Julio A. Placed
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
- Kairos: 4Dシーングラフにおける存在と方向性流れの予測予測・シーングラフ2026/9/23
階層的3Dシーングラフを4Dに拡張し、各ボクセルに方向混合と存在率を記憶させて、将来の任意時刻における人の存在確率と移動方向分布を予測する手法を提案。
- 3Dシーングラフにおける意味的不確実性の階層的集約3Dシーングラフ2026/9/17
既存の3Dシーングラフが持つ検出器信頼度と埋め込みから、物体エントリの正しさを確率化し、包含階層を通じて部屋レベルの信念に伝播させる枠組みを提案。追加の知覚や学習なしで物体検索と部屋レベルの主張の精度を向上。
- Rheos: 階層的3Dシーングラフにおける連続運動ダイナミクスのモデリング3Dシーングラフ/運動モデリング2026/3/1
3Dシーングラフに連続的な方向運動モデルを埋め込む新しいフレームワークRheosを提案し、離散ヒストグラムの代わりに半ラップガウス混合モデルを用いて不確実性を明示的に扱うことで、ナビゲーション性能を向上させた。
- 能動的SLAMのための大規模並列深層強化学習SLAM/強化学習2026/3/1
能動的SLAMのためのスケーラブルなエンドツーエンド深層強化学習フレームワークを提案し、大規模並列トレーニングを可能にしてトレーニング時間を短縮し、連続行動空間をサポートする。
- トポロジー情報を活用したマルチセッション自己位置推定と地図構築SLAM2026/2/1
訪問済み環境での再観測に対応するため、ポーズグラフのトポロジーを解析して低接続領域を検出し、地図構築とループ閉じ込みを選択的に実行するマルチセッションフレームワークを提案。
- Aion: 時間的流れのダイナミクスを組み込んだ階層的4Dシーングラフシーングラフ2025/12/1
動的環境での自律ナビゲーションに向けて、階層的な3Dシーングラフに時間的な流れのダイナミクスを直接埋め込み、スパースなグラフベースの動きマップで任意の時間間隔の動きを捉えるフレームワークを提案。
- 地下鉱山からオフィスまで：距離・慣性SLAMのための汎用かつ堅牢なフレームワークSLAM2024/7/1
LiDAR・慣性・GNSSをグラフ最適化で統合し、地下鉱山からオフィスまで多様な環境で最小限の調整で動作する汎用SLAMフレームワークLG-SLAMを提案。並列化とGPU活用でLiDARフレームレートの姿勢推定とオンラインループ閉じ込みを実現し、平均誤差20cm未満で既存手法を上回る。
- G-Loc: 事前トポロジカル・メトリック情報を用いた密結合グラフ局所化自己位置推定2024/5/1
LiDAR・慣性・GNSSと地図レジストレーションをスライディングウィンドウ型グラフで統合し、事前のトポロジカル・メトリック情報を再利用して高精度な自己位置推定を実現するフレームワークを提案した。
- ExplORB-SLAM: Active Visual SLAM Exploiting the Pose-graph Topology2022/9/1
- A Survey on Active Simultaneous Localization and Mapping: State of the Art and New Frontiers2022/7/1
- Enough is Enough: Towards Autonomous Uncertainty-driven Stopping Criteria2022/4/1
- Fast Autonomous Robotic Exploration Using the Underlying Graph Structure2022/4/1
- A General Relationship between Optimality Criteria and Connectivity Indices for Active Graph-SLAM2021/10/1