Luca Di Giammarino

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

• 時間を超えて：完全ガウス型の分散・連続時間SLAMフレームワーク
  SLAM2026/6/1

  ガウス過程の運動事前分布とガウス信念伝播を組み合わせた、分散型の連続時間SLAMソルバーを提案し、ローリングシャッターカメラやマルチカメラ設定で有効性を示した。

• ActLoc: 能動的視点選択による移動中の自己位置推定
  ナビゲーション2025/8/1

  地図構築時のカメラ姿勢を学習し、任意の3D位置でのヨー・ピッチ方向の自己位置推定精度を予測する注意機構モデルを提案。これを経路計画に組み込み、タスク・運動制約下で自己位置推定が最も頑健になる視点を能動的に選ぶ枠組み。

• Splat-LOAM: ガウシアンスプラッティングによるLiDARオドメトリとマッピング
  SLAM2025/3/1

  ガウシアンプリミティブのみでシーンを表現し、球面投影を利用してLiDAR計測から直接プリミティブを精緻化する新しいLiDARオドメトリ・マッピング手法を提案。登録性能は既存手法と同等で、マッピングでは最小限のGPU要件でSOTAを達成した。

• MAD-BA: 3D LiDARバンドル調整 — 不確かさモデリングから構造最適化まで
  SLAM2025/1/1

  LiDARのセンサ姿勢と3D地図をサーフェル表現で同時最適化するフレームワークを提案し、不確かさモデルを導入して公開データセットで性能向上を実証した。

• どこを見るべきかを学習：幾何情報を用いた能動的定位のための自己教師あり視点選択
  能動的定位2024/7/1

  幾何情報を活用した自己教師あり学習により、ロボットが定位精度を高めるための視点をリアルタイムに選択する手法を提案し、合成・実データで既存手法を上回る性能を示した。

• MAD-ICP: データマッチングに基づく堅牢で情報に基づくLiDARオドメトリ
  LiDARオドメトリ2024/5/1

  LiDARオドメトリにおいて、PCAベースのkd-treeで構造情報を抽出し、不確実性に基づく局所地図管理を行うことで、様々な環境やセンサ、運動パターンに対応できる堅牢なICPベースの手法を提案し、オープンソース実装を公開した。

• VBR: ローマにおける視覚ベンチマーク
  SLAM2024/4/1

  ローマで収集したRGB・3D点群・IMU・GPSを含むデータセットを公開し、視覚オドメトリとSLAMの新ベンチマークを提案した論文。

• Ca$^2$Lib: Simple and Accurate LiDAR-RGB Calibration using Small Common Markers
  2023/9/1
• Enhancing LiDAR performance: Robust De-skewing Exclusively Relying on Range Measurements
  2023/3/1
• Photometric LiDAR and RGB-D Bundle Adjustment
  2023/3/1
• HiPE: Hierarchical Initialization for Pose Graphs
  2022/7/1
• MD-SLAM: Multi-cue Direct SLAM
  2022/3/1
• Visual Place Recognition using LiDAR Intensity Information
  2021/3/1