Inwook Shim
収録論文 8本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
LiDAR/自己教師あり学習走行可能性推定UWB測位走行可能領域推定ナビゲーション露出制御視覚・深度推定
※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
- LIORNet: 悪天候下の自動運転のための自己教師ありLiDAR除雪フレームワークLiDAR/自己教師あり学習2026/3/1
雪などの悪天候でLiDAR点群に混入するノイズを、物理的・統計的手がかりから生成した擬似ラベルを用いた自己教師あり学習で除去するフレームワークを提案した。
- SyNeT: 走行可能性学習のための合成ネガティブサンプル走行可能性推定2026/2/1
走行不可能な領域を人工的に生成して学習に組み込み、屋外環境での走行可能性推定の精度と汎化性能を向上させる手法を提案した。
- UWB測距における相対姿勢の影響：データセット構築と分析UWB測位2024/7/1
UWB測距性能に影響する相対姿勢要因を分析するため、正確な正解姿勢付きの新しいUWBデータセットを構築・公開した。
- 自己教師あり学習のみによるオフロード地形の走行可能領域推定走行可能領域推定2023/5/1
走行軌跡から自動でラベルを生成し、画像から安全に走行可能な地形を推定する自己教師あり手法を提案。多様な環境で高精度かつ教師あり手法に匹敵する性能を示した。
- プロキシバンク誘導による自己教師あり3D走行可能性推定走行可能性推定2022/11/1
オフロード環境での走行可能性推定において、少数の正負プロトタイプと未ラベルデータを深層距離学習で活用し、セマンティックセグメンテーションと回帰を統合的に学習する手法を提案。新評価指標とオフロードデータセットDtrailも構築した。
- ScaTE: 非構造環境における自己教師あり走行可能性推定のためのスケーラブルなフレームワークナビゲーション2022/9/1
車両と地形の相互作用から自己教師ありで走行可能性を学習し、PU学習で走行不能領域を検出するスケーラブルな枠組みを提案。様々な車両の走行特性に応じたナビゲーションを実現。
- 勾配情報に基づく屋外移動プラットフォーム向けカメラ露出制御露出制御2017/8/1
画像処理に重要な局所勾配情報の量を基準にカメラ露出を自動調整し、多眼カメラ間の明るさ整合も図る手法を提案。歩行者検出やオドメトリなど実アプリで有効性を示した。
- DRC-HUBO+のための視覚システムと深度処理視覚・深度推定2015/9/1
DRC優勝ロボットDRC-HUBO+向けに、外れ値に頑健な深度マップ生成と物体検出・姿勢推定を可能にする視覚システムを構築し、既存手法と比較評価した。
