David Rapado-Rincon

収録論文 5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

• AgriGS-SLAM: マルチビューガウシアンスプラッティングSLAMによる季節を跨ぐ果樹園マッピング
  SLAM2025/10/1

  LiDARオドメトリとマルチカメラ3Dガウシアンスプラッティングを統合し、季節変化や風による揺れがある果樹園でリアルタイムに3D再構成と自己位置推定を行うSLAMフレームワークを提案。

• Tree-SLAM: 果樹園の個々の樹木を効率的にマッピングするセマンティック物体SLAM
  SLAM2025/7/1

  果樹園で個々の樹木を高精度にマッピングするため、RGB-D画像から幹を検出・再識別し、GPSやオドメトリと統合するセマンティックSLAMを開発した。

• 温室ロボティクスにおける単段階・二段階3D追跡アルゴリズムの比較
  マニピュレーション2024/4/1

  トマト温室でのロボットアーム動作を想定し、二段階の3D-SORTと単段階のMOT-DETRを3種類の視点列で比較した結果、単段階の方が遮蔽に強く追跡精度が高いことを示した。

• MOT-DETR: Transformerによる3D単発検出・追跡で農食ロボットの3D表現を構築
  物体検出・追跡2023/11/1

  畳み込みネットワークとTransformerを組み合わせ、2D・3Dデータを融合して遮蔽に強い3D物体検出・追跡を実現した手法MOT-DETRを提案。

• MinkSORT: スパース畳み込みを用いた3D深層特徴抽出によるトマト温室での3D多物体追跡の改善
  3D多物体追跡2023/7/1

  トマト温室で収集した実データを用い、スパース畳み込みネットワークで3D追跡特徴を生成するMinkSORTを提案し、Kalmanフィルタベースの追跡精度をHOTAやMOTAなどの指標で改善した。