Mikel Luján

収録論文 6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

• Visual SLAM向け特徴検出器の高速化：FPGAとGPUの比較研究
  SLAM2025/10/1

  Visual SLAMの特徴検出器（FAST, Harris, SuperPoint）をFPGAとGPUで実装し、実行時間とエネルギー効率を比較した。学習ベースのSuperPointではFPGAが優位だが、非学習ベースではGPUが優位であることを示した。

• SLAMシステムの再現可能なベンチマークと性能診断のためのフレームワーク
  SLAM2024/10/1

  Dockerで環境を統一し、データセットの摂動に対するSLAMアルゴリズムの頑健性をファジングで評価するオープンソースのベンチマーク基盤SLAMFuseを提案した。

• NGD-SLAM: GPU不要のリアルタイム動的SLAM
  SLAM2024/5/1

  深層学習によるマスク生成とカメラ追跡を分離し、CPUのみで60FPSのリアルタイム動的SLAMを実現した。

• SLAMBench2: Multi-Objective Head-to-Head Benchmarking for Visual SLAM
  2018/8/1
• Navigating the Landscape for Real-time Localisation and Mapping for Robotics and Virtual and Augmented Reality
  2018/8/1
• Introducing SLAMBench, a performance and accuracy benchmarking methodology for SLAM
  2014/10/1