Maurice Fallon
収録論文 72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
- 分散型低コストToFセンサによる四足歩行ロボットの障害物回避と足場計画歩行2026/9/25
四足歩行ロボットに分散配置した低コストToFセンサで近距離地形を計測し、深度カメラに代わって障害物回避と足場計画が可能かを検証した研究。
- DRS-VPT: ビジョンポイントトランスフォーマーによるスキャンへの直接再ローカライゼーション再ローカライゼーション2026/9/11
クエリ画像と参照3D点群からスキャンの姿勢と点マップを予測し、カメラ-LiDARキャリブレーションや屋内再ローカライゼーションを統合的に行うフィードフォワードトランスフォーマーを提案。
- OASIS-Map: セマンティック対応マッチングを用いたマルチセッションマッピングにおけるオブジェクトレベルの変化検出マッピング/変化検出2026/7/1
複数回の訪問で得た地図間のオブジェクト変化を、パッチレベルのセマンティック対応を用いて検出・関連付けるマッピングシステムを提案。実環境での物体移動や置換を高精度に検出した。
- Hilti-Trimble-Oxfordデータセット：フロアプラン事前情報を用いた360度視覚慣性SLAMと位置推定のベンチマークSLAM/位置推定2026/7/1
建設現場で収集した360度カメラとIMUによる視覚慣性データセットを提供し、SLAMとフロアプラン参照位置推定のベンチマークを評価した論文。
- ScaRF-SLAM: フィードフォワードモデルと古典的ビジュアルSLAMによるスケール一貫再構成SLAM2026/6/1
古典的な特徴ベースSLAMでロバストなトラッキングを行い、幾何基盤モデル(GFM)はマッピング専用に用いる分離型フレームワークを提案。スケール最適化とサブマップ更新により高精度な稠密再構成を実現した。
- LEXI-SG: 部屋誘導フィードフォワード再構成による単眼3Dシーングラフマッピングシーングラフ/単眼SLAM2026/5/1
RGBカメラのみを用いて、オープンボキャブラリの3Dシーングラフを構築する初の密な単眼マッピングシステムを提案。部屋単位で再構成を遅延させ、グローバルな整合性を保つ。
- LAPS: 能動的プーリングとサンプリングによるニューラル距離場を用いたインクリメンタルLiDARマッピングの改善マッピング2026/5/1
ニューラル距離場を用いた逐次LiDARマッピングにおいて、破滅的忘却を防ぐためのリプレイ管理手法LAPSを提案。信頼性に基づく能動的プーリングと不確実性に基づく能動的サンプリングにより、限られたメモリで重要な履歴データを保持し、未学習領域への最適化を集中させることで、再構成の完全性を向上させる。
- DigiForest: 持続可能な林業のためのデジタル分析とロボティクス林業ロボティクス2026/4/1
森林管理の持続可能性向上を目指し、自律ロボット群による樹木データ収集、自動特性抽出、意思決定支援、低影響伐採を統合した大規模精密林業システムを提案・実証した論文。
- TreeLoc++: コンパクトな森林インベントリを用いた頑健な6自由度LiDAR位置推定位置推定2026/3/1
森林管理のためのロボット位置推定において、従来の大容量点群ではなく、コンパクトなデジタル森林インベントリ（DFI）を直接利用する新しいグローバル位置推定フレームワークを提案し、センチメートル精度を達成した。
- Sapling-NeRF: 森林における苗木の地理的位置推定再構成による生態モニタリング3D再構成/生態モニタリング2026/2/1
NeRF・LiDAR SLAM・GNSSを融合し、森林内の苗木を地理的位置を保ったまま高精度に3D再構成する手法を提案。幹の高さや枝分かれ、葉と木質の比率をTLSより正確に計測できる。
- TreeLoc: 森林における樹木間幾何マッチングによる6自由度LiDARグローバル位置推定位置推定2026/2/1
森林環境でLiDARを用いて樹木の幹と胸高直径を手がかりに場所認識と6自由度姿勢推定を行うグローバル位置推定フレームワークを提案し、多様な森林ベンチマークで高精度を達成した。
- GrandTour: 実環境における脚式ロボットのマルチモーダル知覚と状態推定のためのデータセット歩行2026/2/1
ANYmal-D四脚ロボットにLiDAR・カメラ・固有感覚センサを搭載し、山岳から都市・廃墟まで多様な屋内外環境で収集した大規模マルチモーダルデータセットを公開。RTK-GNSSとトータルステーションによる高精度な正解軌道も含み、SLAMや状態推定、マルチモーダル学習の評価基盤を提供する。
- LT-Exosense: 外骨格の生涯安全ナビゲーションのための視覚中心マルチセッションマッピングシステムナビゲーション2025/10/1
下肢障害者向けの自平衡外骨格の長期的な自律ナビゲーションを支援するため、複数セッションの空間情報を逐次融合し、環境変化を検出して永続的な地図を更新する視覚ベースのマッピングシステムを開発した。実環境実験で5cm未満の精度を達成し、動的環境での適応的経路計画の可能性を示した。
- PlanarMesh: LiDARからのコンパクトな3Dメッシュを漸進的適応解像度再構成で構築3D再構成2025/10/1
LiDARデータから平面モデリングとメッシュ化を組み合わせ、局所曲率と自由空間情報に応じて解像度を適応的に変えながらリアルタイムでコンパクトな3Dメッシュを漸進的に構築するシステムを提案。
- 脚式ロボットによる自律的な森林インベントリ構築：システム、教訓、今後の課題歩行2025/6/1
四足歩行ロボットANYmalを用いて森林内を自律走行し、樹木の検出と胸高直径推定を行うシステムを開発し、欧州3カ国の森林で1年半にわたる実証実験を行った。
- ImLPR: 視覚基盤モデルを用いた画像ベースLiDAR位置認識位置認識2025/5/1
LiDAR点群を3チャネルの距離画像に変換し、視覚基盤モデルDINOv2を活用して位置認識を行う手法を提案。複数のデータセットで最先端性能を達成した。
- Boxi: ロボティクスにおけるアルゴリズム性能を考慮した設計判断センサフュージョン2025/4/1
複雑な環境で移動ロボットの自律性を高めるため、LiDARやカメラ、IMUなどを統合したセンサペイロードBoxiを設計し、時間同期やキャリブレーションが状態推定性能に与える影響を分析した論文。
- OpenLex3D: オープンボキャブラリ3Dシーン表現のための階層的評価ベンチマーク3Dシーン理解2025/3/1
Replica、ScanNet++、HM3Dのシーンに同義語や詳細記述を含む新規ラベルを付与し、オープンボキャブラリ3Dシーン表現を評価するベンチマークを提案。既存手法の失敗事例や改善点を明らかにする。
- SiLVR: 不確実性定量化を伴うスケーラブルなLiDAR-視覚放射輝度場再構成NeRF/再構成2025/2/1
LiDARとカメラを融合し、不確実性を定量化しながら大規模なNeRF再構成を行うシステムを提案。
- 必要最小限の設計：シンプルで効果的なオープンボキャブラリ・シーングラフシーングラフ2024/12/1
3Dオープンボキャブラリ・シーングラフの設計を見直し、画像前処理・特徴融合・特徴選択を検討して、計算量を3分の1に抑えつつ最先端精度を維持する手法を提案した。
- オックスフォード・スパイアズデータセット：大規模LiDAR-視覚ローカリゼーション・再構成・放射輝度場手法のベンチマークデータセット/ベンチマーク2024/11/1
オックスフォードのランドマーク周辺で取得した大規模マルチモーダルデータセットを構築し、SLAM・SfM・MVS・NeRF・3Dガウシアンスプラッティングなどのローカリゼーションと3D再構成手法を評価するベンチマークを提供した。
- 変形可能なポーズグラフを用いた森林点群のマーカーレス航空・地上統合点群統合/sim2real2024/10/1
反射マーカーを使わずに、航空レーザースキャンと地上レーザースキャンの点群をポーズグラフで自動統合し、森林の詳細な3次元再構成を可能にする手法を提案した。
- 3Dマップ表現を横断する視覚的自己位置推定：点群・メッシュ・NeRFの比較自己位置推定2024/8/1
点群・メッシュ・NeRFといった異なる3Dマップ表現から合成画像データベースを生成し、単眼カメラ画像のグローバルな視覚的自己位置推定を行う統一システムを提案・評価した。
- 脚式ロボットによる自律的な森林インベントリ：システム設計と実地展開フィールドロボティクス2024/4/1
脚式ロボットを用いて森林の樹木調査を自律的に行うシステムを構築し、フィンランドと英国の森林で実地試験を実施した。英国では20分で0.96ヘクタールを調査し、100本以上の樹木を同定、胸高直径を約2cmの精度で推定した。
- 野生環境の視覚ナビゲーション：事前学習モデルとオンライン自己教師あり学習による高速走行可能性学習ナビゲーション2024/4/1
森林や草原などの自然環境で、事前学習済みモデルの特徴量とオンライン自己教師あり学習を組み合わせ、短時間の実地デモから走行可能領域を推定してロボットをナビゲートするシステムを提案した。
- AutoInspect: 長期的な自律産業点検に向けて自律ナビゲーション2024/4/1
ROSベースのミッション自律システムAutoInspectを開発し、鉱山や核融合炉などで数週間から数ヶ月の長期自律点検を実現した。
- SiLVR: ロボット検査のためのスケーラブルなLiDAR-視覚再構成とニューラル放射輝度場NeRF/3D再構成2024/3/1
LiDARとカメラ画像を融合し、NeRFを用いて大規模環境を幾何学的に正確かつ写実的に再構成するシステムを提案。脚ロボットやドローンでの実証実験を行った。
- 移動ロボットシステムによるオンライン樹木再構成と森林インベントリ森林計測/移動ロボット2024/3/1
移動型レーザースキャナを用いて、森林内を移動しながらリアルタイムで樹木を検出・再構成し、森林インベントリをオンライン生成するシステムを提案した。ポーズグラフLiDAR SLAMでデータを逐次更新し、TLSや手動測定に匹敵する精度を達成した。
- LiSTA: 雑然環境における幾何学的物体ベースの変化検出SLAM2024/3/1
LiDAR SLAMと学習済み記述子を組み合わせ、数週間〜数ヶ月単位で物体の追加・削除・移動を確率的に検出するシステムを提案。四足歩行ロボットによる実環境データで既存手法を上回る性能を示した。
- Exosense: 外骨格のための視覚ベースシーン理解システム外骨格/視覚SLAM2024/3/1
自己平衡型外骨格に搭載する視覚中心のシーン理解システムを提案し、歩行中の自己位置推定と地形マッピングを実現した。
- 密林環境におけるLiDAR位置認識の評価と展開位置認識2024/3/1
4つのLiDAR位置認識手法を森林データで比較し、最良のLogg3dNetを6自由度姿勢推定に統合してSLAMや地図統合、再位置推定に応用した。
- Osprey: Multi-Session Autonomous Aerial Mapping with LiDAR-based SLAM and Next Best View Planning2023/11/1
- Language-EXtended Indoor SLAM (LEXIS): A Versatile System for Real-time Visual Scene Understanding2023/9/1
- Fast Traversability Estimation for Wild Visual Navigation2023/5/1
- InstaLoc: One-shot Global Lidar Localisation in Indoor Environments through Instance Learning2023/5/1
- Perceptive Locomotion through Whole-Body MPC and Optimal Region Selection2023/5/1
- IMU-based Online Multi-lidar Calibration2023/2/1
- Real-time LIDAR localization in natural and urban environments2023/1/1
- Observability-aware online multi-lidar extrinsic calibration2022/12/1
- Deep IMU Bias Inference for Robust Visual-Inertial Odometry with Factor Graphs2022/11/1
- M-LIO: Multi-lidar, multi-IMU odometry with sensor dropout tolerance2022/10/1
- Factor Graph Fusion of Raw GNSS Sensing with IMU and Lidar for Precise Robot Localization without a Base Station2022/9/1
- Hilti-Oxford Dataset: A Millimetre-Accurate Benchmark for Simultaneous Localization and Mapping2022/8/1
- Team CERBERUS Wins the DARPA Subterranean Challenge: Technical Overview and Lessons Learned2022/7/1
- 3D Lidar Reconstruction with Probabilistic Depth Completion for Robotic Navigation2022/7/1
- Multi-modal curb detection and filtering2022/5/1
- Extrinsic Calibration and Verification of Multiple Non-overlapping Field of View Lidar Sensors2022/5/1
- An Efficient Locally Reactive Controller for Safe Navigation in Visual Teach and Repeat Missions2022/1/1
- CERBERUS: Autonomous Legged and Aerial Robotic Exploration in the Tunnel and Urban Circuits of the DARPA Subterranean Challenge2022/1/1
- Multi-Camera LiDAR Inertial Extension to the Newer College Dataset2021/12/1
- Learning Inertial Odometry for Dynamic Legged Robot State Estimation2021/11/1
- AEROS: Adaptive RObust least-Squares for Graph-Based SLAM2021/10/1
- Balancing the Budget: Feature Selection and Tracking for Multi-Camera Visual-Inertial Odometry2021/9/1
- Navigating by Touch: Haptic Monte Carlo Localization via Geometric Sensing and Terrain Classification2021/8/1
- VILENS: Visual, Inertial, Lidar, and Leg Odometry for All-Terrain Legged Robots2021/7/1
- Scalable and Elastic LiDAR Reconstruction in Complex Environments Through Spatial Analysis2021/6/1
- Receding-Horizon Perceptive Trajectory Optimization for Dynamic Legged Locomotion with Learned Initialization2021/4/1
- iMHS: An Incremental Multi-Hypothesis Smoother2021/3/1
- Learning Camera Performance Models for Active Multi-Camera Visual Teach and Repeat2021/3/1
- RLOC: Terrain-Aware Legged Locomotion using Reinforcement Learning and Optimal Control2020/12/1
- Unified Multi-Modal Landmark Tracking for Tightly Coupled Lidar-Visual-Inertial Odometry2020/11/1
- Elastic and Efficient LiDAR Reconstruction for Large-Scale Exploration Tasks2020/10/1
- Haptic Sequential Monte Carlo Localization for Quadrupedal Locomotion in Vision-Denied Scenarios2020/5/1
- The Newer College Dataset: Handheld LiDAR, Inertial and Vision with Ground Truth2020/3/1
- Reliable Trajectories for Dynamic Quadrupeds using Analytical Costs and Learned Initializations2020/2/1
- Actively Mapping Industrial Structures with Information Gain-Based Planning on a Quadruped Robot2020/2/1
- Online LiDAR-SLAM for Legged Robots with Robust Registration and Deep-Learned Loop Closure2020/1/1
- Preintegrated Velocity Bias Estimation to Overcome Contact Nonlinearities in Legged Robot Odometry2019/10/1
- Robust Legged Robot State Estimation Using Factor Graph Optimization2019/4/1
- Learning to See the Wood for the Trees: Deep Laser Localization in Urban and Natural Environments on a CPU2019/2/1
- Seeing the Wood for the Trees: Reliable Localization in Urban and Natural Environments2018/9/1
- iDRM: Humanoid Motion Planning with Real-Time End-Pose Selection in Complex Environments2016/7/1