Shenghai Yuan
収録論文 106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
- 踏み出す前に予測せよ：疎な誘導下での動的障害物回避のための検証可能な占有予測歩行2026/9/22
脚ロボットが疎なウェイポイント誘導下で動く障害物を避けるため、LiDAR履歴から将来の占有マップを予測し速度選択に用いる局所回避ポリシーLOOPを提案し、シミュレーションと実機で有効性を示した。
- 強化学習による適応的時間対応を用いた音響ベースのUAV位置推定音響位置推定2026/9/21
音響によるUAV位置推定において、強化学習で音声窓長を動的に調整し、精度を保ちつつ遅延を削減する手法を提案。
- 適応的世界記憶3D基盤モデル：スケーラブルな3Dマッピング・自己位置推定・レンダリング3D基盤モデル/SLAM2026/9/18
Transformerベースのゲート付き更新と時空間調整を組み合わせた適応的世界記憶機構により、長期記憶・大規模マッピング・ガウシアンレンダリングを単一モデルで統合した3D基盤モデルを提案。
- 地下環境における視覚慣性オドメトリの劣化・誤較正・動的遮蔽下でのベンチマークVIO2026/9/16
CERBERUSデータセットを用い、地下環境でのVIOシステム4種を9つの実用的な摂動条件下で評価し、故障パターンとロバスト性限界を分析したベンチマーク研究。
- 物体選択を超えて：マーカーレス視線による任意位置へのロボット配置視線操作2026/8/31
視線ベースの支援操作で、物体選択だけでなく任意位置への配置を可能にするマーカーレスフレームワークを提案し、タスク指向の評価指標GSIEを導入した。
- UniWorld-Design: ピクセル生成からレイヤー原生デザインへ画像生成2026/8/4
画像生成をピクセル単位ではなく意味的なRGBAレイヤー単位で行うフレームワークを提案。テキストから独立したRGBA素材を生成するT2RGBAと、完成画像をレイヤーに分解するI2Lの2モデルで構成され、編集や分解を指示可能にする。
- 堅牢なVIOにさらなる学習は必要か？分布シフト下での幾何検証済み視覚計測VIO/ロバスト性2026/7/1
学習を視覚計測生成に限定し、幾何検証と不確実性重み付けを組み合わせた最小学習ステレオVIOフレームワークを提案し、分布シフト下での堅牢性を実証した。
- GPUSimBench: 身体化AIにおけるスケーラブルで信頼性の高いGPU加速シミュレータに向けてシミュレーション2026/7/1
GPUベースのロボットシミュレータ（Isaac LabやGenesisなど）のスケーラビリティ、物理的一貫性、計算の決定性を評価するベンチマークGPUSimBenchを提案し、GPUバッチ実行に起因する非決定性と再現性の問題を明らかにした。
- G2-Nav: 接地され保護された視覚言語コストマップによるロボットの社会的ナビゲーションナビゲーション2026/7/1
大規模視覚言語モデル(VLM)の社会的推論をコストマップに変換し、安全性チェックを加えることで、実世界での自律社会的ナビゲーションを実現するフレームワークを提案した。
- EM-Fall: ヒューマノイドロボットによる昼夜を問わない転倒検知のための身体化ミリ波センシング転倒検知2026/6/1
移動型ヒューマノイドロボットにミリ波センシングを統合し、視点を能動的に調整して遮蔽や照明条件に影響されずに転倒を検知するフレームワークを提案した。
- 階層的認知と文脈認識型探索を備えた実装可能な具現化視覚言語ナビゲーションシステムナビゲーション2026/4/1
実世界ロボット向けに、高速な知覚行動層と深い推論層を非同期に動作させ、共有メモリで連携するVLNシステムを提案。探索問題を重み付き巡回修理人問題として定式化し、実機でも高効率・高推論性能を実現した。
- 可視領域ポリゴンによる見通し制約下のマルチロボット地図なしナビゲーション群制御2026/3/1
未知障害物環境でロボット間の見通し（LoS）通信を維持する分散ナビゲーション手法を提案。各ロボットがLiDARスキャンから自己中心の可視領域を構築し、共有してLoS制約を課すことで、地図なしで接続性を保証する。
- 言語モデルを用いたインターネット動画からの3D UAV軌跡推定と分類軌跡推定2026/3/1
インターネット上のUAV動画から手動アノテーションなしで3D軌跡とカテゴリを推定するフレームワークを提案し、物理情報に基づく精緻化で軌跡の滑らかさと運動学的整合性を確保した。公開ベンチマークでのゼロショット転移実験により、データ量増加に伴う性能向上と実世界適用可能性を示した。
- タスクレベル意思決定から歩容制御へ：四脚ナビゲーションのための階層型ポリシーアプローチ四脚歩行/ナビゲーション/階層型制御2026/3/1
四脚ロボットのナビゲーションにおいて、高レベルのタスク意思決定と低レベルの歩容実行のスケール不整合を解決するため、階層型ポリシーアーキテクチャを提案し、シミュレーションから実機への転送を強化した。
- ガウス信念マッピングと二領域カバレッジによる疎な証拠発見のためのマルチエージェント地球外探査群制御2026/3/1
月面などの過酷な環境で、複数のロボットが限られた通信のもとで科学的に価値のある証拠を効率的かつ安全に探索するための経路計画フレームワークを提案した。
- Glance-Say: 視線と音声によるマルチモーダルな人機協調と意図認識人機協調2026/3/1
視線と音声を組み合わせた支援ロボット操作のためのインタラクションフレームワークを提案し、視線の揺れや意味の曖昧さに頑健な意図認識を実現した。
- 模倣を超えて：適応的拡散ナビゲーションポリシーのための強化学習ファインチューニングナビゲーション2026/3/1
拡散ベースのナビゲーションポリシーを強化学習（GRPO）でファインチューニングし、オフラインデータの限界を超えて未見環境での成功率と経路効率を向上させた。
- PanoDP: パノラマ深度と微分可能物理を用いた衝突回避ナビゲーション学習ナビゲーション2026/3/1
4方向のパノラマ深度画像と微分可能な物理シミュレーションを組み合わせ、密集環境での衝突回避ナビゲーションを学習するフレームワークを提案した。
- 足元に注意：雑然とした環境での意味論ガイド付き歩行学習歩行2026/3/1
雑然とした環境で低い障害物を避けるため、意味情報と幾何情報を統合した二段階強化学習フレームワークSemLocoを提案し、衝突を大幅に減らすことを実証した。
- 回転駆動型LiDARシステムのための高精度キャリブレーションと堅牢なLiDAR慣性オドメトリLiDARオドメトリ2026/1/1
回転するLiDARのモータとLiDAR間のキャリブレーション手法と、特徴の少ない領域でも適応的にダウンサンプリングと地図解像度を調整して堅牢に自己位置推定するLiDAR慣性オドメトリを提案した。
- ロボティクスに最適な3Dシーン表現は何か？幾何表現から基盤モデルまで3Dシーン表現2025/12/1
ロボティクスにおける点群・ボクセル・SDF・NeRF・3DGS・基盤モデルなどの3Dシーン表現を、知覚・地図構築・自己位置推定・ナビゲーション・マニピュレーションの5モジュール別に整理・比較したサーベイ。
- GVD-TG: 高速階層的GVDサンプリングに基づくロボット探査用トポロジカルグラフ探査/トポロジカルマップ2025/11/1
一般化ボロノイ図(GVD)を多粒度階層的に生成・更新し、接続性制約付きクラスタリングと形態学的膨張によるフロンティア抽出を組み合わせて、ロボット探査の効率と経路の正確性を高めるトポロジカルマップ手法を提案した。
- ガウス意味場によるワンショットLiDARグローバル位置推定位置推定2025/10/1
LiDARのワンショットグローバル位置推定において、ガウス過程で学習した連続的な意味分布を3層シーングラフの中間層に組み込み、ランドマークの反復や誤対応を抑えて高精度化した手法を提案。
- ハイブリッドRTG-太陽電源下における惑星探査ローバのエネルギー制約付きナビゲーションナビゲーション2025/9/1
RTGと太陽電池を併用する惑星ローバ向けに、瞬時電力制約と累積エネルギー予算を組み込んだSE(2)多項式軌道最適化を提案し、滑らかで動的に実行可能かつ電力制約を満たす軌道を生成する。
- PERAL: 球体ロボットにおけるパッシブLiDAR励起のための知覚認識型運動制御移動ロボット/知覚2025/9/1
球体ロボットの内部駆動とセンサ姿勢の連成を利用し、通常の走行指令に微小な非周期的振動を重畳することで、追加ハードウェアなしにLiDARの走査多様性を高める運動制御手法を提案した。
- STARC: 緊急対応における人間とロボットの協調のための壁越し拡張現実フレームワークAR/人間ロボット協調2025/9/1
ロボットのマッピングと救助隊員装着のLiDARを融合し、壁越しに人や危険をARで可視化するシステムを開発、実証した。
- 複雑環境におけるUAV LiDAR慣性オドメトリのための能動的環境認識型最適スキャン制御LiDARオドメトリ2025/9/1
フクロウの能動的知覚に着想を得て、MPCと強化学習を組み合わせたLiDARスキャン制御フレームワークAEOSを提案し、UAVのLiDAR慣性オドメトリ精度を向上させた。
- DVDP: RGB-D知覚による移動ロボットのビジュアルドッキングのためのエンドツーエンド方策移動ロボット/ビジュアルドッキング2025/9/1
RGB-Dカメラのみを用いて移動ロボットのドッキング経路を直接出力するエンドツーエンドのビジュアルドッキング手法を提案し、大規模データセット構築と実機実験で有効性を示した。
- CleanUpBench：実環境に即した掃き掃除と把持の身体性AIベンチマークsim2real2025/8/1
NVIDIA Isaac Sim上で、掃き機構と6自由度アームを備えた移動清掃ロボットが多様な物体を掃除・把持するタスクを評価する再現可能なベンチマークを提案。
- ノイズを含む距離観測による空中目標の包囲と迎撃群制御2025/8/1
ノイズのある距離計測だけを使い、複数UAVが観測性を保つ振動軌道で目標の位置・速度を推定しながら包囲・迎撃する制御法を提案し、実機実験で検証した。
- EGS-SLAM: イベント融合RGB-DガウシアンスプラッティングSLAMSLAM2025/8/1
イベントカメラとRGB-D入力を融合し、激しいモーションブラー下でも高精度な追跡とフォトリアルな3D再構成を実現するガウシアンスプラッティングSLAMを提案。
- SEER-VAR: 車載ARのための自己中心環境セマンティック推論フレームワークAR/拡張現実2025/8/1
車内と道路のシーンを深度誘導の視覚言語グラウンディングで分離し、2つのSLAMブランチで自己中心運動を追跡、GPTベースのモジュールが危険警告などのARオーバーレイを生成する車載ARフレームワークを提案。
- 運動整合したRGBとイベント手がかりによるラベル不要の長期的3次元UAV軌道予測UAV軌道予測2025/7/1
LiDAR点群から教師なしで抽出した軌道をカメラ画像と運動整合させて疑似ラベルを生成し、視覚Mambaネットワークと運動学的推定を自己教師ありで組み合わせてドローンの将来3D軌道を予測する手法を提案。手動ラベルなしで5秒先の3D誤差を約40%削減した。
- RGB-Dカメラを用いた高速軽量な非反復型ビジュアルオドメトリビジュアルオドメトリ2025/7/1
平面要素の重なりを利用して回転と並進を分離し、反復最適化や特徴抽出なしで6自由度姿勢を推定する高速軽量なRGB-Dビジュアルオドメトリを提案。
- DOA: 深層強化学習に基づく適応的姿勢補償機能を備えた退化最適化エージェントSLAM2025/7/1
深層強化学習（PPO）を用いて、屋内SLAMの退化問題に対処する適応的退化最適化エージェントを訓練し、退化係数に応じてセンサ寄与を動的に調整する手法を提案した。
- モジュラー身体知能による構造化タスク解決：ルービックキューブを事例としてマニピュレーション2025/7/1
知識ベース・視覚言語モデル・大規模言語モデルを組み合わせ、実演データなしでルービックキューブを解くロボットシステムを構築し、実機で79%の成功率を達成した。
- 距離計測のみを用いた自律型3次元移動目標の包囲と迎撃群制御2025/6/1
2機のドローンがノイズを含む距離計測のみから敵ドローンの相対位置を推定し、包囲から迎撃まで自律的に行う戦略を提案・実機検証した。
- 多軸スワーブ駆動自律移動ロボットのためのタイヤ摩耗を考慮した軌道追従制御軌道追従制御2025/6/1
多軸スワーブ駆動AGVの軌道追従において、タイヤ摩耗を目的関数に組み込んだ階層型モデル予測制御を提案し、実時間で解くことで摩耗を最大65%低減した。
- MCN-SLAM: ハイブリッド暗黙的ニューラルシーン表現を用いたマルチエージェント協調ニューラルSLAMSLAM2025/6/1
複数エージェントが協調して動作する分散型ニューラルSLAMフレームワークを提案し、通信帯域制約下での大規模環境の再構成と、単一・複数エージェント両対応の実世界データセットを構築した。
- UUVの姿勢制御による観測性向上を利用した水中ターゲットの6D状態推定状態推定2025/6/1
単一のUUVが2つのソナーによる距離計測のみを用い、姿勢制御で観測性を高めながら非協力的なターゲットとの相対6D状態を推定するフレームワークを提案。
- 音声とIMUの融合によるマハラノビスSVDDを用いた自律ロボットの教師なし異常検知異常検知2025/5/1
音声とIMUセンサを融合し、マハラノビス距離を用いたSVDDで自律移動ロボットの衝突や機械故障などの異常を教師なしで検知する手法を提案。
- DPGP：安全な自動運転のための2D-3Dデュアルパス潜在ゴーストプローブゾーン予測フレームワーク自動運転2025/4/1
単眼カメラのみを用いて、歩行者などが突然飛び出す「ゴーストプローブ」ゾーンを予測する2D-3D融合フレームワークを提案し、12K画像のデータセットで有効性を示した。
- 追従こそがすべて：人をプランナーとして活用する群衆ナビゲーション群衆ナビゲーション2025/4/1
群衆環境でロボットが適切な人間をリーダーとして選び、その人に追従することで安全かつ効率的に目的地へ移動する手法を提案した論文。
- LiDAR慣性SLAMのための動的初期化SLAM2025/4/1
ロボットが移動中でもLiDARオドメトリとIMUを反復的に整合させ、LiDAR慣性SLAMを高速かつ頑健に初期化する手法を提案した論文。
- LL-Localizer: 動的i-Octreeに基づく生涯自己位置推定システム自己位置推定2025/4/1
事前地図を用いたマルチセッションでのロバストな自己位置推定を実現し、環境変化や未地図領域でも地図を逐次更新しながら高精度を維持する手法を提案した。
- QLIO: 量子化LiDAR慣性オドメトリLiDAR-慣性オドメトリ2025/3/1
LiDAR慣性オドメトリをマルチプロセッサ分散構成で量子化し、残差データを圧縮して計算負荷と帯域を削減しつつ精度を維持するフレームワークを提案した。
- 物体ナビゲーションを重み付き巡回修理人問題として扱うナビゲーション2025/3/1
ゼロショット物体ナビゲーションを重み付き巡回修理人問題として定式化し、VLMと3D特徴マップを組み合わせて効率的な経路計画を実現した研究。
- MM-LINS: 過度に退化した環境のためのマルチマップLiDAR慣性システムSLAM2025/3/1
LiDARの退化が起きる環境で地図のドリフトを防ぐため、退化検出時に地図を退避させて新規地図を動的初期化で構築し、後段で地図間類似度を検出して融合するマルチマップLiDAR慣性SLAMを提案した論文。
- Adaptive-LIO: 環境適応によるLiDAR慣性オドメトリのロバスト性と精度の向上SLAM2025/3/1
LiDAR慣性オドメトリにおいて、適応的セグメンテーション、IMU飽和・故障検出による運動モード適応、多解像度ボクセルマップによる地図解像度適応を組み合わせ、様々な環境でのロバスト性と精度を向上させた。
- AirSwarm: 市販ドローンで低コストなマルチUAV研究を実現群制御2025/3/1
TelloやAnafiなどの安価な市販ドローンを使い、外部測位なしの視覚SLAMと階層制御でセンチメートル級の編隊飛行・軌道追従を可能にしたオープンソースの群制御フレームワーク。
- NVP-HRI: 大規模言語モデルを活用したゼロショット自然音声・姿勢ベースの人間-ロボットインタラクションHRI2025/3/1
音声指示と指差し姿勢を組み合わせ、SAMとLLMを用いて未知物体をゼロショットで認識し、衝突回避軌道を生成するHRIシステムを提案。
- FAM-HRI: 基盤モデルを活用した視線と音声のマルチモーダル人間-ロボットインタラクションHRI2025/3/1
ARグラスで視線と音声を取得し、LLMで意図とシーン文脈を統合することで、身体障害のあるユーザーでも直感的にロボットを操作できるマルチモーダルHRIフレームワークを提案した。
- 距離のみ計測による反同期制御を用いた非協力確率標的の包囲群制御2025/2/1
GPSが使えない環境で2機のエージェントが距離計測のみから標的位置を推定し、反同期制御で非協力的な移動標的を包囲する手法を提案した。
- LiMo-Calib: 四足歩行ロボット搭載パノラマ3Dセンシングシステムのためのオンサイト高速LiDAR-モータキャリブレーションキャリブレーション2025/2/1
四足歩行ロボットの振動下でも、生のLiDARスキャンから幾何特徴を直接抽出し、外部ターゲットなしでLiDARとモータのキャリブレーションをオンサイトで高速に行う手法を提案。
- Realm: 未知障害物環境におけるマルチロボットナビゲーションのためのリアルタイム見通し維持群制御2025/2/1
未知環境で複数ロボットが互いの見通し(LoS)を保ちながら協調移動するため、リアルタイム点群からLoS制約を直接導出し、接続性を維持する制御フレームワークを提案した論文。
- BEV画像を活用したLiDAR慣性オドメトリとループ閉じ込みLiDAR-慣性オドメトリ2025/2/1
LiDAR点群をBEV画像に変換し、CNNで特徴抽出して点群位置合わせと統合、ループ閉じ込みも行う高精度な自己位置推定手法を提案した。
- 音声と指示姿勢の自然なマルチモーダル融合による人間-ロボットインタラクション：大規模言語モデルを用いた応用人間-ロボットインタラクション2025/1/1
音声と指示姿勢を組み合わせ、大規模言語モデルでロボット動作を生成する自然な人間-ロボットインタラクションシステムを提案し、UR3eマニピュレータで有効性を示した。
- 協調型空中ロボット点検チャレンジ：異種マルチUAV計画のベンチマークと教訓群制御2025/1/1
異種センサを持つ複数UAVチームによる点検のためのシミュレーションベンチマークCARICを提案し、コンペ上位チームの戦略を分析した。
- 大規模UWBアンカーキャリブレーションとガウス過程を用いたワンショット測位測位・キャリブレーション2024/12/1
LiDAR慣性オドメトリとUWB測距をガウス過程で融合し、大規模環境で1回のサンプリングによるアンカー位置推定と高精度測位を実現した。
- スパース点群を用いた教師なしUAV 3次元軌道推定UAV追跡2024/12/1
複数のLiDARスキャンを時空間的に融合し、教師なしで小型UAVの3次元軌道を高精度に推定する手法を提案。CVPR 2024 UG2+チャレンジで4位に入賞した。
- 多軸スワーブ駆動AMRのための掃引体積を考慮した軌道計画とMPC追従軌道計画/MPC2024/12/1
多軸スワーブ駆動の自律移動ロボットに対し、旋回時の掃引体積を最小化するSDF経路計画と、各車輪の独立操舵を扱うMPC追従を組み合わせ、狭所でも高精度・高安全に走行できる枠組みを提案した。
- 効率的なキーポイント検出と系列情報によるシーン座標回帰の強化visual localization2024/12/1
シーン座標回帰において、キーポイント検出とシーンエンコーディングを統合し、系列情報を活用することで、繰り返しテクスチャ環境での精度と効率を向上させた。
- LiDAR疑似ラベルを用いた音響アレイによる3次元UAV軌道推定音響センシング2024/12/1
音響アレイのメルスペクトログラムからUAVの3次元軌道を推定する自己教師あり学習フレームワークを提案し、LiDAR点群による推定を疑似ラベルとして音響知覚ネットワークを訓練することで、展開時には音響信号のみで高精度な軌道推定を実現した。
- 選択的カルマンフィルタ：SLAMの退化を克服するためのマルチセンサ情報融合の時期と方法SLAM/センサ融合2024/12/1
LiDAR SLAMの退化を検出し、退化時のみ視覚情報を選択的に融合することで、計算コストを抑えつつロバスト性と精度を向上させる手法を提案。
- UA-MPC：不確かさを考慮したモデル予測制御によるモータ駆動LiDARオドメトリLiDARオドメトリ2024/12/1
モータ駆動LiDARの走査精度と効率を両立するため、レイトレーシングでオドメトリの観測可能性を予測し、モータ速度を最適化する不確かさ考慮型MPCを提案した。
- 相対距離測位とニューラル反同期制御による複数の非協力目標の包囲群制御2024/11/1
GPSが使えない環境で、2機のエージェントが搭載センサの相対距離のみから複数の非協力目標の中心を推定し、互いに反対側に位置しながら包囲する分散制御手法を提案した。
- AV-PedAware: 自己教師あり音視覚融合による動的歩行者認識音視覚融合2024/11/1
低コストな音声と視覚の融合により、足音を手がかりに周囲の歩行者の3D位置を推定する自己教師あり学習システムを提案。LIDARラベルで学習し、照明変化や遮蔽に強い。
- 閉形式運動学を備えた三次ガウス過程軌道表現による連続時間運動推定フレームワーク状態推定2024/10/1
三次（ジャーク白色雑音）ガウス過程による軌道表現を提案し、SO(3)×R³とSE(3)の運動学モデルを統一的に扱い、閉形式の時間微分を導出することで高速運動下での推定精度を向上させた。
- グラフ最適性を考慮した確率的LiDARバンドル調整と漸進的空間平滑化SLAM/バンドル調整2024/10/1
LiDARバンドル調整を高精度・高効率・大規模化するため、多項式平滑化カーネルによる特徴対応とグラフ最適性に基づく確率的クラスタリング・周辺化を組み合わせたPSS-GOSOを提案した。
- テキスト手がかりによる困難環境でのロバストなループ閉じ込みSLAM2024/10/1
廊下やトンネルなど特徴の乏しい環境で、OCRで読み取った文字情報とLiDARオドメトリを組み合わせてループ閉じ込みを行うマルチモーダル手法を提案した。
- SGBA: セマンティックガウス混合モデルに基づくLiDARバンドル調整SLAM/バンドル調整2024/10/1
LiDARの姿勢推定ドリフトを低減するため、環境をセマンティックなガウス混合モデルで表現し、幾何・意味情報を統合したバンドル調整手法を提案。適応的な意味クラスタ選択と確率的特徴対応により、幾何特徴が乏しい環境でも高精度・ロバストな姿勢最適化を実現。
- HelmetPoser: 多様な環境下での人間頭部運動をデータ駆動で推定するヘルメット搭載IMUデータセットIMU姿勢推定2024/9/1
ヘルメットに搭載したIMUで人間の頭部運動を計測したデータセットを構築し、LSTMやTransformerでIMUバイアスを補正して位置推定精度を向上させる手法を検証した。
- AIR-Embodied: 具現化大規模言語モデルによる効率的な能動的3DGSインタラクション・再構成フレームワーク3D再構成2024/9/1
具現化AIエージェントとマルチモーダル大規模言語モデルを統合し、視点選択とインタラクションを閉ループ推論で計画することで、能動的な3Dガウシアンスプラッティング再構成の効率と品質を向上させるフレームワークを提案。
- ULOC: 超広帯域測距による大規模複雑環境での自己位置推定学習自己位置推定2024/9/1
アンカー位置が未知の大規模環境で、UWB測距と地図整合した自己位置推定ラベルを用いてMAMBAベースのネットワークを学習し、高精度な自己位置推定を実現した。
- 複雑環境における距離ベースの複数非協力地上目標包囲群制御2024/9/1
GPSの使えない障害物の多い環境で、複数ドローンが距離センサのみを用いて複数の地上目標を包囲するための、目標状態推定と協調制御の手法を提案した論文。
- AirSLAM: 照明変化に頑健な効率的点・線ベースVisual SLAMシステムVisual SLAM2024/8/1
深層学習による特徴検出・マッチングと従来の最適化を組み合わせ、点と線を統合的に扱う照明変化に強いVisual SLAMを提案。C++とTensorRTで高速化し、PCで73Hz、組込みで40Hzを実現した。
- I2EKF-LO: 二重反復拡張カルマンフィルタに基づくLiDARオドメトリLiDARオドメトリ/状態推定2024/7/1
観測方程式と状態更新の両方を反復する二重反復拡張カルマンフィルタを提案し、動的な過程雑音調整と機体別運動モデルによりLiDARオドメトリの精度と効率を向上させた。
- サブモジュラー最適化によるポーズSLAM不確かさを低減する協調グラフ探索群制御2024/7/1
GPS拒否環境で複数ロボットがグラフを探索しつつSLAMのポーズ推定精度を保つため、探索経路生成とループ閉じ辺追加を二段階で行い、非単調サブモジュラー最大化として定式化する手法を提案。
- 大規模シーンにおける単眼カメラの深度・姿勢・暗黙的シーン表現のインクリメンタル統合学習3D再構成2024/4/1
単眼カメラ映像から大規模シーンの高精度な深度推定・カメラ姿勢推定・フォトリアルな3D再構成を同時に実現するインクリメンタル統合学習フレームワークを提案。
- ポーズのみの教師あり学習による顕著スパース視覚オドメトリ視覚オドメトリ2024/4/1
ポーズ情報のみを教師信号として使うハイブリッド視覚オドメトリを提案し、自己教師ありホモグラフィ事前学習とランダムパッチ顕著点検出により、密なオプティカルフロー教師なしでも高い汎化性能を実現した。
- 漸進的空間平滑化によるLiDARバンドル調整SLAM/点群処理2024/3/1
平面仮定が成り立ちにくい複雑環境でも高精度な点群を再構成できるよう、空間平滑化と姿勢調整を組み合わせたLiDARバンドル調整手法を提案した。
- 高密度ビジュアルSLAMのためのコンパクト3DガウシアンスプラッティングSLAM2024/3/1
3Dガウシアンを用いたSLAMのメモリと計算コストを削減するため、スライディングウィンドウによるマスキングと幾何コードブックでガウシアン楕円体を圧縮し、高精度な姿勢推定とリアルタイム描画を両立させた。
- 異種航空システムのための低コスト協調探索・検査戦略群制御2024/3/1
異種ドローン群が環境の事前知識なしに任意形状物体の3D表面を協調探索・検査する低コスト戦略を提案し、ベースラインを公開した。
- MCD: ロボット知覚のための多様な大規模マルチキャンパスデータセットデータセット/知覚2024/3/1
3つのユーラシア大学キャンパスで収集した多様なセンサモダリティと高精度な連続時間正解ラベルを備えた大規模データセットMCDを構築し、既存のSLAM・自動運転データセットの偏りを克服する。
- HCTO: 最適性を考慮したハイブリッド連続時間最適化によるLiDAR慣性オドメトリとコンパクトなウェアラブルマッピングシステムLiDAR慣性オドメトリ2024/3/1
人間の動きに伴う振動や点群特徴の偏りに強い、ハイブリッド連続時間最適化に基づくLiDAR慣性オドメトリを提案し、頭部装着型ウェアラブルマッピングシステムで高精度を実現した。
- MMAUD: 現代の小型ドローン脅威に対応する包括的マルチモーダル対UAVデータセット対UAV検出2024/2/1
小型UAVの検出・機種分類・軌道推定のため、ステレオ視・LiDAR・レーダー・音響アレイを統合し、Leicaによる高精度正解データを備えたマルチモーダルデータセットを構築した。
- 固有値だけで十分：内部対応付けを用いた効率的なLiDAR慣性連続時間オドメトリLiDARオドメトリ2024/2/1
連続時間LiDAR慣性オドメトリ（CT-LIO）において、線形ソルバと特徴対応付けを各反復直後に実行する独自解法を提案し、少ない反復でリアルタイム性能と高精度を両立させた。
- MoPA: Multi-Modal Prior Aided Domain Adaptation for 3D Semantic Segmentation2023/9/1
- Outram: One-shot Global Localization via Triangulated Scene Graph and Global Outlier Pruning2023/9/1
- LIO-GVM: an Accurate, Tightly-Coupled Lidar-Inertial Odometry with Gaussian Voxel Map2023/6/1
- Path Planning for Multiple Tethered Robots Using Topological Braids2023/5/1
- VR-SLAM: A Visual-Range Simultaneous Localization and Mapping System using Monocular Camera and Ultra-wideband Sensors2023/3/1
- DoubleBee: A Hybrid Aerial-Ground Robot with Two Active Wheels2023/3/1
- Multi-Modal Continual Test-Time Adaptation for 3D Semantic Segmentation2023/3/1
- Segregator: Global Point Cloud Registration with Semantic and Geometric Cues2023/1/1
- AirVO: An Illumination-Robust Point-Line Visual Odometry2022/12/1
- NEPTUNE: Nonentangling Trajectory Planning for Multiple Tethered Unmanned Vehicles2022/12/1
- SLICT: Multi-input Multi-scale Surfel-Based Lidar-Inertial Continuous-Time Odometry and Mapping2022/11/1
- NTU VIRAL: A Visual-Inertial-Ranging-Lidar Dataset, From an Aerial Vehicle Viewpoint2022/2/1
- DIRECT: A Differential Dynamic Programming Based Framework for Trajectory Generation2021/9/1
- VIRAL SLAM: Tightly Coupled Camera-IMU-UWB-Lidar SLAM2021/5/1
- MILIOM: Tightly Coupled Multi-Input Lidar-Inertia Odometry and Mapping2021/4/1
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- SPINS: Structure Priors aided Inertial Navigation System2020/12/1
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