Matěj Boxan
収録論文 11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
- 森林での一年間：亜寒帯環境における自律ナビゲーションの課題分析ナビゲーション2026/8/27
亜寒帯の森林で1年間にわたり移動ロボットを運用し、季節変化がオドメトリやSLAMなどのナビゲーション手法に与える影響を評価した。
- 画像生成モデルを活用したデータ不足の解消：森林再生マッピングのためのGen4Regenデータセットデータ生成/セマンティックセグメンテーション2026/5/1
森林再生地の植物を高精度にセグメンテーションするためのデータ不足とクラス不均衡を解決するため、画像生成モデル（Nano Banana Pro）を用いて合成画像とセマンティックマスクのペアを生成し、実データと組み合わせて学習することで、F1スコアを15%以上向上させた。
- 亜寒帯環境の高傾斜ダイナミクス下でのレーダオドメトリオドメトリ2026/4/1
亜寒帯の急傾斜地形で既存のレーダオドメトリ手法を評価し、傾斜に頑健な新しいレーダ慣性オドメトリ手法を提案した。
- FoMo: モンモランシー森林におけるロボットナビゲーションのためのマルチシーズンデータセットデータセット/SLAM2026/3/1
北方林で1年間にわたり収集された、季節変化を含むロボットナビゲーション用の大規模データセットを構築し、既存のオドメトリやSLAM手法の季節変化に対する頑健性を評価した。
- カメラ自動露出法の再現可能なフィールド評価：プラットフォーム、ベンチマークと教訓ベンチマーク/データセット2025/6/1
露出時間を自在に生成できるエミュレータと多露出ステレオデータセットBorealHDRを用い、8種の自動露出法をオフラインで再現可能に評価した。
- 季節的な深雪環境におけるティーチ・アンド・リピートの試み自律走行2025/5/1
LiDARとFMCWレーダーを用いて、季節変動のある積雪環境で教示経路の再走行を試み、局所化性能を比較した。
- 野外データ収集のためのウェアラブル多用途プラットフォームの実地報告データ収集/フィールドロボティクス2024/5/1
防水ケースを20kgのバックパックに拡張し、カメラ・LiDAR・IMU・GNSSを搭載して5.5時間稼働する野外データ収集プラットフォームを開発し、20km以上の実地運用から得た知見と応用例を報告した。
- 氷河のムーラン（縦穴）の3Dマッピング：課題と教訓フィールドロボティクス2024/4/1
カスタムLiDAR慣性マッピング装置を用いてアサバスカ氷河の氷河ムーランを計測し、その展開で得られた知見とロボティクスが克服すべき課題を報告したフィールドレポート。
- FoMo: 北方林におけるロボットナビゲーションのための多季節データセット提案ナビゲーション2024/4/1
カナダのモンモランシー森林で6つの経路を季節ごとに走行し、LiDAR・レーダー・IMUなどのセンサデータと高精度な正解位置を収集した多季節データセットを提案する。
- Saturation-Aware Angular Velocity Estimation: Extending the Robustness of SLAM to Aggressive Motions2023/10/1
- Exposing the Unseen: Exposure Time Emulation for Offline Benchmarking of Vision Algorithms2023/9/1