Alejandro Fontan

収録論文 8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

• 確率的LiDARスキャフォールドによるコンパクトで表面整合なガウシアンスプラッティング
  3DGS2026/11/7

  カメラとLiDARのデータから階層的ガウス混合モデルを構築し、それを足場として表面に沿ったコンパクトな3DGS表現を生成する手法を提案。

• 長期的な外観変化下でのマルチセッション3D再構成
  3D再構成/SfM2026/2/1

  サンゴ礁調査のように年月を経て大きく見た目が変わる環境でも、複数回の撮影を統合して一貫した3Dモデルを再構成する手法を提案。手作り特徴と学習特徴を組み合わせ、セッション間の対応をSfM内で直接強制する。

• Pixi: ロボティクスとAIのための統合ソフトウェア開発・配布基盤
  ソフトウェア基盤2025/11/1

  ロボティクス研究の再現性危機を解決するため、依存関係をロックファイルで固定し、高速SATソルバーとconda-forge/PyPI統合により環境構築を数分に短縮するパッケージ管理フレームワークPixiを提案。

• Event-LAB: ニューロモーフィック位置推定手法の標準評価フレームワーク
  イベントカメラ/位置推定2025/9/1

  イベントベース位置推定の手法とデータセットを統一環境で実行・比較できるフレームワークEvent-LABを提案し、VPRとSLAMで有効性を示した。

• 高速フーリエ領域相互相関によるイベントカメラベースの視覚教示・再現ナビゲーション
  視覚ナビゲーション2025/9/1

  イベントカメラのストリームマッチングを周波数領域の相互相関で高速化し、屋内外3000m以上の経路を15cm以下の誤差で自律走行できる視覚教示・再現ナビゲーションを実現した。

• 動的な水中環境の長期モニタリングのための画像ベースの再定位と位置合わせ
  水中ロボティクス/Visual Place Recognition2025/3/1

  水中映像からVisual Place Recognition・特徴マッチング・セグメンテーションを統合し、再訪領域の同定と生態系変化の解析を可能にするパイプラインを提案。大規模水中VPRベンチマークSQUIDLE+も構築した。

• もう正解データはいらない！SfMとVisual SLAMの正解データ不要チューニング
  SLAM2024/12/1

  幾何学的な正解データを使わずに、入力画像へのノイズ付加による感度推定でSfMやVisual SLAMの評価・ハイパーパラメータ調整を可能にする手法を提案した論文。

• FUSELOC: 大域記述子と局所記述子の融合による視覚位置推定での2D-3Dマッチング曖昧性解消
  視覚位置推定2024/8/1

  局所記述子と大域記述子を重み付き平均で融合し、地理的に近い記述子を特徴空間で近づけることで、直接2D-3Dマッチングの曖昧性を低減し、階層的手法に匹敵する精度を43%少ないメモリと1.6倍の速度で実現した。