Norbert Haala
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
- エレベーターVIGS：視覚慣性ガウススプラッティングSLAMにおけるエレベーター運動とロボット運動の分離SLAM2026/9/20
エレベーター内でカメラとIMUの観測が矛盾する問題を、ロボットの姿勢をエレベーター座標系で推定しエレベーターの運動を別状態として扱うことで解決し、走行中も追跡とマッピングを維持するSLAMシステムを提案した。
- 高精度ストリートレベル画像を活用した視覚位置推定の精度ポテンシャル視覚位置推定2026/7/1
高精度な地理参照を持つストリート画像を用いた視覚位置推定パイプラインを提案し、サブセンチメートルの真値を持つ大規模データセットを構築して精度を評価した。
- GNSS劣化環境における絶対精度評価のためのRTK-SLAMデータセットSLAM2026/4/1
RTK-SLAMの絶対精度を正しく評価するための、測地基準に基づくデータセットと評価手法を提案した論文。
- BEV-SLD: LiDAR鳥瞰画像を用いた自己教師ありシーンランドマーク検出によるグローバル位置推定位置推定2026/3/1
LiDARの鳥瞰画像からシーン固有のランドマークを自己教師ありで検出し、一貫性損失を用いてグローバル位置推定を行う手法を提案した。
- VIGS-SLAM: 視覚慣性ガウススプラッティングSLAMSLAM2025/12/1
視覚とIMUを統合最適化し、3Dガウススプラッティングによるリアルタイム追跡と高精細再構成を実現したSLAMシステム。
- 3Dガウシアンスプラッティングを活用した大規模複雑屋内環境の視覚的自己位置推定視覚的自己位置推定2025/2/1
3Dガウシアンスプラッティングで生成した地図からレンダリング画像を参照データに追加し、視覚的自己位置推定の精度と信頼性を向上させる手法を提案した。
- HI-SLAM2: 高速単眼シーン再構成のための幾何認識ガウシアンSLAMSLAM2024/11/1
RGB入力のみで高精度な単眼シーン再構成を実現する3DガウシアンスプラッティングベースのSLAMシステム。単眼事前分布と学習ベース密SLAMを組み合わせ、ループ閉じ込み時の効率的なポーズグラフ最適化とガウシアン変形により高速かつ幾何学的に正確な再構成を可能にする。
- 広域建設環境の屋内マッピングのためのSLAMSLAM2024/4/1
大規模な工場や建設現場でロボットに4台のステレオカメラと3Dレーザースキャナを搭載し、LiDARと視覚SLAMの性能を比較評価した。さらに3Dガウススプラッティングで高密度な深度マップを生成し、自動建設・現場監視への応用を目指す。
- DMSA：LiDAR慣性オドメトリと大域最適化のための高密度マルチスキャン調整SLAM2024/2/1
複数の点群を特徴選択なしで同時に高密度に位置合わせする手法を提案し、IMUと組み合わせたLiDAR慣性オドメトリや大規模キーフレーム最適化に応用して高精度・高ロバスト性を実現した。
- HI-SLAM: Monocular Real-time Dense Mapping with Hybrid Implicit Fields2023/10/1
- BAMF-SLAM: Bundle Adjusted Multi-Fisheye Visual-Inertial SLAM Using Recurrent Field Transforms2023/6/1