Daniel Gehrig
収録論文 8本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
データ収集慣性オドメトリイベントカメラ/点追跡マニピュレーションVIOイベントカメラ/データセットイベントカメラ/特徴追跡
※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
- RoSHI: 実世界での人間データ収集のための多用途ロボット向けスーツデータ収集2026/4/1
低コストのIMUとProject Ariaグラスを組み合わせたハイブリッドウェアラブルで、実世界での全身3D姿勢と体型を計測し、ロボット学習用データ収集を実現する。
- リーイベントに基づくニューラル慣性オドメトリ慣性オドメトリ2025/5/1
IMUデータをSE(3)リー代数上のイベントとしてサンプリングし、サンプリングレートや軌道プロファイルの変化に頑健なニューラル変位事前分布を学習することで、慣性オドメトリのドリフトを最大21%低減した。
- ETAP: イベントカメラによる任意点追跡イベントカメラ/点追跡2024/12/1
イベントカメラの高時間分解能と高ダイナミックレンジを活かし、任意の点を追跡する初のイベントベースTAP手法を提案。動きに頑健な特徴学習のための特徴アライメント損失を導入し、ベンチマークで大幅な精度向上を達成。
- EqNIO: 部分同変ニューラル慣性オドメトリ慣性オドメトリ2024/8/1
IMUデータの重力周りの回転と反射に対する対称性を考慮した同変ニューラルネットワークを設計し、慣性オドメトリの汎化性能を向上させた。
- イベントカメラを搭載した四足ロボットによる俊敏な物体キャッチングマニピュレーション2023/3/1
四足ロボットにイベントカメラを搭載し、低遅延な視覚情報を活用して最大15m/sで飛来する物体を83%の成功率でキャッチすることに成功した。
- 火星探査向けイベントカメラオドメトリの探求VIO2022/4/1
イベントカメラとフィルタベースのバックエンドを組み合わせたEKLT-VIOを提案し、火星探査に適した高精度・高ロバストな視覚慣性オドメトリを実現した。
- DSEC: 運転シーン向けステレオイベントカメラデータセットイベントカメラ/データセット2021/3/1
夜間や日の出・日の入りなど厳しい照明条件下での自動運転向けに、高解像度ステレオイベントカメラとカラーカメラ、LiDAR、RTK GPSを同期収録した大規模データセットを構築し、イベントベースステレオの正解視差を提供した。
- イベントカメラとフレームを融合した非同期・測光特徴追跡イベントカメラ/特徴追跡2018/7/1
フレームで特徴を抽出し、イベントカメラのデータで非同期に追跡する手法を提案。生成イベントモデルに基づく最尤推定により、従来より高精度で長い特徴追跡を実現した。
