Marco Job

NTNU

収録論文 3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

• リアルタイム自律UUV運用のための視覚ベース制御フレームワーク
  水中ロボット/視覚ナビゲーション2026/8/1

  水中ロボット(UUV)向けに、動的で視覚的に困難な環境下でのリアルタイムな自己位置推定、自律航法、3Dマッピングを統合した視覚ベースのフレームワークを提案し、シミュレーションと実機実験で有効性を検証した。

• 未見のフィールドロボティクス環境における極めて疎な深度計測を用いた深度補完
  深度補完2026/2/1

  合成データで学習し、極めて疎な深度センサ計測から未見のフィールド環境で密なメートル深度を予測する深度補完モデルを提案。

• レーダーと視覚の融合：移動ロボットのための単眼メトリック深度予測の堅牢化
  深度推定2024/10/1

  低コストのミリ波レーダー計測を単眼深度推定モデルの入力に組み込み、産業・屋外環境での深度予測精度とロバスト性を向上させた。さらにフォトグラメトリデータからレーダー観測を模擬する学習データセット合成手法を提案。