Kenji Koide
収録論文 24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
- KING: 身体性を考慮した運動学グラフニューラルネットワークによる脚式・車輪式ロボットの統一的動作表現オドメトリ推定2026/8/1
脚式・車輪式ロボットの運動学を統一グラフで表現するGNNベースのモデルを提案し、多様なロボットで高精度なオドメトリ推定を実現。
- 整流フローによるLiDARアップサンプリングで簡単になった画像-点群レジストレーションレジストレーション2026/7/1
単一の疎なLiDARスキャンから整流フローで密な強度画像を生成し、カメラ画像と特徴マッチングしてPnP-RANSACで6自由度の相対姿勢を推定する、シンプルで効果的な画像-点群レジストレーション手法を提案した。
- D-SLAMSpoof: 動的点群注入による環境非依存のLiDARスプーフィング攻撃セキュリティ2026/3/1
LiDAR SLAMに対する新たな攻撃手法D-SLAMSpoofを提案し、特徴豊かな環境でも攻撃を成功させる。また、慣性航法のみを用いた防御手法ISD-SLAMも提案し、その有効性を示した。
- MirrorDrift: アクチュエータ駆動ミラーによるLiDAR SLAM攻撃セキュリティ2026/3/1
LiDAR SLAMの脆弱性を利用し、外部信号注入なしに可動ミラーでゴースト点を生成してスキャンマッチングを誤らせる物理攻撃を提案・実証した。
- 足触覚情報を取り入れたオンライン学習型脚運動学によるLiDAR-IMU-脚の密結合オドメトリ歩行2025/6/1
脚の触覚情報をオンライン学習するニューラル運動学モデルをファクタグラフに統合し、特徴の乏しい砂浜や不整地でもロバストに自己位置推定する手法を提案した。
- 厳密な点群ダウンサンプリングを用いた密結合レンジ慣性オドメトリとマッピングSLAM2025/5/1
コアセット抽出により元の点群と厳密に同じ二次誤差関数を与えるダウンサンプリングを実現し、CPUのみでリアルタイム動作する高精度なSLAMフレームワークを構築した。
- GPU上の勾配誘導粒子フィルタによる距離ベース6自由度モンテカルロSLAMSLAM2025/4/1
距離センサを用いた6自由度SLAMにおいて、尤度の勾配情報で粒子を誘導する粒子更新法とキーフレーム地図表現をGPUで並列化し、次元の呪いを緩和して高い曖昧性や誘拐状況にも頑健な手法を提案した。
- SLAMSpoof：スキャンマッチング脆弱性解析に基づく測位システムへの実用的LiDARスプーフィング攻撃LiDAR攻撃/測位2025/2/1
LiDAR測位システムに対する初の実用的なスプーフィング攻撃手法を提案し、スキャンマッチングの脆弱性スコアで攻撃位置を特定、実車実験で4.2m以上の測位誤差を誘発できることを示した。
- GLIM: GPU加速スキャンマッチング因子を用いた3次元レンジ慣性ローカリゼーションとマッピングSLAM2024/7/1
GPU並列処理を活用したスキャンマッチングにより、劣化したレンジデータにも対応しつつリアルタイムで動作する3次元レンジ慣性SLAMフレームワークを提案。
- オンラインニューラル運動学モデル学習を組み込んだLiDAR-IMU-車輪オドメトリの密結合最適化自己位置推定2024/7/1
LiDAR点群が劣化する環境でもロバストな自己位置推定を実現するため、車輪の運動学モデルをニューラルネットでオンライン学習し、因子グラフ上でLiDAR-IMU-車輪オドメトリと統合的に最適化する手法を提案した。
- スキッドステアロボットの運動学モデルをオンライン校正するLiDAR-IMU-車輪の密結合オドメトリ自己位置推定/センサフュージョン2024/4/1
スキッドステアロボット向けに、車輪オドメトリの運動学モデルをオンラインで校正しながらLiDAR・IMU・車輪を密結合する手法を提案し、トンネルや長い廊下など点群が退化する環境でも高精度な自己位置推定を実現した。
- MegaParticles: GPU加速Stein粒子フィルタによる距離ベース6自由度モンテカルロ位置推定位置推定2024/4/1
GPU加速Stein粒子フィルタを用いて、100万粒子をリアルタイムに評価し、初期姿勢なしでロバストな姿勢初期化と再位置推定を可能にする距離ベース6自由度モンテカルロ位置推定法を提案した。
- Tightly Coupled Range Inertial Localization on a 3D Prior Map Based on Sliding Window Factor Graph Optimization2024/2/1
- 3D-BBS: Global Localization for 3D Point Cloud Scan Matching Using Branch-and-Bound Algorithm2023/10/1
- Exact Point Cloud Downsampling for Fast and Accurate Global Trajectory Optimization2023/7/1
- Single-Shot Global Localization via Graph-Theoretic Correspondence Matching2023/6/1
- General, Single-shot, Target-less, and Automatic LiDAR-Camera Extrinsic Calibration Toolbox2023/2/1
- Generalized LOAM: LiDAR Odometry Estimation with Trainable Local Geometric Features2022/10/1
- Scalable Fiducial Tag Localization on a 3D Prior Map via Graph-Theoretic Global Tag-Map Registration2022/7/1
- Globally Consistent and Tightly Coupled 3D LiDAR Inertial Mapping2022/2/1
- Globally Consistent 3D LiDAR Mapping with GPU-accelerated GICP Matching Cost Factors2021/9/1
- 4D Attention: Comprehensive Framework for Spatio-Temporal Gaze Mapping2021/7/1
- Adaptive Hyperparameter Tuning for Black-box LiDAR Odometry2021/7/1
- LiTAMIN2: Ultra Light LiDAR-based SLAM using Geometric Approximation applied with KL-Divergence2021/3/1