Saad Ejaz
収録論文 6本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
ポーズ推定VSLAM経路計画物体マッピング
※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
- SUFLECA: CADと画像の位置合わせのための特徴学習の大規模化ポーズ推定2026/7/1
CADモデルと単一RGB画像の9Dポーズ（回転・並進・異方性スケール）を推定するゼロショット手法を提案。大規模なNOC教師付き学習で幾何学的特徴を獲得し、幾何学的整合性のあるマッチングで高精度な位置合わせを実現した。
- RGB-DビジュアルSLAMのための通路認識構造マッピングVSLAM2026/4/1
ドアや通路などの構造要素を検出し、幾何・意味・トポロジー情報を統合してRGB-D VSLAMのシーングラフに組み込む手法を提案した。
- 3Dシーングラフを活用した状況認識型経路計画経路計画2025/8/1
屋内3Dシーングラフのメトリック・セマンティック構造を利用し、意味グラフ探索と並列サブ問題分解により経路計画を高速化するS-Pathを提案した。
- vS-Graphs: 視覚SLAMと3Dシーングラフを密結合した階層的シーン理解VSLAM2025/3/1
視覚SLAMにシーングラフを統合し、部屋や床などの構造要素を推論して地図の意味理解と位置推定精度を向上させるフレームワークを提案。
- カテゴリレベルメタ学習NeRF事前分布による効率的な物体マッピング物体マッピング2025/3/1
カテゴリごとのNeRF事前分布をメタ学習し、遺伝的アルゴリズムでアーキテクチャを最適化することで、効率的な物体再構成と正準姿勢推定を実現した。
- RGB-Dデータにおける構造要素の位置推定：幾何学的検出と意味的検証の融合VSLAM2024/9/1
RGB-Dカメラの点群から壁や床などの建築構造要素を幾何学的に検出し、パノプティックセグメンテーションで意味的に検証するリアルタイム手法を提案し、VSLAMの地図再構築精度を向上させた。