく非反復スキャンマッチングSLAM/スキャンマッチング2025/2/1
4D LiDAR/レーダーのドップラー速度を利用し、反復処理なしで連続スキャン間の対応点を直接求めるスキャンマッチング手法を提案。
- 無線センサネットワークにおける未知スカラー場推定のためのカルマンフィルタベース分散ガウス過程分散推定2025/2/1
無線センサネットワークで未知のスカラー場を推定するため、カルマンフィルタを組み込んだ分散ガウス過程フレームワークを提案し、計算・通信コストを抑えつつ高速に合意形成できる新しいプロトコルを開発した。
- オンライン時間キャリブレーションを備えたEKFベースのレーダー慣性オドメトリレーダー慣性オドメトリ/時間同期2025/2/1
レーダーと慣性センサ間の時間オフセットを拡張カルマンフィルタでオンライン推定しながら自己速度を統合するレーダー慣性オドメトリを提案し、シミュレーションと実データで有効性を示した。
- RAPID: 逆強化学習を用いた視覚ベースドローン航法のための堅牢で敏捷なプランナVLA2025/2/1
逆強化学習を活用し、複雑な環境でドローンが高速かつ衝突回避しながら飛行する視覚ベースのプランナを提案。シミュレーションのみで学習し実環境に直接適用可能。
- 不確かさを考慮した情報予測による探索効率の向上自律探索2024/12/1
ニューラルネットワークによる占有格子地図予測の不確かさをベイズ推定で確率的に相互情報量へ統合し、未知環境の自律探索効率を高める手法を提案した。
- 非構造環境におけるキーポイントパッチの設計と識別知覚2024/10/1
雑然とした環境でも頑健に検出できる4種類のキーポイントパッチを設計し、Superpointネットワークを改良して実映像で有効性を示した研究。