Tiziano Guadagnino

収録論文 18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

• SAHA: 選択的間伐のための監督付き自律ハーベスタ
  森林ロボティクス2026/1/1

  4.5トンのハーベスタを改造し、学習とモデルベースの制御を組み合わせて、森林内を自律走行して選択的に木を伐採するシステムを開発し、北欧の森林で数キロメートルに及ぶ実証実験を行った。

• センサ固有モデリング不要な堅牢LiDAR慣性オドメトリ
  LiDARオドメトリ2025/9/1

  センサ固有のモデリングに依存せず、簡易な運動モデルとスキャン・トゥ・マップ法を組み合わせたLiDAR慣性オドメトリを提案し、多様なセンサと環境で同一設定での堅牢性を実証した。

• KISS-SLAM: シンプルで堅牢かつ高精度な3D LiDAR SLAMシステム
  SLAM2025/3/1

  LiDARのみを用いたSLAMにおいて「Keep It Small and Simple」の原則に基づき、追加センサや複雑な調整なしで高精度な自己位置推定と地図構築を実現するシステムを提案した。

• 点群密度マップを用いたLiDAR SLAMの効率的なループ閉じ込め
  SLAM2025/1/1

  LiDAR搭載ロボットのためのループ閉じ込め検出手法を提案し、様々なスキャンパターンや解像度に対応しながら、屋外SLAMの精度と長期局所化を向上させる。

• 連続時間軌道を活用した効率的なLiDARバンドル調整によるマルチスキャン位置合わせ
  SLAM/点群位置合わせ2024/12/1

  連続時間軌道を最小二乗調整に組み込み、対応探索の枝刈りとアウトオブコアバッファで数千点群を効率的に大域整合させる3D LiDARバンドル調整手法を提案。

• Kinematic-ICP: 平面移動する車輪型ロボットのための運動学的制約を導入したLiDARオドメトリ
  LiDARオドメトリ2024/10/1

  車輪型移動ロボットの運動学的制約をICP最適化に組み込み、LiDARと車輪オドメトリを動的に融合することで、倉庫などの平面環境での自己位置推定精度を向上させた。

• LIO-EKF: High Frequency LiDAR-Inertial Odometry using Extended Kalman Filters
  2023/11/1
• Building Volumetric Beliefs for Dynamic Environments Exploiting Map-Based Moving Object Segmentation
  2023/7/1
• On Domain-Specific Pre-Training for Effective Semantic Perception in Agricultural Robotics
  2023/3/1
• Long-Term Localization using Semantic Cues in Floor Plan Maps
  2022/10/1
• IR-MCL: Implicit Representation-Based Online Global Localization
  2022/10/1
• KISS-ICP: In Defense of Point-to-Point ICP -- Simple, Accurate, and Robust Registration If Done the Right Way
  2022/9/1
• Handling Constrained Optimization in Factor Graphs for Autonomous Navigation
  2022/8/1
• HiPE: Hierarchical Initialization for Pose Graphs
  2022/7/1
• MD-SLAM: Multi-cue Direct SLAM
  2022/3/1
• Robust Onboard Localization in Changing Environments Exploiting Text Spotting
  2022/3/1
• Plug-and-Play SLAM: A Unified SLAM Architecture for Modularity and Ease of Use
  2020/3/1
• Least Squares Optimization: from Theory to Practice
  2020/2/1