Jaehyung Jung

収録論文 5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

• Scalix: 不確実性を考慮したスケール一貫性のある単眼SLAM
  SLAM2026/8/18

  単眼SLAMのスケール曖昧性を解決するため、学習された深度情報を確率的因子グラフに統合し、ピクセル単位とフレーム単位の不確実性を考慮してメートルスケールの状態推定を実現するフレームワークを提案した。

• SpotlessGS: 動的照明下でのロボット知覚のための再照明可能な3Dガウシアンスプラッティング
  3D再構成/ロボット知覚2026/8/11

  暗所でロボットの照明が不均一になる問題を解決するため、3Dガウシアンスプラッティングに照明パラメータの同時最適化、球面調和関数による低周波照明モデル、MLPベースのBRDFを導入し、再照明可能な3D再構成を実現した。

• OKVIS2-X: 高密度深度やLiDAR、GNSSに対応可能なキーフレームベース視覚慣性SLAM
  SLAM2025/10/1

  視覚・慣性・深度・LiDAR・GNSSを統合し、高密度ボリュメトリックマップをリアルタイム生成するSLAMシステムを提案。大規模環境でもスケールし、高精度な軌道推定を実現。

• FindAnything: 任意環境でのロボット探索のためのオープンボキャブラリかつオブジェクト中心のマッピング
  マッピング2025/4/1

  視覚言語特徴をオブジェクト単位で集約し、大規模未知環境でもリアルタイムに動作するオープンボキャブラリな3Dマッピング手法を提案。

• 不確かさを考慮した視覚慣性SLAMとボリュメトリック占有マッピング
  SLAM2024/9/1

  深層学習による深度予測と不確かさを確率的に融合し、視覚慣性SLAMと密な占有マップ生成を統合した手法を提案。局所化・マッピング精度で最先端を上回り、リアルタイムでロボット計画に使える占有情報を提供する。