Patric Jensfelt
KTH Royal Institute of Technology
収録論文 49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
- 適応すべき時: オープンボキャブラリセグメンテーションにおける効率的な訓練不要適応のためのマルチシグナルドメインシフト検出セグメンテーション2026/9/29
連続フレームの時間的一貫性を利用し、視覚変化・アダプタ不一致・意味ドリフトを組み合わせてドメインシフトを検出し、必要な時だけ訓練不要の適応をトリガーすることで、オープンボキャブラリセグメンテーションの精度を維持しつつ適応回数を大幅に削減する手法を提案。
- 確率的シーングラフ：階層的表現とリアルタイムシステムシーングラフ2026/9/19
従来のシーングラフに不確実性を明示的な信念として導入し、ガウス分布の階層グラフで空間的接地を行う確率的シーングラフ（PSG）を提案。構築・洗練を通じて信念を保持するマッピングパイプラインを実装した。
- 並列計算によるLiDARマッピングの大規模バンドル調整の高速化SLAM/並列計算2026/8/14
LiDARマッピングのバンドル調整を完全並列化するフレームワークを提案し、大規模データセットで最大10倍の計算効率向上を達成した。
- GESTO: 動的シーンにおける推論のための人間中心の時空間メモリシーン理解2026/8/1
RGB-D観測から人間と物体のインタラクションを抽出し、永続的な4Dシーングラフに接地してイベント階層を構築する時空間メモリを提案。これにより、活動中心の時空間推論を実現する。
- ランダム有限集合上のリスク認識信念制御バリア関数安全制御2026/7/1
未知・動的な環境で移動物体の数が変動する中、ノイズを含む不完全な観測から安全性を保証する制御手法を提案。粒子フィルタで信念を表現し、リスクを考慮したバリア関数で安全集合の不変性を確保する。
- HilDA: 拡散モデルを用いた階層的蒸留による自己教師ありLiDAR事前学習の推進自己教師あり学習2026/6/1
LiDARバックボーンの自己教師あり事前学習フレームワークHilDAを提案。視覚基盤モデルからの階層的蒸留と時間的占有拡散目的を組み合わせ、3D物体検出やシーン流れなどの性能を向上させた。
- TeFlow: 時間的一貫性を活用したマルチフレーム自己教師ありフィードフォワードシーンフロー推定シーンフロー推定2026/2/1
複数フレームの時間的に一貫した動き手がかりを集約することで、自己教師ありフィードフォワード型シーンフロー推定の精度を大幅に向上させた手法を提案。
- DeltaFlow: 効率的なマルチフレームシーンフロー推定手法シーンフロー推定2025/8/1
複数フレームの時系列情報を低計算コストで活用する軽量な3Dシーンフロー推定フレームワークを提案し、クラス不均衡や動きの一貫性に対処する損失関数を導入して高精度・高速推論を実現した。
- PRIX: 生ピクセルから計画を学習するエンドツーエンド自動運転自動運転/エンドツーエンド計画2025/7/1
カメラ画像のみを入力とし、LiDARやBEV表現を使わずに安全な走行軌道を直接予測する軽量なエンドツーエンド自動運転モデルを提案し、NavSimとnuScenesで最先端性能を達成した。
- 情報利得は万能ではない：品質制約付き探索における距離アドバンテージヒューリスティック探索2025/4/1
品質制約付き探索では情報利得を目的関数ではなく候補フィルタとして使い、ロボットとの近さと他フロンティアからの遠さのトレードオフで選ぶ距離アドバンテージを提案し、経路長を削減した。
- HiMo: 点群における高速物体の動き補償点群処理2025/3/1
LiDAR点群中の動的物体による歪みを補正するため、シーンフロー推定を非自己運動補償に転用したパイプラインHiMoと、そのためのリアルタイムシーンフロー推定器SeFlow++を提案し、新しい評価指標で有効性を示した。
- 文脈融合：感情状態認識へのマルチモーダルアプローチマルチモーダル感情認識2024/9/1
顔の熱画像・表情アクションユニット・テキスト文脈をTransformerで融合し、文脈を考慮した感情認識を行う手法を提案した論文。
- SeFlow: 自動運転のための自己教師ありシーンフロー手法シーンフロー2024/7/1
LiDARスキャン間の点ごとの3D動きを推定するシーンフローを、動的・静的の分類と物体レベルの制約を取り入れて自己教師ありで学習する手法を提案し、Argoverse 2とWaymoで最高性能を達成した。
- GPS不感環境におけるHDマップを事前情報としたグローバルに一貫したマッピングSLAM2024/7/1
自動運転で使われるHDマップの走行可能領域と地面高さ情報から4自由度の姿勢事前分布を抽出し、それをポーズグラフ最適化に統合することで、GPS不感環境でもグローバルに一貫した3Dマップを構築するLiDARベースのSLAM手法を提案した。
- 未観測の壁を間取り図から学習して予測する：占有グリッドからのフロンティアを超えて探索2024/6/1
360度LiDARの占有グリッドから未観測の壁を2D線分として自己回帰的に予測する注意機構ベースのモデルを提案し、フロンティア探索の情報利得で評価した。
- BeautyMap: バイナリ符号化適応型グラウンドマトリクスによるグローバルマップの動的点除去SLAM/マッピング2024/5/1
バイナリ符号化行列で環境特徴を抽出し、フレームと地図領域のビット比較で動的領域を検出、z軸の階層的分割と可視性処理で静的マップを高精度・高効率に復元する手法を提案。
- ニューラルグラフマップ：ループ閉じ込みを効率的に統合する高密度マッピングSLAM/ニューラルマッピング2024/5/1
RGB-Dシーンを軽量なニューラルフィールドの集合として表現し、疎な視覚SLAMのポーズグラフに動的に接続することで、大規模なループ閉じ込みを最小限の再統合で扱えるマッピング手法を提案した。
- UADA3D: スパースLiDARと大きなドメインギャップに対応する3D物体検出のための教師なし敵対的ドメイン適応3D物体検出/ドメイン適応2024/3/1
スパースなLiDAR点群を対象に、事前学習済みモデルや教師-生徒構造に依存せず、敵対的学習でドメイン不変特徴を直接学習する3D物体検出の教師なしドメイン適応手法を提案。
- DUFOMap: 効率的な動的認識マッピングSLAM/動的環境マッピング2024/3/1
レイキャスティングで完全に空と観測された領域を判定し、そこに後から現れる物体を動的とみなすことで、パラメータ調整なしにオンラインで静的地図を生成する手法を提案。
- MCD: ロボット知覚のための多様な大規模マルチキャンパスデータセットデータセット/知覚2024/3/1
3つのユーラシア大学キャンパスで収集した多様なセンサモダリティと高精度な連続時間正解ラベルを備えた大規模データセットMCDを構築し、既存のSLAM・自動運転データセットの偏りを克服する。
- Transitional Grid Maps: Joint Modeling of Static and Dynamic Occupancy2024/1/1
- DeFlow: Decoder of Scene Flow Network in Autonomous Driving2024/1/1
- Towards Long-Range 3D Object Detection for Autonomous Vehicles2023/10/1
- A Dynamic Points Removal Benchmark in Point Cloud Maps2023/7/1
- Towards a Robust Sensor Fusion Step for 3D Object Detection on Corrupted Data2023/6/1
- Happily Error After: Framework Development and User Study for Correcting Robot Perception Errors in Virtual Reality2023/6/1
- A Probabilistic Framework for Visual Localization in Ambiguous Scenes2023/1/1
- RGB-D-Based Categorical Object Pose and Shape Estimation: Methods, Datasets, and Evaluation2023/1/1
- What you see is (not) what you get: A VR Framework for Correcting Robot Errors2023/1/1
- Semantic 3D Grid Maps for Autonomous Driving2022/11/1
- SLICT: Multi-input Multi-scale Surfel-Based Lidar-Inertial Continuous-Time Odometry and Mapping2022/11/1
- SDFEst: Categorical Pose and Shape Estimation of Objects from RGB-D using Signed Distance Fields2022/7/1
- SDF-based RGB-D Camera Tracking in Neural Scene Representations2022/5/1
- FloorGenT: Generative Vector Graphic Model of Floor Plans for Robotics2022/3/1
- On the Evaluation of RGB-D-based Categorical Pose and Shape Estimation2022/2/1
- UFOMap: An Efficient Probabilistic 3D Mapping Framework That Embraces the Unknown2020/3/1
- Self-Supervised 3D Keypoint Learning for Ego-motion Estimation2019/12/1
- Flexible Disaster Response of Tomorrow -- Final Presentation and Evaluation of the CENTAURO System2019/9/1
- Adversarial Feature Training for Generalizable Robotic Visuomotor Control2019/9/1
- Knowledge is Never Enough: Towards Web Aided Deep Open World Recognition2019/6/1
- Sparse2Dense: From direct sparse odometry to dense 3D reconstruction2019/3/1
- GCNv2: Efficient Correspondence Prediction for Real-Time SLAM2019/2/1
- Kitting in the Wild through Online Domain Adaptation2018/7/1
- Deep Reinforcement Learning to Acquire Navigation Skills for Wheel-Legged Robots in Complex Environments2018/4/1
- Multiple Object Detection, Tracking and Long-Term Dynamics Learning in Large 3D Maps2018/1/1
- Detection and Tracking of General Movable Objects in Large 3D Maps2017/12/1
- Unsupervised Object Discovery and Segmentation of RGBD-images2017/10/1
- Adaptive Cost Function for Pointcloud Registration2017/4/1
- The STRANDS Project: Long-Term Autonomy in Everyday Environments2016/4/1