Cesar Cadena
ETH Zurich
収録論文 104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
- WayTrace: 地図から言語、軌跡へとつなぐ階層型都市ナビゲーションナビゲーション2026/11/3
Web地図の経路案内を言語モデルで解釈し、画像上に軌跡を描いてロボットを誘導する階層型システム。GNSSノイズに強く、実都市で1.37kmの走行を達成。
- 歩行者混在環境でのセマンティックナビゲーションナビゲーション2026/11/2
意味注釈付きBEVマップから地形と動的障害物を統合的に推論する強化学習ナビゲーションポリシーを提案し、群衆回避と社会的規範遵守を両立させた。
- 危険物探査のための意味論・フロンティア駆動型自律探索フレームワークSAFARI自律探索2026/10/30
物体検出を確率的マップの一チャネルとして統合し、幾何情報と意味情報を併用して危険物を探索する四足歩行ロボット向け自律探査フレームワークを提案し、実フィールド11ミッションで98.7%のエリア被覆を達成した。
- RangeNav: ナビゲーションに最適化したLiDARレンジ画像の事前学習ナビゲーション2026/10/21
全方位LiDARのレンジ画像を再構成・セマンティックセグメンテーション・BEV予測で事前学習し、強化学習ナビゲーションのサンプル効率と実環境での頑健性を高めた小型エンコーダ。
- 四足歩行ロボットによる巨大ルービックキューブの解法マニピュレーション2026/10/17
四足ロボットが足のみで巨大ルービックキューブを自律的に解くシステムを開発し、オンボードRGB-D知覚と強化学習による全身スキルを組み合わせて実機で3回の解法に成功した。
- 人型ロボットのための疎な3次元構造物の俊敏な知覚横断学習歩行2026/8/30
人型ロボットが猿渡りバーを跳び移りながら渡り切るタスクを強化学習で実現。頭部搭載ライダーの生データを注意機構付きエンコーダで処理し、実機で高い成功率を達成した。
- LIME: 一人称視点ビデオから意図を考慮したカメラモーションを学習するカメラモーション生成2026/7/1
ロボットが自然言語の指示に基づいて次に観察すべきカメラの相対姿勢を生成する手法を提案。一人称ビデオから多様な意図とカメラ動作のペアを学習し、観察利得の予測と連続的なフローマッチングによる姿勢生成を組み合わせる。
- Tripody: 高所建設作業のための過拘束3-SPR型パラレルロボットパラレルロボット2026/7/1
天井建設作業向けに、車輪付き3自由度パラレルロボットを開発し、過拘束機構と弾性変形を利用して高剛性と高精度を実現した。
- ロボットにはVLAと世界モデルだけでは不十分基盤モデル2026/6/1
ロボットの汎用知能はポリシースケーリングだけでは不十分で、非構造化データをロボットの教師信号に変換する仕組みが必要だと主張するポジションペーパー。
- BIEVR-LIO: バンプ画像強化ボクセルマップによる堅牢なLiDAR-慣性オドメトリオドメトリ2026/4/1
LiDAR-慣性オドメトリの精度低下や発散を防ぐため、ボクセルごとの高さ画像として表面を表現する高解像度マップと、幾何学的に情報量の多い領域に焦点を当てた点サンプリング戦略を提案した。
- DigiForest: 持続可能な林業のためのデジタル分析とロボティクス林業ロボティクス2026/4/1
森林管理の持続可能性向上を目指し、自律ロボット群による樹木データ収集、自動特性抽出、意思決定支援、低影響伐採を統合した大規模精密林業システムを提案・実証した論文。
- 移動ロボットにおける能動知覚のための効率的ビームサーチアルゴリズム能動知覚/経路計画2026/4/1
移動ロボットの能動知覚問題に対し、ノード単位のビームサーチと期待利得指標を導入し、さらにRRAGグラフ構築法を提案して、効率的かつ頑健な情報収集経路計画を実現した。
- ブドウ園におけるロボット位置推定のための意味的ランドマーク粒子フィルタ位置推定2026/3/1
ブドウ園の平行な列による見た目の類似性で位置推定が失敗する問題に対し、幹や柱の検出を意味的な壁として計測モデルに組み込んだ粒子フィルタを提案し、実地実験で精度を向上させた。
- 連結された四脚ロボットによる協調運搬タスクのためのマルチエージェント局所衝突回避学習群制御2026/3/1
四脚ロボット2台が物体を連結して運搬する際、事前地図や経路計画なしにセンサ情報のみで障害物を回避しながら目標方向へ追従する強化学習ベースの階層的制御手法を提案した。
- 経路条件付き強化学習による長距離ナビゲーションのための局所計画ナビゲーション2026/3/1
参照経路を文脈として与えられた強化学習ベースの局所ナビゲーション方策を提案し、経路が高品質なときは効率を大幅に改善し、劣化・欠如時もベースライン性能を維持することを示した。
- マルチ解像度3Dグリッド上での効率的な階層的任意角度経路計画経路計画2026/2/1
マルチ解像度の3Dボリュームマップを活用し、任意角度経路計画の最適性と完全性を保ちつつ計算効率を大幅に改善する手法を提案。実環境と合成環境での実験でサンプリングベース手法を上回る性能を示し、オープンソース化した。
- GrandTour: 実環境における脚式ロボットのマルチモーダル知覚と状態推定のためのデータセット歩行2026/2/1
ANYmal-D四脚ロボットにLiDAR・カメラ・固有感覚センサを搭載し、山岳から都市・廃墟まで多様な屋内外環境で収集した大規模マルチモーダルデータセットを公開。RTK-GNSSとトータルステーションによる高精度な正解軌道も含み、SLAMや状態推定、マルチモーダル学習の評価基盤を提供する。
- DeFM: 深度画像からロボティクスの基盤表現を学習基盤モデル2026/1/1
6000万枚の深度画像で自己蒸留により事前学習した基盤モデルDeFMを提案し、分類・セグメンテーション・ナビゲーション・歩行・マニピュレーションで最先端性能とsim-to-real汎化を実現した。
- SAHA: 選択的間伐のための監督付き自律ハーベスタ森林ロボティクス2026/1/1
4.5トンのハーベスタを改造し、学習とモデルベースの制御を組み合わせて、森林内を自律走行して選択的に木を伐採するシステムを開発し、北欧の森林で数キロメートルに及ぶ実証実験を行った。
- 火山環境における大規模自律ガスモニタリング：エトナ山での脚式ロボット歩行2026/1/1
四足歩行ロボットANYmalに四重極質量分析計を搭載し、エトナ山の険しい地形で自律的に火山ガスを測定するシステムを開発・評価した。
- CaRLi-V: カメラ・レーダー・LiDAR融合による点単位3D速度推定センサーフュージョン2025/11/1
レーダーの速度キューブ表現、カメラのオプティカルフロー、LiDARの距離計測を組み合わせ、密な点群に対して3D速度を推定するROS2パッケージを開発した。
- NaviTrace：視覚言語モデルの身体性ナビゲーション評価ベンチマークナビゲーション2025/10/1
視覚言語モデルに指示と身体タイプを与え、画像空間での2Dナビゲーション軌跡を出力させるVQAベンチマークを提案し、8つの最先端モデルを評価した。
- 見えれば到達不要：知覚考慮型強化学習による効率的なロボット検査ナビゲーション2025/9/1
検査対象が見えた時点で移動を止めることを目的とし、地図なしで最短の視認可能軌道を学習する強化学習フレームワークを提案。シミュレーションで訓練し実機に展開、従来手法より効率的な検査軌道を実現。
- 意味論を考慮したパーティクルフィルタによる信頼性の高いブドウ園ロボットの自己位置推定自己位置推定2025/9/1
ブドウ園で問題となる反復的な畝の形状による位置推定の失敗を解決するため、ブドウの幹や支柱といった安定した物体検出をパーティクルフィルタに組み込み、意味論的な壁で畝の曖昧さを軽減する手法を提案した。
- Sight Guide: Cybathlon 2024視覚支援レースのためのウェアラブル知覚・ナビゲーションシステムウェアラブル支援/ナビゲーション2025/6/1
視覚障害者支援のため、複数のRGB-Dカメラと振動・音声フィードバックを用いたウェアラブルシステムを開発し、Cybathlon 2024の視覚支援レースで有効性を示した。
- 空間強化リカレントメモリによる長距離マップレスナビゲーションのためのエンドツーエンド強化学習ナビゲーション2025/6/1
既存のRNNの空間記憶能力の限界を指摘し、空間記憶を強化するSRUを提案。単眼ステレオカメラを用いた長距離マップレスナビゲーションを実現し、既存RNN比で23.5%の性能向上を達成。
- TartanGround: 地上ロボットの知覚とナビゲーションのための大規模データセットデータセット/知覚・ナビゲーション2025/5/1
多様な環境で動く地上ロボット向けに、360度ステレオカメラやLiDAR、占有マップなどを含む大規模マルチモーダルデータセットを構築し、知覚・SLAMタスクの汎化性能評価を可能にした。
- Boxi: ロボティクスにおけるアルゴリズム性能を考慮した設計判断センサフュージョン2025/4/1
複雑な環境で移動ロボットの自律性を高めるため、LiDARやカメラ、IMUなどを統合したセンサペイロードBoxiを設計し、時間同期やキャリブレーションが状態推定性能に与える影響を分析した論文。
- ホリスティックフュージョン：タスク・構成に依存しない因子グラフによるロボット自己位置推定と状態推定自己位置推定/センサフュージョン2025/4/1
因子グラフを用いて、タスクやセンサ構成に依存せず多様なセンサを統合し、低遅延な局所運動推定と低ドリフトな大域自己位置推定を同時に実現するオープンソースの融合フレームワークを提案した。
- 安全でプラットフォームを考慮したロボットナビゲーションのための学習型知覚フォワードダイナミクスモデルナビゲーション2025/4/1
周囲の形状と固有受容感覚の履歴からロボットの将来状態を予測する学習型フォワードダイナミクスモデルを提案し、MPPI計画に統合することで、コスト調整なしに安全なナビゲーションを実現した。
- 森林におけるLiDAR位置認識：複数高さのBEV密度画像を用いた注意機構位置認識2025/3/1
森林環境でのLiDAR位置認識のため、異なる高さの水平スライスから得たBEV密度画像をViTで処理し、マルチBEV相互作用で統合する手法を提案。実世界データで既存手法より高い精度を達成。
- キーポイントの意味統合による屋外農業環境での特徴マッチング改善特徴マッチング2025/3/1
ブドウ園のような反復構造の多い屋外環境で、キーポイントに意味情報を統合して特徴記述子を識別しやすくし、特徴マッチング精度を12.6%向上させた。
- 建設ロボットの精度向上：高精度加速度計を用いたたわみ・バックラッシュ補償のためのモジュラーファクターグラフベースフレームワーク建設ロボット/キャリブレーション2025/1/1
長い運動連鎖を持つ建設ロボットの位置決め精度を高めるため、高精度加速度計とファクターグラフによるモジュラーな状態推定でたわみとバックラッシュを補償する手法を提案し、xy平面の95%誤差を半減させた。
- FrontierNet: 視覚的手がかりで探索する学習モデル探索2025/1/1
RGB画像と単眼深度からフロンティアを提案し情報利得を予測する視覚ベースの探索システムを開発し、3D地図依存の手法より初期探索効率を15%改善した。
- ロボティクスにおける連続時間状態推定手法のサーベイ状態推定2024/11/1
ロボティクスにおける連続時間状態推定の研究を統一的な定式化で整理し、スプラインとガウス過程をまとめて体系的に分類した包括的サーベイ。
- IPPON: 常識に導かれた情報経路計画による物体目標ナビゲーション物体目標ナビゲーション2024/10/1
大規模言語モデルの常識事前知識と3D物体確率マッピングを組み合わせ、未知環境で対象物体へ効率的に到達するゼロショットの経路計画手法を提案し、実機でも検証した。
- タグマップ：大規模言語モデルによる空間推論とナビゲーションのためのテキストベース地図ナビゲーション2024/9/1
大規模画像認識モデルを活用し、数千の意味クラスを表現できるテキストベースの地図を提案。従来の埋め込みベース地図より2〜4桁少ないメモリで同等の位置推定精度を実現し、LLMと組み合わせた実機ナビゲーションを検証した。
- 情報・制約・整合：実環境における退化対応点群レジストレーションのフィールド分析SLAM2024/8/1
LiDARベースのロボット位置推定において、幾何学的に不良な環境でのICPの退化を軽減する手法（TSVD、不等式制約、Tikhonov正則化など）を比較・分析し、実世界実験で有効性を検証した。
- ROS-LLM：タスクフィードバックと構造化推論を備えた身体性AIのためのROSフレームワークVLA2024/6/1
ROSと大規模言語モデルを統合し、非専門家が自然言語でロボットをプログラミングできるフレームワークを提案。行動モードや模倣学習、フィードバックによる反省機能を備え、多様なタスクで有効性を検証した。
- 野生環境の視覚ナビゲーション：事前学習モデルとオンライン自己教師あり学習による高速走行可能性学習ナビゲーション2024/4/1
森林や草原などの自然環境で、事前学習済みモデルの特徴量とオンライン自己教師あり学習を組み合わせ、短時間の実地デモから走行可能領域を推定してロボットをナビゲートするシステムを提案した。
- VIRUS-NeRF：視覚・赤外線・超音波を用いたNeural Radiance FieldsNeRF/マッピング2024/3/1
低コストな超音波・赤外線測距センサとカメラを組み合わせ、占有グリッドを更新しながらNeRFで環境マップを構築する手法を提案。LiDARに匹敵するカバレッジを達成し、学習速度も46%向上した。
- COIN-LIO: 強度情報を活用した相補的LiDAR慣性オドメトリLiDARオドメトリ2023/10/1
LiDARの強度情報を画像として処理し、幾何学的に退化した環境でも点群レジストレーションと慣性計測を統合して高精度に自己位置推定する手法を提案。
- 知覚障害に強い脚式ロボットの局所ナビゲーション：劣化した知覚からのEnd-to-End学習歩行2023/10/1
知覚失敗を不可視の障害物や穴としてモデル化し、固有感覚と外界感覚を統合した強化学習方策で脚式ロボットの局所ナビゲーションをEnd-to-Endで学習させ、知覚障害時でも成功率を30%以上向上させた。
- 軌道拘束を利用した鉄道車両の状態推定状態推定2023/8/1
鉄道車両の位置推定を高精度化するため、線路上の1次元状態モデルとマルチ仮説追跡を組み合わせたセンサフュージョン手法を提案し、チューリッヒの路面電車データで評価した。
- 鉄道軌道上の障害物検知における局所情報と大域情報障害物検知2023/7/1
通常の鉄道画像から浅いネットワークで線路領域をセグメンテーションし、障害物のない画像を生成する学習を通じて大域情報を制御的に取り込むことで、障害物検知の精度を向上させた研究。
- ウェーブレット圧縮によるマルチスケール環境の効率的なボリュメトリックマッピングマッピング2023/6/1
ウェーブレット分解を用いて階層的・マルチスケールなボリュメトリックマッピングを効率化し、不確かさを考慮したセンサーモデルを活用してRGB-Dや3D LiDARデータでの精度と速度を向上させた研究。
- 野外環境における高速な走行可能領域推定走行可能領域推定2023/5/1
自己教師あり学習と視覚トランスフォーマーを用いて、森林や草原などの自然環境でロボットが走行可能な地形をオンラインで推定するシステムを提案した。
- 草を透かして見る：支持面学習のためのセマンティック点群フィルタsim2real2023/5/1
LiDAR点群とRGB画像から、草などの透過可能な植生を除去して真の支持面を推定するCNNベースのフィルタを提案し、四足歩行ロボットANYmalで検証した。
- iPlanner: 命令的経路計画経路計画2023/2/1
微分可能なコストマップと二段階最適化を用いて、単一の深度計測から滑らかで衝突のない経路を生成する新しい命令的学習手法を提案。
- maplab 2.0：モジュール式マルチモーダルマッピングフレームワークSLAM2022/12/1
多様なセンサと深層学習を統合可能なオープンソースSLAMプラットフォームmaplab 2.0を開発し、大規模マルチロボットマッピングや非視覚ランドマーク、意味的ループ閉じ込みの統合例を示した。
- ニューラルレンダリングによる教師なし連続セマンティック適応セマンティックセグメンテーション2022/11/1
各シーンのSemantic-NeRFを訓練し、レンダリングしたセマンティックラベルを擬似ラベルとしてセグメンテーションモデルを連続的に適応させる手法を提案。
- スペクトルグラフウェーブレットを用いた協調マルチロボットマッピングフレームワークマルチロボットマッピング2022/10/1
複数ロボットの協調マッピングにおいて、グラフスペクトル解析によりロボットとサーバ間の地図の構造的差異を検出し、ドリフトの原因ノードを特定してロボット側の姿勢グラフを補正する枠組みを提案した。
- SphNet: 意味的ポイントクラウドセグメンテーションのための球面ネットワークセグメンテーション2022/10/1
LiDAR点群を球面表現に変換し、球面畳み込みニューラルネットワークで意味的セグメンテーションを行う手法を提案。異なる視野やビーム数のセンサーにも汎化しやすい。
- 3D可変シーングラフによる長期的な意味的シーン変化予測シーン理解2022/9/1
3Dシーングラフに変化の可能性を示す属性を付与した可変シーングラフ(VSG)を提案し、長期的な意味的変化を予測する手法DeltaVSGを開発した。屋内シーン変化の予測精度77.1%を達成し、ロボットの能動的変化検出タスクを高速化した。
- SC-Explorer: 3Dシーン補完を用いた安全で効率的な探索マッピングと計画探索計画2022/8/1
深層学習による3Dシーン補完を探索に統合し、階層的マッピングと情報利得に基づく経路計画で、未知環境の探索を安全かつ効率的に行う手法を提案した。
- チームCERBERUS、DARPA地下チャレンジ優勝：技術概要と教訓群制御2022/7/1
脚式ロボットと飛行ロボットを組み合わせたシステムで、GPSのない過酷な地下環境を自律探索し、DARPA地下チャレンジで優勝した技術を報告する論文。
- SCIM: オープンワールド意味理解のための同時クラスタリング・推論・マッピング意味理解2022/6/1
未知環境でロボットが新規物体を自律的に発見し、既知クラスの精度を向上させるため、マッピングとクラスタリングを統合し自己教師あり学習信号を生成するフレームワークを開発した。
- NeRFにおけるサンプリング不要な障害物勾配と反応的計画NeRF/計画2022/5/1
事前学習済みNeRFに半径内の占有推定能力を追加してESDF近似を学習し、その微分から得た障害物勾配をRMPベースの回避方策に統合することで、サンプリング不要の高速な障害物回避計画を実現した。
- Descriptellation：深層学習による星座記述子位置推定2022/3/1
意味的に重要な物体の配置をグラフとして捉え、深層グラフ畳み込みネットワークで記述子に変換する学習ベースのグローバル位置推定手法を提案し、実世界データセットで既存手法を上回る性能とノイズ耐性を示した。
- 情報経路計画による意味セグメンテーションのための身体性能動ドメイン適応能動学習/ドメイン適応2022/3/1
屋内環境で意味セグメンテーションモデルを自己教師ありドメイン適応させるため、モデルの不確実性を利用した情報獲得量に基づく経路計画でデータを収集する自律エージェントを提案した論文。
- スペクトルグラフ解析を用いた協調ロボットマッピングマルチロボットSLAM2022/3/1
マルチロボットSLAMにおいて、ロボットとサーバのグラフの構造差をスペクトル解析で捉え、各ロボットのポーズグラフに必要な制約を生成する協調マッピング手法を提案し、実環境で最大90%の改善を示した。
- 2D-3D相補表現を用いたセマンティックセグメンテーションの継続的適応セマンティックセグメンテーション2021/11/1
ロボット運用中に2D予測を3Dマップへ確率的に蓄積して教師信号を生成し、継続学習でセグメンテーションネットを環境に適応させる手法を提案した。
- 他タスクの視点で自らの失敗を検知するマルチタスク注意機構マルチタスク知覚2021/10/1
セグメンテーションや深度推定など複数の視覚タスク間の相関を注意ネットワークで活用し、各タスクの予測失敗を検出する手法を提案した論文。
- NeuralBlox: 逐次観測から大規模3D地図をリアルタイム構築するニューラル暗黙表現フュージョン3Dマッピング2021/10/1
シーンを潜在コードのグリッドで表現し潜在空間で直接更新することで、逐次部分観測から大規模シーンの占有マップをCPUでもリアルタイムに構築・更新できる手法を提案した論文。
- パノプティック・マルチTSDF：動的環境における多解像度ボリュメトリックマッピングと長期的一貫性のための柔軟な表現ボリュメトリックマッピング2021/9/1
物体レベルの意味情報を活用し、必要な箇所にのみ高解像度を割り当てる多解像度TSDF表現を提案。長期変化する環境でも意味的一貫性を保ちながらオンラインで地図構築・更新・照会できる。
- 屋内自己位置推定のための自己改善型セマンティック知覚自己位置推定2021/5/1
ロボットが配備中に継続学習と自己教師あり学習を組み合わせ、セマンティック知覚をオンラインで改善し屋内3D自己位置推定精度を向上させるシステムを提案した。
- 異種センサシステムのための球面マルチモーダル位置認識位置認識2021/4/1
画像とLiDARスキャンを単位球面に投影し球面CNNでマルチモーダル記述子を学習することで、地図構築時とクエリ時でセンサ構成が異なっても頑健に位置認識できる手法を提案した。
- ステレオカメラのキャリブレーション品質を自己診断するCalQNetキャリブレーション診断2021/4/1
ステレオカメラの外部キャリブレーションの劣化を1枚の画像から検出する深層学習手法を提案し、データセット生成パイプラインと新指標を構築して実環境で有効性を示した。
- メッシュ多様体上のリーマン運動計画による全方向性マイクロ航空機の表面インタラクション飛行ロボット/運動計画2021/2/1
三角メッシュ表面を多様体として扱い、平面パラメータ化とリーマン運動ポリシー(RMP)を組み合わせて、空中ロボットが表面に沿って移動する軌道をkHz更新で高速に計画する手法を提案した論文。
- PHASER: ロバストで対応点不要な大域的点群位置合わせ点群位置合わせ2021/2/1
フーリエ解析を利用し、対応点や特徴量抽出なしでマルチモーダルな点群を大域的に位置合わせする手法を提案。回転と並進を確率分布として推定し、100ms未満で平均2cm・0.5度の精度を実現した。
- 複数仮説追跡によるロバストなデータ対応付けのためのセマンティックマッピングセマンティックSLAM2020/12/1
物体検出の位置・インスタンス・クラス情報を複数仮説木で確率的に対応付けし、ポーズグラフと組み合わせたセマンティックSLAMを提案。都市環境での場所認識精度向上とドリフト33%削減を実現した。
- モデルベース深層強化学習による視覚慣性システム校正のための軌道学習キャリブレーション2020/11/1
視覚慣性システムの校正をマルコフ決定過程としてモデル化し、モデルベース深層強化学習と粒子群最適化でロボットアームの校正軌道を生成、手作り軌道より低誤差を達成した。
- 自動運転知覚のための分布外検出自動運転知覚2020/11/1
訓練時にOODデータを必要とせず推論コストも増やさない分布外検出法を提案し、実世界の自動車データセットで最先端手法を上回った。
- オドメトリドリフト下での大規模環境自律探索の統合手法探索2020/10/1
サブマップベースの多層マッピングと計画を組み合わせ、オドメトリのドリフトが大きい大規模環境でも安全かつ効率的にボリュメトリック探索を行うシステムを提案した。
- Freetures: 符号付き距離関数マップにおける自己位置推定自己位置推定2020/10/1
暗黙的表面表現であるSDFから直接特徴量を抽出し、表面と自由空間の両方を記述することで、従来の表面のみの記述子より高精度な幾何学的自己位置推定を実現した。
- 動的物体を消去した都市空間：視覚SLAMのための動的物体不変空間視覚SLAM2020/10/1
都市環境の画像から動的物体を検出・除去し、GANで静的な背景を補完することで、動的環境下での視覚SLAMのロバスト性を向上させる深層学習フレームワークを提案した論文。
- 光学・赤外カメラ搭載UAVのための深層学習による人検出システムUAV検出2020/8/1
UAVに搭載したRGB・赤外カメラのRetinaNet検出を融合し、高高度からの人検出・追跡・再同定を行うシステムを構築、検出漏れを20%以上削減した。
- 建築3D計画図におけるロボットの高精度位置推定位置推定2020/6/1
設計図と実環境のずれに対応するため局所参照とLiDAR・画像の外れ値検出を組み合わせ、建設現場で従来手法より30%以上高精度に自己位置推定するシステムを提案した。
- カメラのキャリブレーションずれ検出の学習キャリブレーション2020/5/1
RGBカメラの内部パラメータのずれを検出するための指標と半合成データセット生成手法を提案し、深層畳み込みニューラルネットワークで再キャリブレーションの要否を判定できることを示した。
- Voxgraph: 符号付き距離関数サブマップによる大域的整合性を持つ体積マッピングSLAM/マッピング2020/4/1
SDFサブマップの集合として環境を表現し、対応点不要の制約でサブマップ間を最適整合させ、CPU上で軽量に大域的整合性のある密な3Dマップを生成するフレームワークを提案した。
- 都市屋外環境におけるマルチモーダル自動運転車両の自己位置推定自己位置推定2020/3/1
視覚とLiDAR、さらに縁石のセマンティック情報を統合し、見た目が大きく変化する都市環境でも再現率を高めた自己位置推定システムMOZARDを提案し、実走行で評価した。
- VersaVIS: オープンで汎用的なマルチカメラ視覚慣性センサスイート視覚慣性SLAM2019/12/1
複数カメラとIMUの時刻同期を1ms未満の精度で実現するオープンソースの視覚慣性センサスイートを提案し、SLAMや3次元復元など多様な応用で有効性を示した。
- 深度マップ拡張による未観測空間の予測と経路計画経路計画2019/11/1
RGB-Dやステレオカメラの疎な深度マップを深層学習で補完し、未観測領域の3D構造を予測して経路計画の性能を向上させるシステムを提案・評価した論文。
- SegMap：セグメントベースの地図構築と自己位置推定SLAM2019/9/1
3D点群をセグメント単位で扱い、データ駆動型の単一記述子で全局自己位置推定・密地図再構築・意味情報抽出を同時に行う地図表現手法を提案した論文。
- 特徴空間の密度学習による屋内シーンの信頼性の高いセグメンテーションセグメンテーション2019/8/1
屋内環境において、正規化フローで背景記述子の確率分布を学習し、分布外の領域を前景物体として検出することで、未知の物体にも頑健な前景/背景セグメンテーションを実現した。
- 柔軟な三眼カメラとIMUによるUAVナビゲーションとマッピングのための非剛体マルチカメラ密再構成UAV/Visual-Inertial2019/8/1
高速移動するUAV上で、柔軟な三眼カメラの基線をIMUと画像からEKFで推定し、長距離深度計測と環境地図生成を実現した研究。
- 二段階協調戦略による3Dマルチロボット巡回群制御2019/6/1
3D環境で複数UGVが巡回する際の干渉や空間的衝突を、トポロジカルな目標選択とメトリックな経路計画の二段階協調で最小化・解消する分散型巡回手法を提案し、シミュレーションと実機実験で有効性を示した。
- 鉄道車両向け視覚援用オドメトリ手法の実験比較視覚オドメトリ2019/4/1
鉄道車両の高精度な位置・速度推定に向けて、視覚および視覚慣性オドメトリの複数手法を産業・郊外・森林環境のデータでRTK-GPSと比較評価した。
- 屋外3D LiDARスキャンの向き推定付き場所認識場所認識2019/3/1
単一の3D LiDARスキャンからCNNでコンパクトな記述子を抽出し、地図上の近傍候補検索とヨー角推定を同時に行う場所認識手法を提案。トリプレット損失とハードネガティブマイニングで学習し、NCLT・KITTIで従来手法を上回る性能を示した。
- 未知物体も発見できるインスタンス認識型3Dセマンティックマッピングセマンティックマッピング2019/3/1
RGB-Dカメラのオンラインスキャン中に、既知・未知カテゴリの物体インスタンスを検出・追跡し、形状・位置・意味情報を統合した3Dボリューメトリックマップを逐次構築する手法を提案した。
- 見た目変化に強い都市部向け視覚自己位置推定システム視覚自己位置推定2019/2/1
都市屋外で昼夜や天候により見た目が変わっても、複数セッション地図と車輪オドメトリを統合して高精度に自己位置を推定するVIZARDを提案し、実走行でほぼ100%の再現率と0.5m未満の精度を示した。
- 情報量に基づく視覚・慣性センサの自己キャリブレーションキャリブレーション2019/1/1
情報理論的指標で軌道区間の情報量を評価し、キャリブレーションに最適な区間を選択することで、計算コストを一定に保ちながら高精度な自己校正を実現した。
- 屋外環境での長期的な視覚的自己位置推定のための効率的な地図管理視覚的自己位置推定2018/8/1
リソース制約のある屋外で複数車両が長期運用する視覚的自己位置推定システム向けに、地図の新規追加と共観測統計の更新を組み合わせた地図管理手法を提案し、地図サイズを抑えつつ外観変化への対応と効率的なオンライン位置推定を実現した。
- 空中・地上協調センシング：遠隔操作のための三人称視点空中・地上協調2018/7/1
ドローンが地上ロボットの三人称視点を自律的に提供し、GPSのない環境でも複数のロボット間を切り替えて遠隔操作を支援するシステムを提案・実証した。
- セマンティックセグメンテーションのためのモジュラー型センサフュージョンセンサフュージョン2018/7/1
モダリティごとに独立して学習でき、少量のキャリブレーションで統計的に融合するセマンティックセグメンテーション手法を評価し、単一モダリティより最大5%IoUを改善した。
- 強化学習と模倣学習を組み合わせたサンプル効率の良い地図なしナビゲーションナビゲーション2018/5/1
専門家のデモンストレーションで事前学習してから強化学習で微調整することで、地図なしナビゲーションの学習を5倍効率化し、実機でも汎化する方策を実現した。
- SegMap: データ駆動型記述子を用いた3Dセグメントマッピング3Dマッピング2018/4/1
3D点群をセグメント単位で扱い、データ駆動型記述子で位置推定・地図再構成・意味情報抽出を同時に行う地図表現手法を提案した論文。
- 事前知識不要の固定翼機向け着陸地点検出着陸地点検出2018/2/1
環境の事前知識なしにテクスチャと形状から着陸地点を検出し、障害物・風・機体ダイナミクスを考慮して安全な進入経路を計算する知覚システムを提案し、実環境で検証した。
- 障害物環境における歩行者の相互作用を考慮したデータ駆動型運動予測歩行者予測2017/9/1
LSTMを用いて静的障害物と周囲の歩行者を同時に考慮し、混雑環境での歩行者軌道予測精度を向上させた研究。
- X-View: グラフベースの意味マルチビュー自己位置推定自己位置推定2017/9/1
人間が作った環境の意味情報をグラフ記述子としてマッチングさせ、視点が大きく異なる空中・地上のロボットデータでもグローバルな自己位置推定を可能にした研究。
- 災害対応のための空中・地上ロボットの3D位置合わせ：特徴量・記述子・変換推定の評価点群位置合わせ2017/9/1
災害現場でUGVのLiDAR点群とUAVの視覚点群をグローバル位置合わせする手法を、特徴量・記述子・変換推定の組み合わせごとに比較評価した。
- 知覚から意思決定へ：自律移動ロボットのためのデータ駆動型エンドツーエンド経路計画ナビゲーション2016/9/1
2Dレーザースキャンと目標位置から操舵指令を直接学習するエンドツーエンドのナビゲーションモデルを提案し、シミュレーションで訓練したモデルを実環境の未知環境にも転移できることを示した。
- SegMatch：3D点群のためのセグメントベースのループ閉じ込みSLAM/ループ閉じ込み2016/9/1
3D点群をセグメント単位でマッチングすることで、大規模で非構造な環境でも頑健にループ閉じ込みを検出する手法を提案し、KITTIデータセットで1Hzの高精度測位とリアルタイム動作を示した。
- SLAMの過去・現在・未来：ロバスト知覚時代に向けてSLAM2016/6/1
SLAMの30年の進展を概観し、標準的定式化・ロバスト性・長期マッピング・意味表現・性能保証・能動SLAMなどの研究動向を整理して未解決課題を提示したサーベイ兼チュートリアル論文。
