Seoyeon Jang

収録論文 6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

• Raymoval: 静的3Dマッピングのためのレイキャスティングに基づく動的物体除去
  マッピング2026/5/1

  レイキャスティングを用いて、3Dマップから動的物体の痕跡を除去し、静的マップを生成する手法を提案した。

• Chamelion: 過渡環境における長期LiDARマッピングのための信頼性の高い変化検出
  SLAM/地図更新2026/2/1

  異なるシーンから要素を合成するデータ拡張で学習したデュアルヘッドネットワークにより、工事現場や再構成される屋内空間のような過渡環境でオンライン変化検出と長期地図更新を実現した。

• TRIP: リスク認識予測を用いた四足歩行ロボットの地形走破性マッピング
  歩行2024/11/1

  限られた視野やデータの疎らさに対処するため、球面投影での踏破性推定とベイズカーネル推論を組み合わせ、四足ロボットのオンライン自律ナビゲーション向けにリスクを考慮した地形走破性マップを生成する手法を提案した。

• HeLiMOS: 異種LiDARセンサ向け3D点群移動物体セグメンテーションデータセット
  移動物体セグメンテーション2024/8/1

  機械式・固体式を含む4種類の異なるLiDARセンサで取得した点群に移動物体セグメンテーションのラベルを付与したデータセットを構築し、人手ラベリングを大幅に削減する自動ラベリング手法を提案した。

• TOSS: 静的シーンマッピングのためのリアルタイム追跡と移動物体セグメンテーション
  SLAM2024/8/1

  追跡ベースの移動物体セグメンテーションと静的マップ構築を統合したリアルタイムフレームワークを提案し、動的物体の除去と静的物体の復元を高精度に行う。

• B-TMS: 3D LiDARスキャンと地図を横断するベイズ走行可能地形モデリングとセグメンテーションによるオフロードナビゲーションの強化
  走行可能地形セグメンテーション2024/6/1

  ベイズ一般化カーネルとトリグリッドフィールドを用いて、3D LiDARデータから走行可能地形を地図単位でモデリング・セグメンテーションする手法を提案し、オフロード環境でのロバスト性を向上させた。