Samuel Cerezo

収録論文 3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

• DefVINS: 変形シーン向け視覚慣性オドメトリ
  VIO2026/1/1

  変形する環境でも動作する初の視覚慣性オドメトリ手法を提案し、剛体運動と非剛体変形を分離して推定することでカメラ姿勢のドリフトを抑える。実画像と正解姿勢を含む新ベンチマークVIMandalaも構築した。

• 完全な視覚慣性状態初期化のための効率的な閉形式解
  VIO2025/11/1

  非線形最適化を使わずに視覚慣性状態を復元する閉形式初期化法を提案し、EuRoCデータセットで高精度・低遅延・低計算コストを実証した。

• SLAM&Render: ニューラルレンダリング・ガウシアンスプラッティング・SLAMの交差点のためのベンチマーク
  SLAM/ニューラルレンダリング2025/4/1

  ロボットマニピュレータで収録した時系列同期RGB-D・IMU・ロボット運動学・正解姿勢を含む40シーケンスのデータセットを提案し、SLAMとニューラルレンダリングの交差領域の手法を評価可能にした。