Niclas Vödisch

収録論文 18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

• ParkDiffusion: 拡散モデルを用いた自動駐車における異種マルチエージェント・マルチモーダル軌道予測
  軌道予測2025/5/1

  拡散モデルを使い、駐車場での車両と歩行者の将来軌道を不確実性も含めて予測する手法を提案。二重マップエンコーダやエージェント種別埋め込み、運動学的制約を導入し、既存手法を大きく上回る精度を達成した。

• ラベル効率的なLiDARパノプティックセグメンテーション
  LiDARセグメンテーション2025/3/1

  少量のラベル付き画像から2Dネットワークで疑似ラベルを生成し、点群の幾何特性を活かした3D精緻化モジュールで精度を高めてLiDARパノプティックセグメンテーションを学習する手法を提案。

• 動的都市環境のオープン語彙理解のための協調的動的3Dシーングラフ
  シーングラフ/協調認識2025/3/1

  複数のカメラとLiDAR観測を初期姿勢未知のまま統合し、都市走行シーンの階層的オープン語彙3Dシーングラフを協調生成するエンジンCURB-OSGを提案。実世界のOxford Radar RobotCarデータセットで単一エージェントより高精度なマッピングと物体予測を実証した。

• 視覚基盤モデルによるLiDAR位置合わせ
  位置推定2025/2/1

  周囲カメラ画像から得たDINOv2特徴を点記述子として使い、RANSACやICPと組み合わせることで、季節変化や長期経過後でもLiDARスキャンを3Dマップに頑健に位置合わせする手法を提案。

• 知覚とマッピングのための効率的なロボット学習
  知覚・マッピング2024/5/1

  ロボットの知覚・マッピングを未知環境に展開する際の人的コストを削減するため、継続学習とアノテーション削減に焦点を当てた研究の概要。

• 良い基盤は多くのラベルに値する：ラベル効率的なパノプティックセグメンテーション
  セグメンテーション2024/5/1

  視覚基盤モデルを活用し、少数のラベル付きデータで軽量なセグメンテーションヘッドを訓練し、自己訓練と融合モジュールでパノプティックセグメンテーションを高精度に実現する手法を提案。

• 運動と深層点対応を用いたターゲット不要のカメラ-LiDAR自動キャリブレーション
  キャリブレーション2024/4/1

  視覚・LiDARオドメトリの運動推定と深層学習による2D-3D点対応を組み合わせ、専用ターゲットや人手を要さずにカメラ-LiDAR間の外部キャリブレーションを最適化で求める手法を提案。

• BEVCar: カメラとレーダーの融合によるBEVマップと物体セグメンテーション
  BEVセグメンテーション2024/3/1

  カメラと車載レーダーを融合し、生のレーダーデータを点ベースで符号化して画像特徴のBEV空間への持ち上げを初期化することで、悪天候や夜間でも頑健なBEV物体・マップセグメンテーションを実現した。

• Collaborative Dynamic 3D Scene Graphs for Automated Driving
  2023/9/1
• Few-Shot Panoptic Segmentation With Foundation Models
  2023/9/1
• CoDEPS: Online Continual Learning for Depth Estimation and Panoptic Segmentation
  2023/3/1
• CoVIO: Online Continual Learning for Visual-Inertial Odometry
  2023/3/1
• PADLoC: LiDAR-Based Deep Loop Closure Detection and Registration Using Panoptic Attention
  2022/9/1
• Continual SLAM: Beyond Lifelong Simultaneous Localization and Mapping Through Continual Learning
  2022/3/1
• End-To-End Optimization of LiDAR Beam Configuration for 3D Object Detection and Localization
  2022/1/1
• FSOCO: The Formula Student Objects in Context Dataset
  2020/12/1
• Accurate Mapping and Planning for Autonomous Racing
  2020/3/1
• Deep Unsupervised Common Representation Learning for LiDAR and Camera Data using Double Siamese Networks
  2020/1/1