Alexander Schaefer
収録論文 8本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
空陸協調ロボティクスSLAM自己位置推定マッピング点群処理SLAM/環境モデリング農業ロボティクス
※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
- 空陸協調ロボティクスによる精密農業システムの構築空陸協調ロボティクス2019/11/1
小型UAVの空撮とUGVの選択的作業を組み合わせ、作物モニタリングから除草・可変散布までを人手なしで行う適応型精密農業ロボットシステムを開発・実証した。
- レイ経路情報に基づく解析的LiDARセンサモデルSLAM2019/10/1
LiDARのレイ経路情報を活用し、地図構築と自己位置推定の両方に適用できる一貫した物理モデルを提案。実環境実験で既存モデルを上回る性能を示した。
- 3次元LiDARから抽出したポールランドマークによる都市環境での長期車両自己位置推定自己位置推定2019/10/1
3次元LiDARからポール状物体を検出して地図を作成し、15か月にわたる都市環境での長期自己位置推定を高精度かつ高信頼で実現するシステムを提案した。
- DCTマップ：コサイン変換に基づくコンパクトで微分可能なLiDARマップマッピング2019/10/1
LiDARマップを位置領域ではなく離散周波数領域で保持し、逆DCTの連続拡張で微分可能な連続スカラー場として復元する手法を提案。グリッドマップより少ないメモリで高精度な表現を実現した。
- 3次元レーザースキャンから有限平面を抽出する最尤推定法点群処理2019/10/1
3次元レーザースキャン中の有限平面を、点の追加で計測尤度が最も下がらないように階層クラスタリングで抽出する確率的手法を提案し、SegCompベンチマークと新規合成データセットで評価した。
- 2次元レーザースキャンから折れ線を抽出する最尤推定法SLAM/環境モデリング2019/10/1
2次元レーザーレンジスキャンから、スキャンの尤度を最大化する折れ線集合を求めることで、室内環境の直線構造を高精度に抽出する確率的手法を提案した。
- LiDARロボット自己位置推定のための閉形式完全地図事後分布自己位置推定2019/10/1
ビーム型LiDARモデルに対しセルごと2パラメータで表せる閉形式の地図事後分布を導出し、単一の最尤地図ではなく事後分布に基づくベイズフィルタで自己位置推定精度を向上させた。
- 植物からランドマークへ：農業圃場における深層ポーズ回帰を用いた時間不変な植物位置推定農業ロボティクス2017/9/1
RGBと近赤外画像から全畳み込みニューラルネットワークで植物の茎の出芽点をランドマークとして学習し、ポーズ回帰により高精度に位置推定する手法を提案した。テンサイ圃場での実験でセンチメートル精度の再現性を実証した。
