Hyun Myung
収録論文 65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
- 直線特徴と消失点を活用した頑健な非構造化単眼視覚慣性初期化VIO初期化2026/9/18
3D構造の再構成を行わず、追跡した2D直線特徴の幾何制約を直接利用して、退化運動下でも高精度な単眼VIOの初期化を実現する手法を提案した。
- Contextrast++: セマンティックセグメンテーションのためのロバストなマルチスケール文脈対比学習セマンティックセグメンテーション2026/8/24
セマンティックセグメンテーションの性能向上のため、文脈対比学習と境界認識ネガティブサンプリングを組み合わせた新しい対比学習手法を提案した。
- ASPIRE-VINS: 適応スプラインを用いたロバストな3次元計測残差を持つ視覚慣性航法システムVIO/連続時間軌道推定2026/8/1
連続時間スプラインで軌道を表現し、適応的なノット配置と多解像度スプライン、3次元計測空間での残差を用いて、多様な運動条件下で高精度な視覚慣性航法を実現した。
- PLED-VINS: 動的環境向け点・線イベントベース視覚慣性SLAMSLAM2026/7/1
動的環境でロバストな状態推定を実現するため、イベントカメラの時間統計に基づく特徴の信頼性評価と適応的重み付けを導入した視覚慣性SLAMフレームワークを提案した。
- CLUE: 統一セマンティックマップによる適応的優先コンテキスト手がかりを用いたゼロショット物体目標ナビゲーションナビゲーション2026/5/1
ゼロショット物体目標ナビゲーションにおいて、LLMを用いて物体と部屋の関連性を推定し、部屋と物体のコンテキスト手がかりを適応的に重み付けして探索するフレームワークを提案。シミュレーションと実世界で成功率と経路効率を向上させた。
- Raymoval: 静的3Dマッピングのためのレイキャスティングに基づく動的物体除去マッピング2026/5/1
レイキャスティングを用いて、3Dマップから動的物体の痕跡を除去し、静的マップを生成する手法を提案した。
- GaussianFlow SLAM: GaussianFlowによる単眼ガウススプラッティングSLAMSLAM2026/4/1
単眼カメラからのSLAMにおいて、オプティカルフローを幾何学的な手がかりとして用い、ガウススプラッティングのマップ表現とカメラ姿勢の最適化をガイドする手法を提案。
- SE(3)-LIO: SE(3)多様体上の同時分布ポーズによる滑らかなIMU伝播を用いた高精度・高ロバストなLiDAR-慣性オドメトリオドメトリ2026/3/1
本論文では、IMU伝播をSE(3)多様体上で行い、回転変化を並進に適切に反映させるとともに、予測ポーズ間の相関を考慮した不確かさを運動補償に組み込むことで、LiDAR-慣性オドメトリの精度とロバスト性を向上させる手法を提案している。
- DreamFlow: 条件付きフローマッチングによる潜在空間での局所ナビゲーションの視野拡張ナビゲーション2026/3/1
ロボットの局所ナビゲーションにおいて、条件付きフローマッチングを用いて観測範囲外の環境構造を予測し、局所的最小値に陥るのを防ぐ新しいフレームワークを提案した。
- AIM-SLAM: 基礎モデルを用いた適応的かつ情報豊富なマルチビューキーフレーム優先選択による高密度単眼SLAMSLAM2026/3/1
幾何学基礎モデルを活用し、適応的なマルチビューキーフレーム選択と統合最適化により、単眼SLAMの高精度なポーズ推定と高密度再構成を実現した。
- OpenHEART: 脚付きマニピュレータによる異種関節物体の開扉マニピュレーション2026/3/1
脚付きマニピュレータでドアや引き出しなど多様な関節物体を開くための、サンプル効率の良い強化学習フレームワークを提案。ハンドルとパネルの形状を低次元特徴に圧縮し、関節の開く方向と可動域を推定することで、シミュレーションと実機で汎用的に動作する。
- LocoVLM: 視覚と言語を接地して多様な脚式移動ポリシーを適応させる歩行2026/2/1
大規模言語モデルと視覚言語モデルを組み合わせ、環境の意味と指示に基づいて脚式ロボットの移動スキルをリアルタイムに選択・適応させる手法を提案。
- Chamelion: 過渡環境における長期LiDARマッピングのための信頼性の高い変化検出SLAM/地図更新2026/2/1
異なるシーンから要素を合成するデータ拡張で学習したデュアルヘッドネットワークにより、工事現場や再構成される屋内空間のような過渡環境でオンライン変化検出と長期地図更新を実現した。
- Multi-Mapcher: 外れ値に頑健な位置合わせを活用したループ閉じ込み検出不要の異種LiDARマルチセッションSLAMSLAM2025/11/1
異なるLiDARセンサで取得した複数セッションの地図を、ループ閉じ込み検出に頼らず大規模地図間位置合わせで初期整列し、外れ値に頑健なレジストレーションとアンカーノード型ポーズグラフ最適化で一貫した全球地図を構築する手法を提案。
- LODESTAR: 退化環境に適応するLiDAR慣性オドメトリと適応型Schmidt-KalmanフィルタLiDAR慣性オドメトリ2025/11/1
LiDAR慣性オドメトリにおいて、長い廊下や高高度飛行などの退化環境で生じる状態推定の劣化に対処するため、退化度に応じて状態を固定・活性化する適応型Schmidt-Kalmanフィルタとデータ活用戦略を提案し、精度を向上させた。
- 走行可能性を考慮した一貫性のある状況グラフによる屋内自己位置推定とマッピングSLAM2025/10/1
屋内環境でロボットの走行可能性を考慮して部屋を一貫してセグメンテーションし、ポーズグラフ最適化の精度と効率を向上させる手法を提案した論文。
- LVI-Q: 四足歩行ロボットのための密結合・効率的交互最適化を用いた堅牢なLiDAR-視覚-慣性-運動学オドメトリSLAM/センサフュージョン2025/10/1
カメラ・LiDAR・IMU・関節エンコーダを融合し、視覚慣性運動学オドメトリとLiDAR慣性運動学オドメトリを交互に最適化することで、四足ロボットの自己位置推定を堅牢化した研究。
- CHADET: 非教師あり軽量トランスフォーマによる階層横断アテンションを用いた深度補完深度補完2025/7/1
RGB画像と疎な深度点から高精度な密深度マップを生成する軽量な深度補完ネットワークCHADETを提案し、階層横断アテンションで画像特徴を深度情報により洗練させ、KITTI・NYUv2・VOIDで精度とメモリ効率を改善した。
- SaWa-ML: 構造認識型姿勢補正と重み適応によるロバストなマルチロボット自己位置推定マルチロボット自己位置推定2025/7/1
UWBの距離データでロボット間の相対位置を推定し、各ロボットの姿勢を補正することで長期的なドリフトを低減するマルチロボット自己位置推定手法を提案。
- TACS-Graphs: 走行可能性を考慮した一貫性のあるシーングラフによる地上ロボットの自己位置推定と地図構築シーングラフ2025/6/1
地上ロボットの走行可能性を部屋分割に組み込むことで、複雑な屋内環境でも一貫性のあるシーングラフを構築し、ループ閉じ込み検出の効率も向上させるフレームワークを提案した。
- DreamFLEX: 不整地における異常事態に対応する故障認識型四足歩行制御器の学習歩行2025/2/1
関節故障を推定して歩容をリアルタイムに適応させることで、不整地でも安定して歩ける四足ロボットの耐故障制御器を提案した。
- MambaGlue: Mambaを用いた高速で堅牢な局所特徴マッチング特徴マッチング2025/2/1
Mambaベースの自己注意機構と信頼度スコア回帰を組み合わせ、Transformerより高速かつ堅牢な局所特徴マッチング手法を提案した。
- TRG-planner: 不整地環境における安全で効率的なナビゲーションのための走破リスクグラフに基づく経路計画経路計画2025/1/1
地形の走破リスクをノードとエッジで表現する新しいグラフ構造TRGを構築し、安全かつ短距離な経路をリアルタイムで計画する手法を提案。四足ロボット実験で有効性を検証した。
- TRIP: リスク認識予測を用いた四足歩行ロボットの地形走破性マッピング歩行2024/11/1
限られた視野やデータの疎らさに対処するため、球面投影での踏破性推定とベイズカーネル推論を組み合わせ、四足ロボットのオンライン自律ナビゲーション向けにリスクを考慮した地形走破性マップを生成する手法を提案した。
- DynaVINS++: 適応的切断最小二乗法と安定した状態復帰による動的環境下でのロバストな視覚慣性状態推定VINS/状態推定2024/10/1
動的物体による誤対応がIMUバイアスに伝播して状態推定が発散する問題に対し、特徴対応とIMU事前積分の両方を用いて切断範囲を適応的に調整する手法と、バイアス整合性チェックによる安定した状態復帰を組み合わせたロバストな視覚慣性ナビゲーション(VINS)フレームワークを提案した。
- DreamWaQ++：耐障害性マルチモーダル強化学習による障害物認識型四足歩行歩行2024/9/1
固有感覚と外界感覚を融合した強化学習により、不整地や階段を含む実環境で頑健に歩行できる四足ロボット制御器を実現した。
- KISS-Matcher: 高速でロバストな点群位置合わせの再考点群位置合わせ2024/9/1
点群位置合わせのための新しい特徴検出器Faster-PFHとk-coreベースのグラフ枝刈りを組み合わせ、高速かつ高精度なオープンソースC++ライブラリKISS-Matcherを開発した。
- TOSS: 静的シーンマッピングのためのリアルタイム追跡と移動物体セグメンテーションSLAM2024/8/1
追跡ベースの移動物体セグメンテーションと静的マップ構築を統合したリアルタイムフレームワークを提案し、動的物体の除去と静的物体の復元を高精度に行う。
- HeLiMOS: 異種LiDARセンサ向け3D点群移動物体セグメンテーションデータセット移動物体セグメンテーション2024/8/1
機械式・固体式を含む4種類の異なるLiDARセンサで取得した点群に移動物体セグメンテーションのラベルを付与したデータセットを構築し、人手ラベリングを大幅に削減する自動ラベリング手法を提案した。
- Galibr: 地面平面初期化によるターゲットレスLiDAR-カメラ外部キャリブレーションキャリブレーション2024/6/1
地面平面とエッジ情報を利用し、自然環境で自動的にLiDARとカメラの外部キャリブレーションを行う手法を提案。
- CLOi-Mapper: 商用ロボットサービス向けの一貫性・軽量・堅牢・インクリメンタルな組み込みSLAMSLAM2024/6/1
低スペックな組み込み環境や低解像度LiDARでも安定して動作する商用サービスロボット向けのSLAMフレームワークを提案し、家庭や大規模屋内での長期運用で一貫した自己位置推定を実現した。
- B-TMS: 3D LiDARスキャンと地図を横断するベイズ走行可能地形モデリングとセグメンテーションによるオフロードナビゲーションの強化走行可能地形セグメンテーション2024/6/1
ベイズ一般化カーネルとトリグリッドフィールドを用いて、3D LiDARデータから走行可能地形を地図単位でモデリング・セグメンテーションする手法を提案し、オフロード環境でのロバスト性を向上させた。
- Similar but Different: A Survey of Ground Segmentation and Traversability Estimation for Terrestrial Robots2023/12/1
- Quatro++: Robust Global Registration Exploiting Ground Segmentation for Loop Closing in LiDAR SLAM2023/11/1
- Robust Recovery Motion Control for Quadrupedal Robots via Learned Terrain Imagination2023/6/1
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- DreamWaQ: Learning Robust Quadrupedal Locomotion With Implicit Terrain Imagination via Deep Reinforcement Learning2023/1/1
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- Low-cost Thermal Mapping for Concrete Heat Monitoring2022/11/1
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- Patchwork++: Fast and Robust Ground Segmentation Solving Partial Under-Segmentation Using 3D Point Cloud2022/7/1
- PaGO-LOAM: Robust Ground-Optimized LiDAR Odometry2022/6/1
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