Fuzhang Han

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

• BEV-ODOM2: 地上ロボット向けPV-BEV融合と密フロー教師あり学習による拡張BEV単眼視覚オドメトリ
  視覚オドメトリ2025/9/1

  単眼視覚オドメトリのスケールドリフトをBEV表現で解決する手法を改良し、密なBEVオプティカルフロー教師信号とPV-BEV融合により精度を向上させた。

• マルチカメラ・マルチマップ視覚慣性自己位置推定：システム、検証、データセット
  VLA2024/12/1

  因果的なリアルタイム自己位置推定を実現するマルチカメラ・マルチマップ視覚慣性システムを提案し、評価指標と長期キャンパスデータセットを構築して有効性を示した。

• BEV-ODOM: BEV表現で単眼視覚オドメトリのスケールドリフトを低減
  単眼視覚オドメトリ2024/11/1

  深度教師なしで透視画像をBEV表現に変換し、3自由度の運動を推定することで、単眼視覚オドメトリのスケールドリフトを抑えるフレームワークを提案した。

• EMV-LIO: 効率的な複数視覚支援LiDAR慣性オドメトリ
  SLAM2023/2/1

  複数のカメラを導入して視覚観測を拡張し、LiDARのノイズ除去や探索条件設定、ikd-Treeの採用で効率化を図ったLiDAR-視覚-慣性融合オドメトリシステムを提案。

• DAMS-LIO: 退化検知型モジュラーセンサフュージョンLiDAR慣性オドメトリ
  LiDAR慣性オドメトリ/センサフュージョン2023/2/1

  LiDARと慣性センサに加え、退化を検知したときのみ他オドメトリの相対姿勢を統合する軽量iEKFベースのLiDAR慣性オドメトリを提案し、劣悪環境下でも高精度な状態推定を実現した。