Yifu Tao
収録論文 12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
- OASIS-Map: セマンティック対応マッチングを用いたマルチセッションマッピングにおけるオブジェクトレベルの変化検出マッピング/変化検出2026/7/1
複数回の訪問で得た地図間のオブジェクト変化を、パッチレベルのセマンティック対応を用いて検出・関連付けるマッピングシステムを提案。実環境での物体移動や置換を高精度に検出した。
- Hilti-Trimble-Oxfordデータセット：フロアプラン事前情報を用いた360度視覚慣性SLAMと位置推定のベンチマークSLAM/位置推定2026/7/1
建設現場で収集した360度カメラとIMUによる視覚慣性データセットを提供し、SLAMとフロアプラン参照位置推定のベンチマークを評価した論文。
- ScaRF-SLAM: フィードフォワードモデルと古典的ビジュアルSLAMによるスケール一貫再構成SLAM2026/6/1
古典的な特徴ベースSLAMでロバストなトラッキングを行い、幾何基盤モデル(GFM)はマッピング専用に用いる分離型フレームワークを提案。スケール最適化とサブマップ更新により高精度な稠密再構成を実現した。
- LAPS: 能動的プーリングとサンプリングによるニューラル距離場を用いたインクリメンタルLiDARマッピングの改善マッピング2026/5/1
ニューラル距離場を用いた逐次LiDARマッピングにおいて、破滅的忘却を防ぐためのリプレイ管理手法LAPSを提案。信頼性に基づく能動的プーリングと不確実性に基づく能動的サンプリングにより、限られたメモリで重要な履歴データを保持し、未学習領域への最適化を集中させることで、再構成の完全性を向上させる。
- Sapling-NeRF: 森林における苗木の地理的位置推定再構成による生態モニタリング3D再構成/生態モニタリング2026/2/1
NeRF・LiDAR SLAM・GNSSを融合し、森林内の苗木を地理的位置を保ったまま高精度に3D再構成する手法を提案。幹の高さや枝分かれ、葉と木質の比率をTLSより正確に計測できる。
- PlanarMesh: LiDARからのコンパクトな3Dメッシュを漸進的適応解像度再構成で構築3D再構成2025/10/1
LiDARデータから平面モデリングとメッシュ化を組み合わせ、局所曲率と自由空間情報に応じて解像度を適応的に変えながらリアルタイムでコンパクトな3Dメッシュを漸進的に構築するシステムを提案。
- SiLVR: 不確実性定量化を伴うスケーラブルなLiDAR-視覚放射輝度場再構成NeRF/再構成2025/2/1
LiDARとカメラを融合し、不確実性を定量化しながら大規模なNeRF再構成を行うシステムを提案。
- オックスフォード・スパイアズデータセット：大規模LiDAR-視覚ローカリゼーション・再構成・放射輝度場手法のベンチマークデータセット/ベンチマーク2024/11/1
オックスフォードのランドマーク周辺で取得した大規模マルチモーダルデータセットを構築し、SLAM・SfM・MVS・NeRF・3Dガウシアンスプラッティングなどのローカリゼーションと3D再構成手法を評価するベンチマークを提供した。
- 3Dマップ表現を横断する視覚的自己位置推定：点群・メッシュ・NeRFの比較自己位置推定2024/8/1
点群・メッシュ・NeRFといった異なる3Dマップ表現から合成画像データベースを生成し、単眼カメラ画像のグローバルな視覚的自己位置推定を行う統一システムを提案・評価した。
- SiLVR: ロボット検査のためのスケーラブルなLiDAR-視覚再構成とニューラル放射輝度場NeRF/3D再構成2024/3/1
LiDARとカメラ画像を融合し、NeRFを用いて大規模環境を幾何学的に正確かつ写実的に再構成するシステムを提案。脚ロボットやドローンでの実証実験を行った。
- Osprey: Multi-Session Autonomous Aerial Mapping with LiDAR-based SLAM and Next Best View Planning2023/11/1
- 3D Lidar Reconstruction with Probabilistic Depth Completion for Robotic Navigation2022/7/1