Shengfeng Gu

収録論文 1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

• LIR-LIVO: 照明に頑健な深層特徴を用いた軽量でロバストなLiDAR・視覚・慣性オドメトリ
  VLA2025/2/1

  照明が厳しい環境でも安定して動くよう、深層学習ベースの照明耐性特徴とLiDAR点群による深度統合、SuperPoint/LightGlueによる適応的マッチングを組み合わせた軽量なLiDAR-慣性-視覚オドメトリを提案し、複数データセットで高精度・低計算コストを実証した。