Julie Stephany Berrio

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

• TFusionOcc: Tプリミティブベースの物体中心マルチセンサフュージョンによる3D占有予測
  3D占有予測/マルチセンサフュージョン2026/2/1

  自動運転向けの3D意味占有予測において、Studentのt分布に基づくTプリミティブ（変形可能なT超二次曲面など）を導入し、カメラとLiDARを密結合で融合する物体中心フレームワークを提案。nuScenesで最先端性能、nuScenes-Cで高い頑健性を示した。

• InterKey: 交差点をランドマークとしたOpenStreetMap上でのクロスモーダルなグローバル自己位置推定
  自己位置推定2025/9/1

  道路交差点を特徴的なランドマークとして利用し、点群とOpenStreetMapの道路・建物情報を統合したバイナリ記述子でクロスモーダルマッチングを行い、GNSS劣化環境でも高精度な車両のグローバル自己位置推定を実現した。

• OccCylindrical: 円筒座標表現によるマルチモーダル融合を用いた3D意味占有予測
  3D占有予測2025/5/1

  自動運転向けの3D意味占有予測において、センサ特徴量を円筒座標系で融合・精錬する手法を提案し、細かい形状情報を保ちつつnuScenesで最先端性能を達成した。

• InterLoc: 道路セグメンテーションと自動評価手法を用いたLiDARベースの交差点位置推定
  位置推定2025/5/1

  LiDARのセマンティック道路スキャンをBEVで統合し、交差点候補を検出して最小二乗法で中心を精緻化するオンライン交差点位置推定手法を提案。OSMノードとGNSS/INS真値で自動評価するパイプラインも導入し、SemanticKITTIで既存手法を上回る精度と堅牢性を示した。

• Inverse++: 3D物体検出を補助タスクに用いた視覚中心の3D意味占有予測
  3D意味占有予測2025/4/1

  自動運転向けの3D意味占有予測において、3D物体検出を補助ブランチとして追加するマルチタスク学習を導入し、特に歩行者や二輪車などの脆弱な道路利用者の検出精度を高めた研究。

• LiDARオドメトリフレームワークの性能評価：オーストラリア植物園マウントアナンでのケーススタディ
  LiDARオドメトリ2024/11/1

  植物園の自然で不整備な環境で128ビームLiDARとGPS/IMUを記録し、COIN-LIOとLIO-SAMのLiDAR慣性オドメトリ性能を比較評価した。COIN-LIOは水平面で優れ、LIO-SAMは長距離でドリフトとヨー誤差が増大した。

• 路側機向けラベル効率的な3D物体検出
  3D物体検出2024/4/1

  路側機の点群データを時空間集約して教師なしで物体を発見し、少量のラベルで微調整することで、完全教師ありモデルに匹敵する3D物体検出を実現した。

• OccFusion: 3Dセマンティック占有予測のためのマルチセンサフュージョンフレームワーク
  3D占有予測/センサフュージョン2024/3/1

  LiDARやレーダーなど複数センサの特徴を統合し、カメラのみに頼らず照明や天候の変化に頑健な3Dセマンティック占有予測を実現した研究。

• InverseMatrixVT3D: An Efficient Projection Matrix-Based Approach for 3D Occupancy Prediction
  2024/1/1
• Classification of Safety Driver Attention During Autonomous Vehicle Operation
  2023/10/1
• LightFormer: An End-to-End Model for Intersection Right-of-Way Recognition Using Traffic Light Signals and an Attention Mechanism
  2023/7/1
• Practical Collaborative Perception: A Framework for Asynchronous and Multi-Agent 3D Object Detection
  2023/7/1
• Critical concrete scenario generation using scenario-based falsification
  2022/8/1
• Parameterisation of lane-change scenarios from real-world data
  2022/6/1
• Automatic lane change scenario extraction and generation of scenarios in OpenX format from real-world data
  2022/3/1
• Long-term map maintenance pipeline for autonomous vehicles
  2020/8/1
• Camera-Lidar Integration: Probabilistic sensor fusion for semantic mapping
  2020/7/1
• Semantic sensor fusion: from camera to sparse lidar information
  2020/3/1
• Probabilistic Egocentric Motion Correction of Lidar Point Cloud and Projection to Camera Images for Moving Platforms
  2020/3/1
• Automatic extrinsic calibration between a camera and a 3D Lidar using 3D point and plane correspondences
  2019/4/1
• Identifying robust landmarks in feature-based maps
  2018/9/1