Kevin Christiansen Marsim

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

• Raymoval: 静的3Dマッピングのためのレイキャスティングに基づく動的物体除去
  マッピング2026/5/1

  レイキャスティングを用いて、3Dマップから動的物体の痕跡を除去し、静的マップを生成する手法を提案した。

• LODESTAR: 退化環境に適応するLiDAR慣性オドメトリと適応型Schmidt-Kalmanフィルタ
  LiDAR慣性オドメトリ2025/11/1

  LiDAR慣性オドメトリにおいて、長い廊下や高高度飛行などの退化環境で生じる状態推定の劣化に対処するため、退化度に応じて状態を固定・活性化する適応型Schmidt-Kalmanフィルタとデータ活用戦略を提案し、精度を向上させた。

• LVI-Q: 四足歩行ロボットのための密結合・効率的交互最適化を用いた堅牢なLiDAR-視覚-慣性-運動学オドメトリ
  SLAM/センサフュージョン2025/10/1

  カメラ・LiDAR・IMU・関節エンコーダを融合し、視覚慣性運動学オドメトリとLiDAR慣性運動学オドメトリを交互に最適化することで、四足ロボットの自己位置推定を堅牢化した研究。

• CHADET: 非教師あり軽量トランスフォーマによる階層横断アテンションを用いた深度補完
  深度補完2025/7/1

  RGB画像と疎な深度点から高精度な密深度マップを生成する軽量な深度補完ネットワークCHADETを提案し、階層横断アテンションで画像特徴を深度情報により洗練させ、KITTI・NYUv2・VOIDで精度とメモリ効率を改善した。

• SaWa-ML: 構造認識型姿勢補正と重み適応によるロバストなマルチロボット自己位置推定
  マルチロボット自己位置推定2025/7/1

  UWBの距離データでロボット間の相対位置を推定し、各ロボットの姿勢を補正することで長期的なドリフトを低減するマルチロボット自己位置推定手法を提案。