Maximilian Hilger

Technical University of Munich

収録論文 7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

• 重要視覚手がかりで動画計画を誘導する汎用ロボットナビゲーション
  ナビゲーション2026/9/15

  鳥瞰図と自己身体視点を視覚手がかりとして動画生成モデルによるナビゲーション計画を誘導し、逆動力学モデルで精密な行動に変換するフレームワークを提案。迷路や狭路での成功率を大幅に向上させ、異なるロボットへのゼロショット展開も示した。

• CFEAR-Teach-and-Repeat: 高速かつ高精度なレーダーのみによる位置推定
  位置推定2026/3/1

  単一のスピニングレーダーを用いたティーチ・アンド・リピート方式の位置推定パイプラインを提案し、悪天候下でも高精度・高効率な自己位置推定を実現した。

• 超広帯域測位を用いた大規模・遮蔽環境での人間動作データ収集
  動作計測2025/5/1

  混雑・遮蔽環境での人間動作計測に超広帯域(UWB)測位を適用し、アイトラッキングやLiDAR・レーダーも併用して130分以上のマルチモーダルデータを収集・評価した。

• 4Dイメージングレーダーを用いたSLAMのための内省的ループ閉じ込み
  SLAM2025/3/1

  4DレーダーSLAMにおいて、サブマップ生成と内省的指標により、同方向・逆方向視点からのループ閉じ込みを検出し、軌道精度を最大82%改善する手法を提案。

• RaNDT SLAM: 強度拡張正規分布変換に基づくレーダーSLAM
  SLAM2024/8/1

  レーダーの強度情報で拡張した正規分布変換を用い、IMUや動作モデルと融合して高速かつ高精度に自己位置推定するレーダーSLAM手法を提案し、屋内・屋外の新ベンチマークで評価した。

• CFEARレーダーオドメトリの評価
  レーダーオドメトリ2024/4/1

  スピニング2Dレーダーオドメトリ手法CFEARを評価し、Boreasデータセットで低ドリフトとリアルタイム性能（68Hzで0.61%の並進ドリフト）を達成したことを示した。

• 4DレーダーSLAMにおける内省的なループ閉じ込みに向けて
  SLAM2024/4/1

  4Dイメージングレーダーを用いたSLAMにおいて、低視野角やノイズなどの課題に対応するため複数の品質指標を組み合わせたループ閉じ込み検出手法を提案し、1.8km走行で絶対軌道誤差0.46mを達成した。