Cyrill Stachniss
収録論文 94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
- 変化する環境における視覚的マルチセッション位置合わせのためのスパースアンカー位置推定2026/11/3
大きく変化する環境でも再訪時に自己位置を推定できるよう、信頼できる少数の絶対姿勢アンカーとセッション内の相対姿勢制約を組み合わせて軌道全体を参照マップに位置合わせする手法を提案した。
- オクルージョンと高速物体運動下での自己回復機能を備えた頑健な6-DoF物体姿勢追跡姿勢追跡2026/7/26
RGB-Dデータを用いた未学習物体の6-DoF姿勢追跡において、学習ベースのキーポイントマッチングと最適化ベースの位置合わせを組み合わせ、追跡失敗の検出と自動回復を行うモジュールを新たに提案した。オクルージョンや高速運動下でも頑健に追跡を継続できる。
- 静止画像と時空間トマトデータによる強・弱ラベルを用いた検出・セグメンテーション・追跡・ビデオインスタンスセグメンテーションの実現データセット2026/7/16
商業的環境でロボットが取得したトマト植物の画像データセット2種（静止画像とビデオ）を公開し、果実の熟度をピクセルレベルでラベル付けした。
- 情報量を考慮したオドメトリと遡及的ループクロージャによるグラフベースLiDAR SLAMの地図整合性向上SLAM2026/7/1
LiDAR SLAMにおいて、軌道精度だけでなく再訪地点での地図の幾何的整合性を高めるため、ICPの情報行列を推定してオドメトリ制約を重み付けし、階層的かつ遡及的なループクロージャで見逃しを回復する手法を提案した。
- LiPS: リソース制約のあるロボティクスのための軽量パノプティックセグメンテーションパノプティックセグメンテーション2026/4/1
リソース制約のあるロボット向けに、計算量を大幅に削減しつつ高精度なパノプティックセグメンテーションを実現する軽量モデルLiPS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。
- 3D LiDAR SLAMにおける最大クリークを用いたループ閉じ込みSLAM2026/3/1
RANSACの代わりに、対応点の整合性グラフ上の最大クリーク探索でループ閉じ込みを検証する決定論的アルゴリズムCliRegを提案し、ノイズや外れ値に頑健で、実データで精度が向上することを示した。
- 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。
- 任意の点を位置合わせ：フローマッチングによる3D点群レジストレーションのスケーリング点群レジストレーション2025/12/1
点群レジストレーションを条件付き生成問題として捉え、学習した連続的な点ごとの速度場でノイズ点を位置合わせ済みシーンへ輸送することで、多視点点群を直接統合する手法を提案。ペアワイズ・多視点ベンチマークで最先端性能を達成。
- 汎用3D事前情報を用いた動的環境向けVisual SLAMVisual SLAM2025/12/1
フィードフォワード再構成モデルで動的領域を除去し、その深度予測をパッチベースのバンドル調整と統合することで、動的環境でもロバストにカメラ姿勢を推定する単眼Visual SLAMを提案。
- 前回セッションの再構成を活用した効率的な視点計画による植物の反復モニタリング視点計画2025/10/1
前回の3Dモデルを再利用し、一度の視点計画で効率的に植物を観測する手法を提案。実データで少ない視点数と短い経路で高い被覆率を達成。
- センサ固有モデリング不要な堅牢LiDAR慣性オドメトリLiDARオドメトリ2025/9/1
センサ固有のモデリングに依存せず、簡易な運動モデルとスキャン・トゥ・マップ法を組み合わせたLiDAR慣性オドメトリを提案し、多様なセンサと環境で同一設定での堅牢性を実証した。
- 2Dガウシアンスプラッティングによる大域的に一貫したRGB-D SLAMSLAM2025/6/1
2Dガウシアンスプラッティングを地図表現に用い、深度一貫性を活かしたカメラ姿勢最適化とMASt3Rによるループ検出・再局在化で、高精度かつ大域的に一貫したRGB-D SLAMを実現した。
- 不確実性を考慮した能動的知覚によるオープンボキャブラリ物体目標ナビゲーション物体目標ナビゲーション2025/6/1
視覚言語モデルの意味的不確実性を確率モデルで定量化し、地図と探索計画に統合することで、プロンプト調整なしに物体目標ナビゲーションを効率化する手法を提案した。
- DM-OSVP++: 3D拡散モデルを用いたRGBベース物体再構成のためのワンショット視点計画視点計画2025/4/1
3D拡散モデルを事前情報として活用し、初期の多視点画像から物体の近似モデルを生成して、複雑な部分に焦点を当てた視点を一度に計画する手法を提案。シミュレーションと実世界実験で有効性を検証した。
- ドップラー支援レーダー・LiDAR慣性SLAMSLAM2025/4/1
4DレーダーとFMCW LiDARのドップラー速度を活用し、動的環境でも高精度な自己位置推定と地図生成を実現するSLAMフレームワークを提案。
- 異なるセンサを用いた実果樹園環境における3D階層的パノプティックセグメンテーション3Dセグメンテーション2025/3/1
リンゴ果樹園の3Dデータに対し、樹木・幹・果実の意味/インスタンス分割を同時に行い、木ごとの果実数を推定できる階層的パノプティックセグメンテーション手法を提案し、実環境データセットも公開した。
- 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。
- 効率的な暗黙的ニューラルマップ表現による屋内自己位置推定精度の向上自己位置推定2025/3/1
2D LiDARスキャンから位置・方向の幾何特徴を捉える暗黙的ニューラルマップ表現を提案し、モンテカルロ自己位置推定の観測モデルに組み込むことで屋内ロボットの位置推定精度を向上させた。
- KISS-SLAM: シンプルで堅牢かつ高精度な3D LiDAR SLAMシステムSLAM2025/3/1
LiDARのみを用いたSLAMにおいて「Keep It Small and Simple」の原則に基づき、追加センサや複雑な調整なしで高精度な自己位置推定と地図構築を実現するシステムを提案した。
- PINGS: 点ベース暗黙的ニューラルマップにおけるガウシアンスプラッティングと距離場の統合SLAM2025/2/1
LiDARとカメラから距離場と放射輝度場を同時に構築し、幾何学的整合性を保つことで相互に精度を高め合うSLAMシステムを提案した。
- 点群密度マップを用いたLiDAR SLAMの効率的なループ閉じ込めSLAM2025/1/1
LiDAR搭載ロボットのためのループ閉じ込め検出手法を提案し、様々なスキャンパターンや解像度に対応しながら、屋外SLAMの精度と長期局所化を向上させる。
- Wheel-GINS: 車輪搭載IMUを用いたGNSS/INS統合航法システムGNSS/INS統合測位2025/1/1
車輪に取り付けたIMUとGNSSを拡張カルマンフィルタで統合し、GNSS遮蔽時でも長期的に高精度な自己位置推定を実現するシステムを提案した。
- マルチモーダル適応と汎化の進展：従来手法から基盤モデルまでマルチモーダル適応2025/1/1
マルチモーダルなドメイン適応・汎化に関する初の包括的サーベイであり、従来手法からCLIPなどの基盤モデルを活用した最新手法までを整理し、課題と今後の方向性を示した。
- ActiveGS: ガウシアンスプラッティングを用いた能動的シーン再構成能動的再構成2024/12/1
RGB-Dカメラを搭載した移動体が未知環境を能動的に探索し、ガウシアンスプラッティングとボクセルマップを組み合わせて高精度な地図を構築する手法を提案。
- 連続時間軌道を活用した効率的なLiDARバンドル調整によるマルチスキャン位置合わせSLAM/点群位置合わせ2024/12/1
連続時間軌道を最小二乗調整に組み込み、対応探索の枝刈りとアウトオブコアバッファで数千点群を効率的に大域整合させる3D LiDARバンドル調整手法を提案。
- オープンワールド・パノプティックセグメンテーションセグメンテーション2024/12/1
テスト時に未知のカテゴリや物体を発見しつつ既知カテゴリの性能も維持するオープンワールド・パノプティックセグメンテーション手法Con2MAVを提案し、自動運転向けの新ベンチマークPANICを構築した。
- エピポーラ注意場変換器による鳥瞰図セマンティックセグメンテーションBEVセグメンテーション2024/12/1
複数カメラから鳥瞰図（BEV）を生成するトランスフォーマーにおいて、学習済み位置エンコーディングの代わりにエピポーラ幾何制約を注意機構に組み込む手法を提案し、地図セマンティックセグメンテーションで2%のmIoU改善と汎化性能向上を達成した。
- 色付き点群を用いた3Dインスタンスセグメンテーションと再同定による果実の時系列モニタリング農業ロボティクス2024/11/1
果樹園で経時的に取得した3D点群から果実を個別にセグメンテーションし、3DスパースCNNとアテンションによるマッチングで同一果実を追跡する手法を提案し、イチゴとリンゴで有効性を示した。
- 適応的経路計画によるロボットビジョンの能動学習能動学習2024/10/1
未知環境でのロボットの視覚性能を高めるため、高品質な人手ラベルと自動生成された疑似ラベルを組み合わせ、適応的な経路計画で効率的に学習データを収集するフレームワークを提案した。
- 地図表現に依存しない適応的情報経路計画ポリシー経路計画2024/10/1
異なる地図表現に統一的に対応する適応的情報経路計画の定式化を提案し、学習ポリシーを多様な地形監視ミッションで訓練・展開可能にした。
- Kinematic-ICP: 平面移動する車輪型ロボットのための運動学的制約を導入したLiDARオドメトリLiDARオドメトリ2024/10/1
車輪型移動ロボットの運動学的制約をICP最適化に組み込み、LiDARと車輪オドメトリを動的に融合することで、倉庫などの平面環境での自己位置推定精度を向上させた。
- AdaCropFollow: 視覚による樹冠下ナビゲーションのための自己教師ありオンライン適応ナビゲーション2024/10/1
農業ロボットの樹冠下ナビゲーションにおいて、視覚基盤モデルと幾何学的事前知識、擬似ラベルを用いた自己教師ありオンライン適応により、展開時のドメインシフトに適応する手法を提案した。
- 市販車のGNSSと車載カメラデータを用いたロバストな道路網推定自動運転/地図生成2024/8/1
市販車に搭載されたGNSSとカメラのデータから、畳み込みニューラルネットワークとマップマッチングを用いて道路中心線を推定し、複雑な道路形状でも高精度に道路網を構築する手法を提案した。
- HeLiMOS: 異種LiDARセンサ向け3D点群移動物体セグメンテーションデータセット移動物体セグメンテーション2024/8/1
機械式・固体式を含む4種類の異なるLiDARセンサで取得した点群に移動物体セグメンテーションのラベルを付与したデータセットを構築し、人手ラベリングを大幅に削減する自動ラベリング手法を提案した。
- 農業ロボティクス向け果実の形状補完データセットとベンチマーク農業ロボティクス2024/7/1
農業ロボットによる果実収穫のための、ピーマンのRGB-Dデータセットと高精度点群を提供し、遮蔽下での3D形状補完を可能にする。
- 4次元陰的ニューラル表現を用いた動的環境における3D LiDARマッピングSLAM/マッピング2024/5/1
LiDARスキャン列から時空間陰的ニューラル表現を学習し、動的物体を除去して静的な3Dマップを高精度に再構成する手法を提案。
- 3D拡散モデルの事前分布を活用したRGB画像からのワンショット視点計画視点計画2024/3/1
3D拡散モデルが生成する形状事前分布を利用し、対象物体のRGB画像1枚だけから効率的な視点計画を一度に行う手法を提案した。
- STAIR: 意味的ターゲット能動的暗黙再構成能動的再構成2024/3/1
RGB-D計測と2D意味ラベルを入力に、意味的暗黙ニューラル表現と不確かさ推定に基づく計画で、対象物体を能動的に再構成するフレームワークを提案。
- 動的グラフを用いた深層強化学習による適応的な情報探索経路計画経路計画2024/2/1
未知の3D環境で目標を効率的に発見するため、ロボット周辺に動的にグラフを構築して経路を再計画する深層強化学習手法を提案し、果樹園モニタリングのシミュレーションで有効性を示した。
- PIN-SLAM: 点ベース暗黙的ニューラル表現による大域的整合性を実現するLiDAR SLAMSLAM2024/1/1
疎な最適化可能なニューラル点による弾力的でコンパクトな暗黙的SDFマップを用い、ループ閉じ込み時にマップを変形させて大域的に整合した地図を構築するLiDAR/RGB-D対応SLAMを提案。
- BonnBeetClouds3D: 圃場条件下でのテンサイの器官レベル点群フェノタイピングに向けたデータセット農業ロボティクス/3D点群/フェノタイピング2023/12/1
UAVで撮影した高解像度画像から48品種のテンサイの3D点群を生成し、植物・葉・先端/基部のラベルと専門家による形質測定を付与したデータセットを構築した。
- 未知環境における意味セグメンテーションのための情報経路計画を用いた半教師あり能動学習能動学習/意味セグメンテーション2023/12/1
ロボットが未知環境で意味セグメンテーションを学習する際、不確実性の高い未探索領域へ経路計画で誘導し、少数の高品質な人手ラベルと自動生成した擬似ラベルを組み合わせることで、人手ラベル作業を大幅に削減する半教師あり能動学習手法を提案した。
- LIO-EKF：拡張カルマンフィルタを用いた高周波LiDAR慣性オドメトリLiDAR慣性オドメトリ2023/11/1
点対点レジストレーションと拡張カルマンフィルタを組み合わせ、適応的なデータ対応付けでパラメータ調整を削減したLiDAR慣性オドメトリを提案し、高精度かつ高速な推定を実現した。
- PAg-NeRF: 農業ロボティクス向けの高速で効率的なエンドツーエンドパノプティック3D表現シーン理解2023/9/1
ノイズの多いロボットのオドメトリとフレーム間でIDが不整合なパノプティック予測を用いて学習し、一貫したインスタンスIDを持つ3Dパノプティック表現を出力するNeRFベースのシステムを提案。園芸シナリオで評価し、ベースラインより高精度かつ高速・省メモリを実現。
- 動的環境における volumetric belief 構築のための地図ベース移動物体セグメンテーション移動物体セグメンテーション2023/7/1
3D LiDARスキャンと局所地図から移動物体をセグメンテーションし、ベイズフィルタで動的環境の確率的表現を融合する手法を提案。
- PhenoBench：農業分野における意味的画像解釈のための大規模データセットとベンチマーク農業ロボティクス/データセット2023/6/1
UAVで撮影した農地の画像に作物・雑草・葉のインスタンスをピクセル単位で注釈付けした大規模データセットと、未知の圃場を含むベンチマークを提供する。
- 農業ロボティクスにおける効果的な意味知覚のためのドメイン特化事前学習農業ロボティクス2023/3/1
農業ロボットの作物・雑草認識において、対象ドメインのデータを使った自己教師あり事前学習とドメイン特化のデータ拡張を提案し、少ないラベルで高精度なセグメンテーションを実現した。
- 園芸ロボットのための果実の形状補完と姿勢推定を伴うパノプティックマッピングマニピュレーション2023/3/1
移動ロボットが構築する3Dマップ上で、果実の部分観測から完全な形状と7自由度姿勢をオンラインで推定するマルチ解像度パノプティックマッピング手法を提案した。
- フロアプランを事前情報として用いた長期屋内自己位置推定のためのメトリック・セマンティックマップ構築自己位置推定2023/3/1
単眼RGB画像からの3D物体検出を活用し、フロアプランを事前情報としてメトリック・セマンティックマップを構築し、9ヶ月にわたる長期変化に頑健な物体ベースの自己位置推定を実現した。
- UAVセマンティックマッピングのための能動学習に向けた情報経路計画フレームワークUAV/能動学習2023/2/1
UAVが自律的に情報量の多い画像を取得し、手動ラベリングを最小限に抑えつつセマンティックセグメンテーションモデルを再学習するための経路計画フレームワークを提案。
- LiDARグローバル自己位置推定のサーベイ：課題・進展・未解決問題自己位置推定2023/2/1
LiDARを用いたモバイルロボットのグローバル自己位置推定について、地図・記述子抽出・クロスロボット推定などの研究動向を整理した初の包括的サーベイ。
- 動的ゲームにおける部分観測からのプレイヤー目的のオンライン・オフライン学習ゲーム理論/逆強化学習2023/2/1
ノイズを含む部分的な状態観測から、連続動的ゲームにおける各プレイヤーの目的（コストパラメータ）をナッシュ均衡制約を通じて推定する手法を提案し、交通シナリオで有効性を示した。
- ノイズを含むレーダーデータのセマンティックセグメンテーションのためのガウシアンレーダートランスフォーマーセマンティックセグメンテーション2022/12/1
単一スキャンのスパースなレーダーポイントクラウド上で移動物体のセマンティックセグメンテーションを行うため、ソフトマックスをガウス関数に置き換えたガウシアントランスフォーマー層と注意機構付きアップ・ダウンサンプリングを提案した。
- フロアプランマップにおける意味的手がかりを用いた長期自己位置推定自己位置推定2022/10/1
スパースなCADフロアプランと変化する屋内環境において、RGBカメラで検出した意味的手がかりをパーティクフィルタに統合し、長期にわたるロボットの自己位置推定を実現した。
- SHINE-Mapping: 疎な階層的暗黙表現を用いた大規模3Dマッピング3Dマッピング2022/10/1
3D LiDAR計測から八分木ベースの疎で拡張可能な階層的暗黙表現を学習し、大規模環境の3D再構成を高精度・省メモリで行うマッピングシステムを提案。
- 意味的文脈を考慮した密なコストマップ予測によるロボットナビゲーションナビゲーション2022/10/1
未知環境で意味的ラベル（例：ソファ）を目標とするナビゲーションのため、意味的文脈を暗黙的に含む密なコストマップを予測する深層学習手法を提案し、MPCと組み合わせて連続制御を実現した。
- IR-MCL: 暗黙表現に基づくオンライン大域自己位置推定自己位置推定2022/10/1
ニューラル占有場で環境を暗黙的に表現し、任意の姿勢での2D LiDARスキャンを合成することで、モンテカルロ自己位置推定の観測モデルを高精度化した研究。
- 学習ベースの次元削減によるコンパクトで効果的な局所特徴記述子の計算特徴記述子2022/9/1
多層パーセプトロン(MLP)を用いて、SIFTやHardNetなどの高次元局所特徴記述子を低次元化する手法を提案し、PCAより優れた次元削減性能と下流タスクでの性能向上を示した。
- KISS-ICP: ポイントツーポイントICPの再評価 — 正しく行えばシンプル・高精度・頑健な位置合わせLiDARオドメトリ/sim2real2022/9/1
LiDAR点群のみを用い、適応的閾値・ロバストカーネル・運動補償・サブサンプリングを組み合わせたシンプルなポイントツーポイントICPによるオドメトリ手法を提案し、IMUなしで様々な環境・センサで最先端性能を達成した。
- 都市環境における長期LiDAR自己位置推定のための距離画像上のオンラインポールセグメンテーション自己位置推定2022/8/1
3D LiDARスキャンから生成した距離画像上で幾何特徴に基づく高速なポール抽出を行い、それを疑似ラベルとして深層ニューラルネットワークを訓練し、オンラインでのポールセグメンテーションを実現した。異なるデータセットや季節変化に対して既存手法を上回る自己位置推定性能を示した。
- スパース4D畳み込みによる3D LiDARデータの移動物体セグメンテーション移動物体セグメンテーション2022/6/1
LiDARスキャン列をスパースな4Dボクセル点群に変換し、スパース4D畳み込みで時空間特徴を抽出して移動物体をオンラインでセグメンテーションする手法を提案。
- 情報利得に基づくUAV群による農地モニタリングとマッピング群制御2022/3/1
複数UAVの群ロボティクスで、期待情報利得に基づき観測すべき領域を適応的に選び、雑草などの不均一な分布を効率的にマッピングする手法を提案した。
- 変化する環境でのテキスト検出を活用したロバストなオンボード自己位置推定自己位置推定2022/3/1
屋内環境の構造変化に対応するため、看板などの文字情報をテキスト検出で認識し、LiDARとカメラを用いたパーティクフィルタによる自己位置推定に統合した。オフィス環境での実験で構造変化や人混みに対してロバストで、オンボード計算機で動作することを示した。
- MD-SLAM: マルチキュー直接法SLAMSLAM2022/3/1
RGB-DとLiDARの両方に同じ枠組みで対応する直接法3D SLAMを提案し、投影モデルのみの小改修で異種センサを扱える汎用システムを実現した。
- 航空セマンティックマッピングにおける能動学習のための情報経路計画能動学習/経路計画2022/3/1
ベイズ推定でセグメンテーションモデルの不確実性を見積もり、その不確実性を能動学習の目的関数に結びつけてUAVを誘導し、ラベル付けに最も有益な地形画像を効率的に収集する手法を提案した。
- マルチ解像度セマンティックセグメンテーションのためのUAV適応型経路計画経路計画2022/3/1
UAVの高度とセマンティックセグメンテーション精度の関係をモデル化し、細部が必要な領域だけ低高度で撮影する適応型オンライン経路計画を提案した論文。
- LiDAR動物体セグメンテーション用の学習データを自動生成するラベリング手法LiDARセグメンテーション2022/1/1
3D LiDARデータに対し、占有情報による動物体除去とカルマンフィルタ追跡を組み合わせて動的/静的物体を自動ラベリングするパイプラインを提案し、手動ラベルと同等の性能で動物体セグメンテーションの学習が可能なことを示した。
- 3D時空間畳み込みネットワークによる自己教師あり点群予測点群予測2021/10/1
過去のLiDARスキャンをレンジ画像列として3Dテンソル化し、3D畳み込みのエンコーダ・デコーダで将来の点群を自己教師あり学習で予測する手法を提案した。
- 時空間畳み込みネットワークを用いた操縦意図ベースの自動運転車軌道予測軌道予測2021/9/1
高速道路での車両間の過去の相互作用から将来の操縦意図を推定し、時空間畳み込みネットワークで5秒先までの軌道を予測するデータ駆動手法を提案した。
- 都市環境での長期LiDAR自己位置推定のためのオンライン距離画像ベースのポール抽出器LiDAR自己位置推定2021/8/1
3D LiDARスキャンから生成した距離画像上で直接計算を行い、GPUなしでオンライン動作する高速なポール抽出法を提案し、様々なデータセットで自己位置推定性能を検証した論文。
- UAVのための適応的経路計画によるマルチ解像度セマンティックセグメンテーション経路計画2021/8/1
UAVが撮影画像から細部が必要な領域を検出し、その場所だけ低高度で高解像度撮影するよう経路をオンラインで適応させる手法を提案。深層学習セグメンテーション精度と飛行高度の関係モデルを導入し、農地の作物/雑草分類で実データ評価した。
- 雑音を含む部分状態観測から連続動的ゲームの目的関数を推定する手法逆ゲーム/軌道予測2021/6/1
複数エージェントの動的ゲームにおいて、雑音混じりの部分的な状態観測からナッシュ均衡制約を介して各プレイヤーの目的関数を推定し、軌道予測も行う逆ゲーム解法を提案した論文。
- OverlapNet：LiDAR SLAMのためのループ閉じ込みSLAM2021/5/1
LiDARの距離画像間の重なりと相対ヨー角を深層学習で推定し、SLAMのループ閉じ込み検出を高精度化した研究。未学習環境でも汎化性能を示す。
- 3D LiDARデータにおける移動物体セグメンテーション：時系列データを活用した学習ベース手法移動物体セグメンテーション2021/5/1
回転式3D LiDARの連続レンジ画像とCNNを用い、車両や歩行者などの意味クラスではなく「移動中か静止中か」を区別してシーンをセグメントする手法を提案し、SemanticKITTIベースの新ベンチマークも公開した論文。
- 距離画像を用いたLiDAR自己位置推定自己位置推定2021/5/1
3D LiDARスキャンから生成した距離画像とメッシュ地図のレンダリング画像を照合し、モンテカルロ法で大規模屋外環境における車両の自己位置を高精度に推定する手法を提案した。
- 冗長オドメトリを活用した堅牢な自律走行車の自己位置推定オドメトリ2021/5/1
LiDARと単眼カメラによる複数のオドメトリ手法を並列実行し、車両の運動制約やスキャン照合スコアで最良の推定を選択することで、故障に強い自己位置推定を実現した。
- 3D LiDAR自己位置推定のための重複度ベース観測モデルの学習自己位置推定2021/5/1
3D LiDARスキャン間の重複度とヨー角オフセットを予測するニューラルネット観測モデルを提案し、モンテカルロ自己位置推定に統合して都市環境での車両位置推定を高精度化した論文。
- SuMa++：LiDARを用いた効率的な意味的SLAMSLAM2021/5/1
LiDARスキャンにFCNで意味情報を付与し、動的物体の除去と意味的制約によるスキャンマッチング改善を実現した意味的SLAM手法。
- LiDAR強度情報を用いた視覚的場所認識SLAM2021/3/1
3D LiDARの強度データを円筒投影でパノラマ画像に変換し、視覚的場所認識の手法を適用してループ閉じ込み検出に有効か評価した論文。
- 4DパノプティックLiDARセグメンテーションセグメンテーション2021/2/1
3D点群列に対し意味クラスと時間的に一貫したインスタンスIDを割り当てる4DパノプティックLiDARセグメンテーション手法と評価指標を提案した論文。
- 非線形最小二乗問題のための適応的ロバストカーネル状態推定2020/4/1
残差分布に基づいて自動調整される汎用ロバストカーネルを提案し、ICPやバンドル調整で手動調整なしに高いロバスト性を実現した。
- LiDARパノプティックセグメンテーションのためのKITTIベースベンチマークLiDARセグメンテーション2020/3/1
SemanticKITTIを拡張し、時系列で一貫したインスタンス情報を付与したLiDARパノプティックセグメンテーション用データセットと、強力なベースライン手法を提案した論文。
- 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。
- 作物列に沿ったビジュアルサーボによる農場ナビゲーション農業ロボット/ビジュアルサーボ2019/9/1
作物列の規則的な構造を利用し、カメラ画像のみで地図や高価なRTK-GPSなしに畑の列を正確に走行し、次の列への切り替えも行えるナビゲーション手法を提案・実機検証した。
- 屋内環境における通行可能性変化のパターンを推定する長期ロボットナビゲーションナビゲーション2019/9/1
ロボットの観測から通行可能性の変化パターンを逐次推定し、確率的グラフィカルモデルで未観測地点を予測して、リスクと情報獲得のトレードオフを考慮した経路計画を行う手法を提案した。
- ReFusion: 残差を活用した動的環境におけるRGB-Dカメラの3D再構成SLAM2019/5/1
RGB-Dカメラ向けに、TSDF上の直接トラッキングと残差・自由空間モデルを用いて動的物体を含むシーンを一貫してマッピングするSLAM手法を提案し、新データセットとオープンソースコードを公開した。
- SemanticKITTI：LiDARシーケンスの意味的シーン理解データセットLiDARセグメンテーション2019/4/1
自動運転向けLiDARの全KITTIオドメトリ系列に360度の密な点単位意味ラベルを付与し、単一スキャン・複数スキャン・シーン補完の3ベンチマークを提案した大規模データセット論文。
- WeedMap: マルチスペクトル空撮と深層学習による大規模雑草マッピング精密農業/セグメンテーション2018/8/1
UAVのマルチスペクトル画像をタイル分割してDNNで処理し、解像度損失や位置ずれを避けつつ高精度な作物・雑草のセグメンテーション地図を生成する枠組みを提案した。
- Bonnet: ロボティクス向けセマンティックセグメンテーションCNNの学習・実装フレームワークセマンティックセグメンテーション2018/2/1
セマンティックセグメンテーション用CNNの学習から実機ロボットへの実装までを、データセットやタスクに依存せずモジュール的に行えるオープンソースツールを提案した論文。
- 複数手がかりを統合する汎用フォトメトリック点群レジストレーション点群レジストレーション2017/9/1
色・深度・法線などの複数モダリティを統一的に扱い、画素ごとの差分最小化で点群を位置合わせする汎用フレームワークを提案し、RGBDや3D LiDARで有効性を示した。
- 背景知識を活用したCNNによる作物・雑草のリアルタイムセマンティックセグメンテーションセマンティックセグメンテーション2017/9/1
RGB画像のみからテンサイ・雑草・背景を分離するCNNを提案し、植生指数を活用して実時間20Hzで動作、少ないデータで未知圃場にも再学習可能なことを実機で示した。
- 協調フィルタリングによる物体整理のユーザー選好予測協調フィルタリング2015/12/1
クラウドソーシングで集めたユーザーデータとWeb情報を活用し、協調フィルタリングで物体の整理方法に関する個人の好みを予測する手法を提案した。
- 関節物体の運動学モデルを学習する確率的フレームワークマニピュレーション2014/5/1
ドアやキャビネットなどの関節物体を運動学グラフとして確率的にモデル化し、ノイズを含む姿勢観測から辺モデルと構造を推定して、姿勢予測やロボット操作、未知物体への汎化を実現した。
