Shengyu Li
収録論文 7本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
SLAM自己位置推定キャリブレーションVSLAM/マルチセンサ融合
※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
- MASt3R-Fusion: フィードフォワード視覚モデルとIMU・GNSSを統合した高機能SLAMSLAM2025/9/1
フィードフォワード型の点群回帰モデルにIMUとGNSSを密結合し、階層的ファクタグラフでリアルタイム・グローバル最適化を両立させた高精度・高ロバストなマルチセンサSLAMを提案。
- SF-Loc: スパース視覚構造フレームに基づく視覚マッピングと地理的自己位置推定システム自己位置推定2024/12/1
疎なフレームに密でコンパクトな深度を付与した「視覚構造フレーム」で地図を表現し、軽量なマッピングとGNSS不要の高精度な再自己位置推定を実現したシステム。
- iKalibr-RGBD: 連続時間速度推定によるRGBD向けターゲット不要な視覚慣性時空間キャリブレーションキャリブレーション2024/9/1
RGBDカメラとIMUの時空間キャリブレーションを、人工ターゲットなしで高効率に行う手法を提案。深度情報を活用した自己速度推定により、従来の姿勢推定ベースの手法より計算コストを大幅に削減した。
- RIs-Calib: 連続時間推定に基づく複数3DレーダとIMUのオープンソース時空間キャリブレータキャリブレーション2024/8/1
複数の3DレーダとIMUの時空間キャリブレーションを、追加インフラや事前知識なしで高精度に行う連続時間推定ベースのオープンソース手法を提案し、シミュレーションと実環境で有効性を検証した。
- iKalibr: 堅牢な統合慣性システムのための統一ターゲットレス時空間キャリブレーションキャリブレーション2024/7/1
IMU・レーダー・LiDAR・カメラを組み合わせた統合慣性システム向けに、人工ターゲットを必要とせず時空間キャリブレーションを一括で行うフレームワークを提案した論文。
- DBA-Fusion: 深層高密度バンドル調整とマルチセンサを密結合した大規模SLAMVSLAM/マルチセンサ融合2024/3/1
学習ベースの高密度バンドル調整(DBA)を因子グラフでマルチセンサ情報と密結合し、大規模環境でのリアルタイム高密度マッピングと高精度測位を実現した。
- Ground-VIO: Monocular Visual-Inertial Odometry with Online Calibration of Camera-Ground Geometric Parameters2023/6/1