Lipu Zhou

収録論文 6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

• 動的環境に強い単眼SLAM：オプティカルフロー由来の不確実性と二段階最適化
  SLAM2026/10/16

  オプティカルフローとカメラ運動の残差から動的物体の不確実性を推定し、高信頼画素で姿勢推定後、動的画素を再投影して姿勢と深度を二段階で最適化する単眼動的SLAMを提案。

• GeoGS-SLAM: 幾何のみのガウススプラッティングによる高密度単眼SLAM
  SLAM2026/7/1

  3Dガウススプラッティングから外観モデリングを省き、幾何再構成に特化した高密度単眼SLAMシステムを提案した。

• HyVGGT-VO: フィードフォワードモデルと密結合したハイブリッド高密度ビジュアルオドメトリ
  ビジュアルオドメトリ2026/4/1

  従来のスパースVOの効率性とフィードフォワードモデルの高密度再構成能力を統合し、VGGTと密結合した新しいビジュアルオドメトリフレームワークを提案。適応的ハイブリッド追跡と階層的最適化により、高速かつ高精度なポーズ推定と高密度マッピングを実現。

• 効率的な二次の平面調整
  3D再構成2022/11/1

  RGB-DカメラやLiDARの3D再構成において、点と平面の距離を最小化する平面調整問題を、平面を消去してニュートン法で効率的に解く手法を提案した。

• ステレオV-SLAMによる点群変化検出：データセット・評価指標・ベースライン
  SLAM2022/7/1

  ステレオカメラとIMUという低コストセンサのみで点群マップの変化を検出するフレームワークを提案し、シミュレータ上で評価用データセットと指標を構築した。

• LiDARオドメトリの精度向上：感度と不確実性の理論
  LiDARオドメトリ2021/11/1

  LiDAR点の残差の感度と不確実性を定式化し、高感度・低不確実性の点を選別することでポーズ推定精度を高める手法を提案した論文。