Seongjun Kim

収録論文 2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

• ALIVE-LIO: 縮退を考慮した慣性速度学習によるESKFベースLiDAR-慣性オドメトリの強化
  オドメトリ2026/4/1

  長い廊下や単一壁などの縮退環境でのLiDAR-慣性オドメトリの精度低下を、ニューラルネットワークで予測した速度を縮退検出時のみESKFに融合することで補う手法を提案した。

• GenZ-LIO: 閉鎖空間と開放空間の境界を越えて汎化するLiDAR慣性オドメトリ
  LiDARオドメトリ2026/3/1

  閉鎖空間と開放空間の遷移で生じるスキャン密度や幾何構造の変化に適応するため、スケール適応型ボクセル化・ハイブリッド残差更新・ボクセル枝刈り対応探索を組み合わせたLiDAR慣性オドメトリ手法を提案し、複数データセットで安定性を検証した。