Jose Luis Sanchez-Lopez
収録論文 48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
- MVP-SLAM: 複数カメラとフロアプランを活用したオンライン視覚慣性SLAMSLAM2026/9/30
建設現場向けに、2台の魚眼カメラとフロアプランをオンラインで統合し、壁検出とマップマッチングでドリフトを逐次補正する視覚慣性SLAMを提案。Hilti-Trimble SLAM Challenge 2026で高精度を達成。
- 自己回帰拡散による3Dシーングラフの高レベル概念生成3Dシーングラフ生成2026/8/28
3Dシーングラフの構造と特徴を統一的に学習する自己回帰拡散モデルを提案し、観測された垂直平面から任意の階層深さで完全な3DSGをボトムアップに構築する。
- SUFLECA: CADと画像の位置合わせのための特徴学習の大規模化ポーズ推定2026/7/1
CADモデルと単一RGB画像の9Dポーズ（回転・並進・異方性スケール）を推定するゼロショット手法を提案。大規模なNOC教師付き学習で幾何学的特徴を獲得し、幾何学的整合性のあるマッチングで高精度な位置合わせを実現した。
- 事前地図を活用したロボット位置推定のための学習ベース階層シーングラフマッチング位置推定2026/4/1
ロボットのセンサデータから構築したシーングラフとBIMなどの事前地図を階層的にマッチングし、SLAMのドリフト補正を高速かつ高精度に行う学習ベース手法を提案した。
- COMPASS: フロアプランに基づく視覚的ローカライゼーションのためのコンパクトなマルチチャネル事前地図とシーンシグネチャローカライゼーション2026/4/1
フロアプランの幾何情報と意味情報を活用し、二つの魚眼カメラを搭載したロボットの位置姿勢を推定するアルゴリズムを提案した。
- RGB-DビジュアルSLAMのための通路認識構造マッピングVSLAM2026/4/1
ドアや通路などの構造要素を検出し、幾何・意味・トポロジー情報を統合してRGB-D VSLAMのシーングラフに組み込む手法を提案した。
- SLAMのための意味的関係生成によるロバストなグラフマッチングSLAM2026/4/1
RGB-Dデータから検出した物体と構造要素（部屋や壁面）との関係をモデル化し、幾何検証前に候補対応を絞り込むことで、対称な環境でも頑健なグラフマッチングを実現する手法を提案した。
- BIM情報を活用した建設現場向けVisual SLAMSLAM2025/9/1
建設現場でのVisual SLAMの軌道ドリフトを抑えるため、BIMから得た壁の構造情報を制約としてバックエンド最適化に組み込み、実現場で精度を向上させた。
- 拡張現実を用いた協調的セマンティックSLAMのための人間インタラクションセマンティックSLAM2025/9/1
拡張現実環境で人間がロボットの3Dシーングラフに介入し、意味情報を追加できるHuman-in-the-Loop型セマンティックSLAMフレームワークを提案。実世界の建設現場データで部屋検出精度や地図精度が向上。
- SMapper: SLAMベンチマーク用マルチモーダルデータ取得プラットフォームSLAM2025/9/1
SLAM研究向けに、LiDAR・マルチカメラ・慣性センサを同期統合したオープンハードウェアプラットフォームSMapperを開発し、屋内屋外のデータセットSMapper-lightとベンチマーク結果を公開した。
- 構造化ビヘイビアツリーと大規模言語モデルによる解釈可能なロボット制御VLA2025/8/1
大規模言語モデルとビヘイビアツリーを組み合わせ、自然言語指示をロボットの実行可能な行動に変換するフレームワークを提案し、実環境で約94%の認識・実行精度を達成した。
- 3Dシーングラフを活用した状況認識型経路計画経路計画2025/8/1
屋内3Dシーングラフのメトリック・セマンティック構造を利用し、意味グラフ探索と並列サブ問題分解により経路計画を高速化するS-Pathを提案した。
- BIM制約付き最適化による建設モニタリングの高精度位置推定とずれ補正sim2real2025/4/1
建設現場のARモニタリングにおいて、BIMの設計平面と実測平面をマッチングし最適化でSLAMとBIMの座標変換を求めることで、ドリフトを低減し位置合わせ精度を向上させる手法を提案した。
- DYNEMO-SLAM: 動的エンティティと運動を考慮した3DシーングラフSLAMSLAM2025/3/1
動的な物体やエージェントを地図から除外せず、その姿勢と運動をSLAMのバックエンドで同時推定する3DシーングラフベースのSLAMフレームワークを提案し、動的環境での軌跡精度を大幅に改善した。
- カテゴリレベルメタ学習NeRF事前分布による効率的な物体マッピング物体マッピング2025/3/1
カテゴリごとのNeRF事前分布をメタ学習し、遺伝的アルゴリズムでアーキテクチャを最適化することで、効率的な物体再構成と正準姿勢推定を実現した。
- vS-Graphs: 視覚SLAMと3Dシーングラフを密結合した階層的シーン理解VSLAM2025/3/1
視覚SLAMにシーングラフを統合し、部屋や床などの構造要素を推論して地図の意味理解と位置推定精度を向上させるフレームワークを提案。
- 深層強化学習によるマルチロータ航空ロボットの運動制御飛行制御/強化学習2025/2/1
ドローンによる積層造形の運動制御に深層強化学習を適用し、DDPGとTD3をカリキュラム学習で比較した。TD3が質量変化のある状況でも安定して高精度・高成功率を達成した。
- S-Graphs 2.0：SLAMのための階層的意味最適化とループ閉じ込みSLAM2025/2/1
屋内環境をキーフレーム・壁・部屋・階の4層で表現する状況グラフを構築し、階層構造を活用した階単位のループ閉じ込みと段階的最適化によりSLAMの精度と効率を向上させる手法を提案した。
- 不可視フィデューシャルマーカーiMarkersの可能性を解き明かす視覚マーカー2025/1/1
人間には見えずロボットやARデバイスだけが検出できる不可視フィデューシャルマーカーiMarkersを提案し、その設計・検出アルゴリズム・有効性を検証した論文。
- グラフニューラルネットワークによる因子分解型3Dシーングラフでの不確かさを考慮した高レベル空間概念の生成SLAM/シーングラフ2024/9/1
観測された垂直平面から部屋や壁などの高レベル空間概念をオンラインで学習し、SLAMバックエンドの最適化因子として導入することで、手作業の概念生成・因子設計・共分散指定を不要にした手法を提案。
- RGB-Dデータにおける構造要素の位置推定：幾何学的検出と意味的検証の融合VSLAM2024/9/1
RGB-Dカメラの点群から壁や床などの建築構造要素を幾何学的に検出し、パノプティックセグメンテーションで意味的に検証するリアルタイム手法を提案し、VSLAMの地図再構築精度を向上させた。
- 不正確な建築図面と密結合したSLAMSLAM2024/8/1
建築図面と実環境のずれを考慮し、LiDAR SLAMと図面を密結合して自己位置推定と構造偏差をリアルタイム推定する手法を提案。
- 5Gと慣性データの融合によるMAV屋内測位：グラフベース手法と誤差状態カルマンフィルタの比較屋内測位2024/4/1
5Gの到来時刻データとIMUを融合し、誤差状態カルマンフィルタとポーズグラフ最適化の2手法でMAVの屋内測位精度を比較評価した。
- Human-Centric Aware UAV Trajectory Planning in Search and Rescue Missions Employing Multi-Objective Reinforcement Learning with AHP and Similarity-Based Experience Replay2024/2/1
- GPS遮蔽環境で3Dシーングラフを生成するUAV支援ビジュアルSLAMVSLAM2024/2/1
GPSの使えない屋内環境でドローンにRGB-Dカメラを搭載し、視覚SLAMとマーカー認識を組み合わせて、部屋や廊下などの意味情報を含む3Dシーングラフを生成するシステムを構築した。
- Multi S-Graphs: An Efficient Distributed Semantic-Relational Collaborative SLAM2024/1/1
- Learning High-level Semantic-Relational Concepts for SLAM2023/10/1
- Exploring Human's Gender Perception and Bias toward Non-Humanoid Robots2023/9/1
- Vision-based Situational Graphs Exploiting Fiducial Markers for the Integration of Semantic Entities2023/9/1
- Faster Optimization in S-Graphs Exploiting Hierarchy2023/8/1
- S-Nav: Semantic-Geometric Planning for Mobile Robots2023/7/1
- Pose Graph Optimization for a MAV Indoor Localization Fusing 5GNR TOA with an IMU2023/6/1
- Graph-based Global Robot Simultaneous Localization and Mapping using Architectural Plans2023/5/1
- Multi S-graphs: A Collaborative Semantic SLAM architecture2023/5/1
- Marker-based Visual SLAM leveraging Hierarchical Representations2023/3/1
- An Integrated Real-time UAV Trajectory Optimization with Potential Field Approach for Dynamic Collision Avoidance2023/3/1
- Graph-based Global Robot Localization Informing Situational Graphs with Architectural Graphs2023/3/1
- S-Graphs+: Real-time Localization and Mapping leveraging Hierarchical Representations2022/12/1
- A Review of Radio Frequency Based Localization for Aerial and Ground Robots with 5G Future Perspectives2022/12/1
- Advanced Situational Graphs for Robot Navigation in Structured Indoor Environments2022/11/1
- Visual SLAM: What are the Current Trends and What to Expect?2022/10/1
- Robot Localization using Situational Graphs and Building Architectural Plans2022/9/1
- TRIGGER: A Lightweight Universal Jamming Gripper for Aerial Grasping2022/8/1
- A Hybrid Modelling Approach for Aerial Manipulators2022/6/1
- RAUM-VO: Rotational Adjusted Unsupervised Monocular Visual Odometry2022/3/1
- Situational Graphs for Robot Navigation in Structured Indoor Environments2022/2/1
- From SLAM to Situational Awareness: Challenges and Survey2021/10/1
- A Real-Time Approach for Chance-Constrained Motion Planning with Dynamic Obstacles2020/1/1