Ziyang Hong
収録論文 16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
- USV-HROVシステムのためのテザーを考慮した動的衝突回避群制御2026/6/1
水中ケーブル点検のためのUSVとHROVの協調システムにおいて、テザー（ケーブル）の安全性と張力過多を考慮しながら動的障害物を回避する手法を提案した。
- 高精度イベントベース水中SLAMシステムSLAM2026/6/1
イベントカメラを用いた水中SLAMの信頼性を高めるため、時系列表面の構造情報を評価する指標と最適化手法を導入し、高精度な水中ステレオSLAMシステムを開発した。また、実世界の水中イベントデータセットUWEを提供した。
- 固定高度での疎な目標探索とサンプリングのための階層型マルチモーダル計画水中ロボット/探索計画2026/3/1
水中ロボットによるサンゴ群集などの疎な海底現象の効率的な探索とサンプリングのため、戦略的・戦術的の2層計画アーキテクチャを持つ固定高度フレームワークHIMoSを提案し、高忠実度シミュレーションで有効性を実証した。
- SonarSweep: ソナーと視覚の融合によるロバストな3D再構成3D再構成/センサ融合2025/11/1
ソナーとカメラ画像をプランスイープ法で融合し、視界の悪い水中でも高精度な3D再構成を実現する深層学習フレームワークを提案。
- GeVI-SLAM: 重力を活用した水中ロボット向けステレオ視覚慣性SLAM水中SLAM2025/10/1
ステレオカメラの深度推定と重力初期化を活用し、水中での視覚劣化やIMU励起不足に対応した4自由度の視覚慣性SLAMを提案。シミュレーションと実機実験で高精度・高安定性を示した。
- AquaticVision: イベントカメラとフレームを用いた水中視覚SLAMのベンチマークSLAM2025/5/1
モーションキャプチャによる正解軌道とイベントカメラ・フレームの両方の視覚データを含む新しい水中データセットを公開し、水中視覚SLAMアルゴリズムの客観的な評価を可能にした。
- バイアス除去PnPによるステレオ視覚オドメトリ：証明可能な一致性と大規模自己位置推定視覚オドメトリ2025/4/1
ステレオ視覚オドメトリにおいて、3次元三角測量の不確かさを考慮した漸近不偏で√n一致な重み付きPnP推定器を提案し、大規模環境での自己位置推定精度を向上させた。
- RUSSO: 視覚劣化に強いソナー最適化融合型水中SLAM水中SLAM2025/3/1
ステレオカメラ・IMU・イメージングソナーを融合し、視覚が劣化する水中環境でもロバストに6DoF自己位置推定を行うSLAMシステムを提案。ソナーを併用した初期化とソナー慣性推定により、視覚困難時でも高精度な定位を実現した。
- SCORE: セマンティックラインマップにおける飽和合意再定位視覚再定位2025/3/1
セマンティックラベル付き3Dラインマップを用いて、従来の0.01〜0.1%の記憶容量で高精度な視覚再定位を実現するSCOREを提案。外れ値率99.5%でも機能する飽和合意最大化法を導入。
- BESTAnP：音響n点問題に対する二段階の効率的かつ統計的最適推定器音響センシング/姿勢推定2024/11/1
2D前方監視ソナー（FLS）の姿勢推定問題（AnP）に対し、並進と回転を分離して閉形式で解く二段階アルゴリズムBESTAnPを提案し、バイアス除去により一致性を実現した。
- ただで手に入れよう：専門家ラベル不要のレーダーセグメンテーションとそのオドメトリ・自己位置推定への応用レーダーセグメンテーション2024/9/1
LiDARのセグメンテーションモデルで生成したラベルを弱教師としてレーダーのセマンティックセグメンテーションを学習し、悪天候下でも高精度な自己位置推定とオドメトリを実現した。
- EFEAR-4D: 自己速度フィルタリングによる高効率・高精度な4Dレーダオドメトリオドメトリ2024/5/1
4Dミリ波レーダのドップラー速度を活用して自己速度を推定し、動的物体除去と領域別特徴抽出により、悪天候下でも高精度・高効率なオドメトリを実現する学習不要の手法を提案した。
- CURL: Continuous, Ultra-compact Representation for LiDAR2022/5/1
- Radar SLAM: A Robust SLAM System for All Weather Conditions2021/4/1
- Multi-Task Reinforcement Learning based Mobile Manipulation Control for Dynamic Object Tracking and Grasping2020/6/1
- RadarSLAM: Radar based Large-Scale SLAM in All Weathers2020/5/1