Timothy D. Barfoot
University of Toronto
収録論文 104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
- BLT*: デジタルツイン上の不確実性を考慮した計画のための情報付き信念位置推定木信念空間計画2026/10/1
点群観測を用いた大規模屋外デジタルツインに対応するサンプリングベースの信念空間計画アルゴリズムを提案し、RRT*を2-ワッサースタイン距離で信念空間に適応させて高速な初期解発見を実現した。
- Dr-LiSA: レーダー・LiDARスキャンの直接位置合わせによるSE(3)自己位置推定自己位置推定2026/9/22
LiDAR地図からレーダー観測を予測する学習モデルを用い、レーダー強度画像をSE(3)で直接位置合わせする初の手法を提案し、従来の平面推定を上回る精度を実現した。
- スピニングレーダのドップラー速度計測は車両検出・追跡を改善するか？自動運転知覚2026/9/17
スピニングFMCWレーダのドップラー速度情報が車両検出・追跡に与える影響を調査し、ドップラー歪み補正と速度事前分布により検出精度と追跡精度が向上することを示した。
- PIVOT: 物理情報に基づく視覚言語モデルによる不整地走行評価とフィールドロボットナビゲーションナビゲーション2026/9/17
視覚言語モデルによる意味推論を物理計測と関連付け、不整地での走行可否評価を改善するナビゲーションシステムを提案し、実機実験で自律性を59.6%から97.0%に向上させた。
- SPARROW: 適応的な経路探索・観測・待機のための生存POMCPナビゲーション2026/9/17
一時的な障害物がある環境で、待機・迂回・観測を選びながら経路探索するPOMCPベースのプランナを提案し、シミュレーションと実機で既存手法より到達時間を短縮した。
- 直接レーダー教示＆再現：スピニングレーダーによるナビゲーションナビゲーション2026/9/15
スピニングレーダーの生スキャンを直接利用し局所マップと組み合わせることで、オンロード・オフロード両環境で高精度な自己位置推定と閉ループ自律走行を実現した。
- 独自の経路を辿る：外れ値ロバストなポーズ登録に適用する高速認証器ポーズ推定2026/9/2
凸緩和の退化により従来の認証が困難な問題に対し、候補解から中央経路に近い領域を探索して効率的に最適性を認証する手法CP-Certを提案し、ポーズ登録とデータ対応に適用して高速化を実証した。
- スライディングセンサ：連続体ロボットの状態推定における設定可能な信頼度状態推定2026/8/1
連続体ロボットの状態推定において、センサを機械的に移動させることで、タスクに重要な位置での推定信頼度を調整できることを示した論文。
- 弦間スパース性を活用した因子グラフによる大域的最適推定状態推定2026/5/1
因子グラフでモデル化されたロボットの状態推定問題に対し、凸緩和を用いた大域的最適解を自動構築し、ベイズ木構造を利用してSDPを分解することで計算を高速化する手法を提案した。
- エッジを滑らかに：因子グラフ上のガウス過程運動事前分布による連続時間推定状態推定2026/5/1
因子グラフの枠組みでガウス過程による連続時間状態推定を簡潔に解説し、GTSAMでの実装例を提供する論文。
- Dr-BA: 直接レーダーバンドル調整と位置特定のための分離最適化位置推定2026/5/1
2Dスピニングレーダの強度画像に直接作用する初のレーダーバンドル調整フレームワークを提案し、ポーズ推定とマッピングを分離して効率的に解くことで、高精度な地図構築とレーダーのみによる位置特定を実現した。
- Dr-PoGO: 直接レーダーポーズグラフ最適化SLAM2026/5/1
2Dスピニングレーダーを用いたSLAM手法を提案し、直接レジストレーションによるオドメトリとループ閉じ込みを行い、ポーズグラフ最適化で軌道を改善する。
- 3DRO: 2Dイメージングレーダーとジャイロスコープを用いたライダーレベルのSE(3)直接レーダーオドメトリオドメトリ2026/4/1
2Dイメージングレーダーとジャイロスコープを組み合わせて、SE(3)の自己運動推定を行うレーダーオドメトリ手法を提案し、大規模データセットでライダー並みの精度を実証した。
- 幾何学的に困難な環境におけるFMCWライダーを用いた縮退耐性のある教示・反復ナビゲーションナビゲーション2026/3/1
FMCWライダーのドップラー速度と縮退を考慮したスキャン対地図位置推定を用いて、幾何学的に縮退した環境でも安定した教示・反復ナビゲーションを実現するシステムを提案した。
- FoMo: モンモランシー森林におけるロボットナビゲーションのためのマルチシーズンデータセットデータセット/SLAM2026/3/1
北方林で1年間にわたり収集された、季節変化を含むロボットナビゲーション用の大規模データセットを構築し、既存のオドメトリやSLAM手法の季節変化に対する頑健性を評価した。
- Boreas Road Trip: 難路におけるマルチセンサ自動運転データセット自動運転データセット2026/2/1
多様で困難な道路環境を走行した643km分のマルチセンサ自動運転データセットを構築し、既存のオドメトリ・自己位置推定手法が単純環境に過適合していることを示した。
- 分散型ToFセンサによる連続体ロボットの自己位置推定連続体ロボット/自己位置推定2026/2/1
連続体ロボットの長さ方向に小型ToFセンサを分散配置し、ロボット形状の事前情報と融合することで、非構造環境でも高精度な自己位置推定を実現した。
- 月面ローバーによる貨物輸送：ミッション概念と実地試験自律走行2026/1/1
月面での自動貨物輸送に向け、Lidar Teach and Repeatを用いた自律走行システムを実地試験で評価し、厳しい環境下での貨物の自動回収と配送に成功した。
- KILO-EKF: クープマンに着想を得た学習型観測拡張カルマンフィルタ状態推定2026/1/1
クープマン作用素の考え方を用いて、データから線形な観測モデルを学習し、拡張カルマンフィルタの更新に組み込む手法を提案。実機ドローンの自己位置推定で、キャリブレーション済みのEKFより高精度・高整合を達成した。
- 荷重を分担：自律型マルチローバーによる貨物輸送群制御2025/10/1
月面輸送に向けて、2台の小型ローバーが貨物を共有して運ぶ分散モデル予測制御を開発し、実機実験で相対位置誤差9.2cmを達成した。
- 連続時間における連続体ロボットの確率的状態推定フレームワーク状態推定2025/10/1
連続体ロボットの状態推定を、連続時間の確率モデルと因子グラフ最適化で行う手法を提案し、未モデル外乱やデータ欠損に適応できることを示した。
- 連続時間連続体ロボットのオンライン状態推定のためのスライディングウィンドウフィルタ状態推定2025/10/1
連続体ロボットの連続時間状態推定をオンラインで実行するスライディングウィンドウフィルタを提案し、リアルタイムより高速に動作することを示した。
- ラタトゥイユ：実世界のソーシャルロボットナビゲーションのための模倣学習の要素ソーシャルナビゲーション2025/9/1
オフライン模倣学習を用いてソーシャルナビゲーションの安全性と成功率を大幅に改善するパイプラインとモデルアーキテクチャを提案し、実世界の大学キャンパスで検証した。
- ガウス過程潜在場整形による効率的な占有マッピング占有マッピング2025/6/1
ガウス過程の潜在場を直接操作し、センサ視野形状に基づく自由空間の事前情報を効率的に統合する占有マッピング手法を提案した。
- 空撮画像と仮想ティーチングによるゼロショット地上車両の経路再現sim2real2025/5/1
空撮画像からNeRFで環境を再構築し、シミュレーション上で経路を教示することで、実環境での人手による教示なしにUGVを自律走行させる手法を提案した。
- 自動運転におけるオドメトリ研究はまだ必要か？オドメトリ2025/5/1
車輪エンコーダとジャイロの直接積分という最も単純なオドメトリが、低計算コストで最先端のレーダー慣性オドメトリを上回ることを示し、さらなる研究の必要性を問い直した。
- 季節的な深雪環境におけるティーチ・アンド・リピートの試み自律走行2025/5/1
LiDARとFMCWレーダーを用いて、季節変動のある積雪環境で教示経路の再走行を試み、局所化性能を比較した。
- aUToPath: 都市環境における自動運転車のためのハイブリッドラティスと自由空間探索を用いた統合計画・制御自動運転/計画・制御2025/5/1
都市環境での自動運転ナビゲーションのために、事前計算されたラティスマップと動的自由空間サンプリングを組み合わせたハイブリッドプランナと、逐次凸計画法に基づくモデル予測制御を統合したフレームワークを提案し、シミュレーションと実車実験で有効性を示した。
- DRO: ドップラー情報を活用した直接法レーダーオドメトリレーダーオドメトリ2025/4/1
回転式FMCWレーダーの全強度情報を直接用いてスキャン・トゥ・ローカルマップ位置合わせを行い、運動とドップラー歪みを考慮したSE(2)オドメトリを提案。ドップラー速度が観測可能な変調では追加制約で精度を高め、250km超の走行データで検証した。
- RaSCL: レーダと衛星画像のクロスビュー自己位置推定自己位置推定2025/4/1
GNSSを使わず、地上のイメージングレーダと上空RGB画像を照合し、オドメトリと組み合わせて全球自己位置推定を行う手法を提案。USVや市街・郊外走行データセットで評価した。
- マニピュレータの自己認識のための小型LiDAR：センサ特性評価と初期位置推定実験位置推定2025/3/1
小型ToFセンサ（VL53L5CX）から得られる粗い点群を用いて、ロボット作業空間内の対象物を位置推定する手法を提案し、センサモデルを確率論的に構築してパーティクルフィルタで評価した。
- バランスの取れたローカリゼーション：LiDAR位置推定の効率化に向けたオドメトリと地図マッチングのトレードオフ自己位置推定2025/3/1
LiDAR位置推定において、軽量なオドメトリ推定器と地図マッチングの頻度制御を組み合わせ、計算効率と精度のトレードオフを実走行データで評価した。
- ロボティクスにおける連続時間状態推定手法のサーベイ状態推定2024/11/1
ロボティクスにおける連続時間状態推定の研究を統一的な定式化で整理し、スプラインとガウス過程をまとめて体系的に分類した包括的サーベイ。
- 2Fast-2Lamaa: 連続距離場を用いた大規模LiDAR慣性自己位置推定とマッピングSLAM2024/10/1
LiDARとIMUを統合し、連続距離場マップを用いて大規模環境でのオドメトリ・マッピング・自己位置推定を高精度に行うフレームワークを提案。
- DR-MPC: 実世界のソーシャルナビゲーションのための深層残差モデル予測制御ソーシャルナビゲーション2024/10/1
MPCとモデルフリー深層強化学習を組み合わせ、実世界の群衆ナビゲーションデータから安全に学習する手法を提案。シミュレーションと実機実験で有効性を示した。
- 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。
- レーダーによるティーチ・アンド・リピート：アーキテクチャと初期フィールド試験自律走行/ナビゲーション2024/9/1
GPSなしで悪路を自律走行するため、FMCW走査レーダーとジャイロのみを用いたティーチ・アンド・リピート型ナビゲーションシステムを構築し、11.8kmの走行でLiDARに匹敵する経路追従精度を示した。
- 滑らかな多様体の線形近似へのガウス分布の周辺化と条件付け：ロボティクスへの応用確率ロボティクス2024/9/1
ガウス分布を線形多様体上に周辺化・条件付けする閉形式を導出し、線形化により非線形多様体へ適用する方法を提案。投影正規分布近似、Koopman SLAM、制約付きGTSAMでの共分散抽出に応用し有効性を示した。
- 時空間連続体：柔軟ロボットの連続的形状・時間状態推定状態推定2024/9/1
連続体ロボットの状態推定を、弧長と時間の両方でパラメータ化されたガウス過程事前分布を用いた因子グラフ最適化として定式化し、初の連続時間・空間状態推定法を提案した。
- 細部へのこだわり：レーダーオドメトリのための点群抽出器の系統的比較レーダーオドメトリ2024/9/1
自動運転環境におけるFMCWレーダーの点群抽出器13種を、公開道路約176kmのデータで比較し、最も単純で高速なK-strongestが平均より13.59%・24.94%優れることを示した。
- MakeWay: LiDARを用いた物体認識型コストマップによる先読み屋内ナビゲーションナビゲーション2024/8/1
LiDARの3D物体検出と追跡で物体マップを構築し、物体のアフォーダンスに基づくコストマップで先回り的な衝突回避を実現する屋内ナビゲーションシステムを提案した。
- ロボティクスにおける連続時間ガウス過程状態推定への制御入力の導入状態推定2024/8/1
ガウス過程による連続時間バッチ状態推定に速度・加速度などの制御入力を組み込み、移動ロボットの軌跡推定や連続体ロボットの形状推定に適用して、少ない計測でも高精度な推定を可能にした。
- 弦分解による高速大域最適化とロボット位置推定への応用最適化2024/6/1
問題の弦グラフ的疎構造を利用して半正定値計画の変数を分解し、ADMMで並列化することで大規模なロボット位置推定を高速に大域最適化する手法を提案した。
- SDPRLayers: ロボティクスにおける多項式最適化問題の証明可能な逆伝播微分可能最適化2024/5/1
多項式最適化問題を凸緩和と陰関数微分で解き、大域最適解と正しい勾配を保証する微分可能最適化レイヤーを提案し、ロボット自己位置推定のキーポイント検出に応用した。
- FoMo: 北方林におけるロボットナビゲーションのための多季節データセット提案ナビゲーション2024/4/1
カナダのモンモランシー森林で6つの経路を季節ごとに走行し、LiDAR・レーダー・IMUなどのセンサデータと高精度な正解位置を収集した多季節データセットを提案する。
- スピニングレーダオドメトリにおけるドップラー速度計測の有用性レーダオドメトリ2024/4/1
商用スピニングFMCWレーダのファームウェアを三角周波数変調に改変し、連続方位から動径ドップラー速度を抽出して自己速度推定に活用、幾何学的に厳しい環境でもオドメトリ精度を向上させた。
- 最悪の事態に備える：ICPアルゴリズムのレジリエンス解析のための学習ベース敵対的攻撃SLAM/位置推定2024/3/1
LiDAR点群に対する学習ベースの最悪ケース攻撃により、ICPアルゴリズムの脆弱な場所を事前に特定する手法を提案した。
- IMUを入力とするか状態の観測とするか：慣性支援状態推定における比較状態推定2024/3/1
IMUを運動モデルの入力として扱う従来手法と、連続時間状態推定で状態の観測として扱う手法を比較し、LiDAR慣性オドメトリで最先端性能を示した。
- ガウス過程運動事前分布を用いた連続時間レーダー慣性・LiDAR慣性オドメトリオドメトリ2024/2/1
ガウス過程運動事前分布を用いて、連続時間のレーダー慣性オドメトリとLiDAR慣性オドメトリを実現し、IMUを組み込むことでレーダーオドメトリの性能を43%改善した。
- LaserSAM: 回転LiDARの視覚的セグメンテーションによるゼロショット変化検出変化検出2024/2/1
回転LiDARの距離・強度データを仮想カメラ画像に変換し、Segment Anything Modelで意味領域を検出することで、昼夜を問わず環境変化をゼロショットで検出する手法を提案。
- State Estimation for Continuum Multi-Robot Systems on SE(3)2024/1/1
- STAR-loc: Dataset for STereo And Range-based localization2023/9/1
- Off the Beaten Track: Laterally Weighted Motion Planning for Local Obstacle Avoidance2023/9/1
- Data-Driven Batch Localization and SLAM Using Koopman Linearization2023/9/1
- Field Testing of a Stochastic Planner for ASV Navigation Using Satellite Images2023/9/1
- Change of Scenery: Unsupervised LiDAR Change Detection for Mobile Robots2023/9/1
- Optimal Initialization Strategies for Range-Only Trajectory Estimation2023/9/1
- Toward Certifying Maps for Safe Registration-based Localization Under Adverse Conditions2023/9/1
- Pointing the Way: Refining Radar-Lidar Localization Using Learned ICP Weights2023/9/1
- GNSS/Multi-Sensor Fusion Using Continuous-Time Factor Graph Optimization for Robust Localization2023/9/1
- Toward Globally Optimal State Estimation Using Automatically Tightened Semidefinite Relaxations2023/8/1
- What to Learn: Features, Image Transformations, or Both?2023/6/1
- A New Wave in Robotics: Survey on Recent mmWave Radar Applications in Robotics2023/5/1
- Continuous-Time Range-Only Pose Estimation2023/4/1
- Need for Speed: Fast Correspondence-Free Lidar-Inertial Odometry Using Doppler Velocity2023/3/1
- Towards Consistent Batch State Estimation Using a Time-Correlated Measurement Noise Model2023/3/1
- Self-Supervised Feature Learning for Long-Term Metric Visual Localization2022/12/1
- Along Similar Lines: Local Obstacle Avoidance for Long-term Autonomous Path Following2022/11/1
- Continuum Robot State Estimation Using Gaussian Process Regression on $SE(3)$2022/10/1
- Safe and Smooth: Certified Continuous-Time Range-Only Localization2022/9/1
- Picking Up Speed: Continuous-Time Lidar-Only Odometry using Doppler Velocity Measurements2022/9/1
- Stochastic Planning for ASV Navigation Using Satellite Images2022/9/1
- The Foreseeable Future: Self-Supervised Learning to Predict Dynamic Scenes for Indoor Navigation2022/8/1
- An Efficient Global Optimality Certificate for Landmark-Based SLAM2022/6/1
- Are We Ready for Radar to Replace Lidar in All-Weather Mapping and Localization?2022/3/1
- Boreas: A Multi-Season Autonomous Driving Dataset2022/3/1
- Keeping an Eye on Things: Deep Learned Features for Long-Term Visual Localization2021/9/1
- Koopman Linearization for Data-Driven Batch State Estimation of Control-Affine Systems2021/9/1
- Learning Spatiotemporal Occupancy Grid Maps for Lifelong Navigation in Dynamic Scenes2021/8/1
- Experimental Comparison of Visual and Single-Receiver GPS Odometry2021/6/1
- Radar Odometry Combining Probabilistic Estimation and Unsupervised Feature Learning2021/5/1
- Self-Calibration of the Offset Between GPS and Semantic Map Frames for Robust Localization2021/5/1
- Vectorial Parameterizations of Pose2021/3/1
- UAV Localization Using Autoencoded Satellite Images2021/2/1
- Unsupervised Learning of Lidar Features for Use in a Probabilistic Trajectory Estimator2021/2/1
- Relatively Lazy: Indoor-Outdoor Navigation Using Vision and GNSS2021/1/1
- Self-Supervised Learning of Lidar Segmentation for Autonomous Indoor Navigation2020/12/1
- Do We Need to Compensate for Motion Distortion and Doppler Effects in Spinning Radar Navigation?2020/11/1
- Variational Inference as Iterative Projection in a Bayesian Hilbert Space with Application to Robotic State Estimation2020/5/1
- Zeus: A System Description of the Two-Time Winner of the Collegiate SAE AutoDrive Competition2020/4/1
- DeepMEL: Compiling Visual Multi-Experience Localization into a Deep Neural Network2020/3/1
- Variational Inference with Parameter Learning Applied to Vehicle Trajectory Estimation2020/3/1
- Multivariate Gaussian Variational Inference by Natural Gradient Descent2020/1/1
- Exactly Sparse Gaussian Variational Inference with Application to Derivative-Free Batch Nonlinear State Estimation2019/11/1
- aUToTrack: A Lightweight Object Detection and Tracking System for the SAE AutoDrive Challenge2019/5/1
- There's No Place Like Home: Visual Teach and Repeat for Emergency Return of Multirotor UAVs During GPS Failure2018/9/1
- Mapless Online Detection of Dynamic Objects in 3D Lidar2018/9/1
- A White-Noise-On-Jerk Motion Prior for Continuous-Time Trajectory Estimation on SE(3)2018/9/1
- Learning a Bias Correction for Lidar-only Motion Estimation2018/1/1
- Monocular Visual Teach and Repeat Aided by Local Ground Planarity2017/7/1
- Batch Informed Trees (BIT*): Informed Asymptotically Optimal Anytime Search2017/7/1
- Batch Nonlinear Continuous-Time Trajectory Estimation as Exactly Sparse Gaussian Process Regression2014/12/1
- Batch Informed Trees (BIT*): Sampling-based Optimal Planning via the Heuristically Guided Search of Implicit Random Geometric Graphs2014/5/1
- Informed RRT*: Optimal Sampling-based Path Planning Focused via Direct Sampling of an Admissible Ellipsoidal Heuristic2014/4/1