Ukcheol Shin
KENTECH
収録論文 14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
- 微分可能な物理レンダリングによるオンライン・オフライン手書きの橋渡し手書き生成2026/8/1
筆跡の軌跡と見た目を結ぶ物理ブラシモデルと微分可能レンダリングを導入し、オンラインとオフラインの手書き生成を統合するフレームワークを提案した。
- MrGS: RGB-熱画像の新規視点合成のための3Dガウシアンスプラッティングによるマルチモーダル放射場マルチモーダル3D再構成2025/11/1
3Dガウシアンスプラッティングをベースに、RGBと熱赤外の両方を同時に再構成するマルチモーダル放射場を提案。熱伝導やステファン・ボルツマン則などの物理法則を取り入れ、ガウシアン数を抑えつつ高精細なRGB-Tシーン再構成を実現した。
- 全天候熱LiDAR融合による深度補完深度補完2025/4/1
熱カメラとLiDARを組み合わせ、悪天候や低照度でも高精度な深度補完を実現するCOPSフレームワークを提案。
- 熱画像からの深層深度推定：データセット、ベンチマーク、課題深度推定2025/3/1
RGB・近赤外・熱画像・LiDARを同期した大規模マルチスペクトルステレオデータセットMS²を構築し、各モダリティでの単眼・ステレオ深度推定を標準ベンチマークで評価した研究。
- 幾何誘導コントラスト学習によるスペクトル別・マルチスペクトル深度推定の橋渡し深度推定2025/3/1
マルチスペクトル画像から深度を推定するため、幾何情報を手がかりにコントラスト学習でスペクトル間の埋め込み空間を整列し、選択的に特徴を統合するモジュールを学習する手法を提案。
- FIReStereo: 視界不良環境におけるUAS深度知覚のための森林赤外ステレオデータセットステレオ深度推定2024/9/1
煙・雨・夜間など視界が悪い環境でも使えるよう、熱赤外ステレオカメラとLiDAR・IMUで都市・森林を撮影した大規模データセットを構築し、代表的なステレオ深度推定手法を評価した。
- 消失点を活用した3Dセマンティック占有予測3D占有予測2024/8/1
消失点を用いて2D画像と3D空間のスケール不一致を補正し、カメラ画像から3Dセマンティック占有を高精度に予測する手法を提案。
- 強化学習によるカメラ露出制御の学習強化学習2024/4/1
深層強化学習を用いて、動的な照明条件下でもリアルタイム（1ms）でカメラ露出を迅速に調整するフレームワークを提案し、特徴抽出や物体検出などの視覚タスクで優れた性能を示した。
- 関節障害を持つ四足歩行ロボットのランダム関節マスキングによる歩行学習歩行2024/3/1
深層強化学習を用いて、関節が故障した四足歩行ロボットが様々な障害条件下でも歩行できるフレームワークを提案し、実環境で検証した。
- Complementary Random Masking for RGB-Thermal Semantic Segmentation2023/3/1
- DRL-ISP: Multi-Objective Camera ISP with Deep Reinforcement Learning2022/7/1
- Maximizing Self-supervision from Thermal Image for Effective Self-supervised Learning of Depth and Ego-motion2022/1/1
- Self-Supervised Depth and Ego-Motion Estimation for Monocular Thermal Video Using Multi-Spectral Consistency Loss2021/3/1
- Camera Exposure Control for Robust Robot Vision with Noise-Aware Image Quality Assessment2019/7/1