Can Pu
収録論文 6本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
オプティカルフロー歩行モバイルマニピュレーションSLAM点群位置合わせ
※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
- UnSAMFlow: Segment Anything Modelで導く教師なしオプティカルフローオプティカルフロー2024/5/1
SAMの物体マスクを活用し、ホモグラフィベースの新たな平滑化損失を導入することで、物体境界が鮮明な教師なしオプティカルフロー推定を実現した研究。
- 生体模倣ニューラルネットワークと内在的リズム性を用いた四足歩行の学習歩行2023/5/1
脊髄のリズム生成回路（CPG）を微分可能なネットワークとして再定式化し、MLPと共に強化学習することで、不整地を盲歩行でき外乱にも耐える四足歩行方策を獲得した。
- 過酷な産業環境における柔軟な製造のための汎用モバイルマニピュレータ自動化フレームワークモバイルマニピュレーション2023/2/1
1回の教示デモからモバイルマニピュレータが作業を再現できるMMPAフレームワークを提案し、過酷な産業環境や駐車精度の影響を受けずに高いロバスト性と精度を実現した。
- 正規化フローを用いたSLAMのための増分非ガウス推論SLAM2021/10/1
ベイズ木と正規化フローを組み合わせ、非線形・非ガウス因子を含むSLAMの事後分布全体を効率的に増分推定するNF-iSAMを提案した論文。
- 正規化フローによるインクリメンタル平滑化とマッピングSLAM2021/5/1
非ガウス因子を含むSLAM問題に対し、正規化フローとベイズ木を組み合わせて効率的な逐次更新を可能にする推論アルゴリズムNF-iSAMを提案した論文。
- 適応的高斯混合モデルの畳み込みに基づくロバストな剛体点群位置合わせ点群位置合わせ2017/7/1
点群の対応点分布から適応的高斯混合モデルを構築し、双対GMMの畳み込みによる大域確率最大化で剛体位置合わせを行う手法を提案。ノイズや外れ値、遮蔽、初期回転に頑健。
