Jiarong Lin
収録論文 22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
- SpaRV: スケーラブルで幾何学的に一貫したLiDAR-視覚マッピングとレンダリングのためのスパース放射ボクセルLiDAR-視覚マッピング2026/10/19
LiDARスキャンと画像からスパースな放射ボクセルマップを構築し、微分可能レイマーチングで描画する手法。カメラ姿勢と焦点距離を最適化し、サブマップ管理で大規模シーンでもGPUメモリを抑える。
- SparseNav: 指示条件付きスパース意味知覚による訓練不要な視覚言語ナビゲーションVLA2026/9/22
現在の指示に必要なランドマークだけをオンデマンドで知覚し、軽量なBEV地図とスパースな記憶でVLMプランナを導く、訓練不要の視覚言語ナビゲーション手法。
- Mesh-Learner: 球面調和関数によるメッシュのテクスチャリング3D再構成2025/4/1
メッシュと球面調和関数テクスチャを統合し、ラスタライズパイプラインと互換性のある3D再構成・レンダリングフレームワークを提案。
- 自律走行車の自己位置推定のためのエンドツーエンド学習に基づくマルチセンサフュージョン自己位置推定2025/3/1
不確かさ推定を不要にし、高次ニューラルネット特徴でセンサ情報を符号化するエンドツーエンドのマルチセンサフュージョン手法を提案し、実環境で精度とロバスト性を向上させた。
- GS-SDF: LiDAR拡張ガウシアンスプラッティングとニューラルSDFによる幾何学的に一貫したレンダリングと再構成3D再構成/レンダリング2025/3/1
LiDAR点群とニューラル符号付距離場(SDF)をガウシアンスプラッティングに統合し、幾何学的に一貫した高精度な表面再構成と高忠実度レンダリングを実現する手法を提案した。
- Voxel-SLAM：完全・高精度・汎用性を備えたLiDAR慣性SLAMシステムSLAM2024/10/1
適応的ボクセルマップを共通表現として用い、初期化・オドメトリ・局所マッピング・ループ閉じ込め・大域マッピングの5モジュールで短期〜長期・マルチマップのデータ関連付けを活用するLiDAR慣性SLAMを提案。
- LVBA: RGB点群マッピングのためのLiDAR-視覚バンドル調整SLAM2024/9/1
LiDARとカメラの姿勢を大域的にバンドル調整することで、色付き点群マップの精度と一貫性を高める手法LVBAを提案した論文。
- FAST-LIVO2: 高速・直接法によるLiDAR-慣性-視覚オドメトリSLAM2024/8/1
LiDAR・IMU・カメラをESIKFで統合し、生データを直接使う高速なSLAMオドメトリを提案。単一ボクセルマップ上で幾何と画像を融合し、機上リアルタイム動作を実現した。
- 3Dマップ表現を横断する視覚的自己位置推定：点群・メッシュ・NeRFの比較自己位置推定2024/8/1
点群・メッシュ・NeRFといった異なる3Dマップ表現から合成画像データベースを生成し、単眼カメラ画像のグローバルな視覚的自己位置推定を行う統一システムを提案・評価した。
- 高解像度LiDARのためのレイキャスティング不要な占有グリッドマッピング占有マッピング2023/7/1
高解像度LiDAR向けに、深度画像と木構造上の効率的更新を用いてレイキャスティングを不要にした占有マッピングフレームワークD-Mapを提案し、精度を保ちつつ計算効率とメモリ効率を大幅に改善した。
- ImMesh: リアルタイムLiDARローカリゼーションとメッシュ生成フレームワークSLAM/マッピング2023/1/1
LiDARスキャンを用いてリアルタイムに自己位置推定と大規模シーンの三角メッシュ生成を同時に行うフレームワークを提案。GPU不要でCPUのみで動作する。
- MARSIM: LiDAR搭載UAV向けの軽量で点群リアルなシミュレータsim2real2022/11/1
点群地図から深度画像を生成・補間してLiDAR計測を再現する軽量シミュレータを開発し、多様な実環境地図とROS連携を提供した。
- STD: 3次元位置認識のための安定三角形記述子位置認識2022/9/1
3次元点群から三角形の形状不変性を利用したグローバル記述子を抽出し、点群間のマッチングで位置認識を行う手法を提案。公開データセットで既存手法より高精度・高適応性を示した。
- R³LIVE++: 密結合LiDAR-慣性-視覚状態推定を備えた堅牢なリアルタイム放射輝度再構成パッケージSLAM2022/9/1
LiDAR-慣性-視覚を密結合したSLAMフレームワークR³LIVE++を提案し、カメラの測光キャリブレーションと露光時間のオンライン推定により、リアルタイムで高精度な自己位置推定と放射輝度マップ再構成を実現した。
- 移動ロボットの大域計画のための高速3次元スパース位相骨格グラフ生成ナビゲーション2022/8/1
自由空間の構造を捉える軌道非依存な3次元スパース骨格グラフを、レイサンプリングと検証により高速に生成する手法を提案し、大域計画の品質と計算時間で既存手法を上回ることを示した。
- R3LIVE: 堅牢・リアルタイム・RGBカラー対応のLiDAR-慣性-視覚密結合状態推定・地図構築パッケージSLAM2021/9/1
LiDAR・慣性・視覚センサを密結合し、LIOで幾何構造を、VIOで色情報を構築することで、堅牢かつ高精度な状態推定とRGBカラー3D地図生成を実現したSLAMシステム。
- FAST-LIO2: 高速直接LiDAR慣性オドメトリSLAM2021/7/1
生の点群を特徴抽出なしで地図に直接登録し、増分k-d木(ikd-Tree)で地図を管理することで、高速かつ高精度なLiDAR慣性オドメトリを実現した論文。
- R2LIVE: LiDAR・慣性・視覚を密結合した堅牢なリアルタイム状態推定とマッピングSLAM2021/2/1
LiDAR・IMU・カメラを誤差状態カルマンフィルタと因子グラフ最適化で密結合し、視覚失敗やLiDAR退化に強いリアルタイム状態推定・マッピングを実現した。
- 複数LiDARによるキャリブレーション・自己位置推定・地図生成の分散フレームワークSLAM2020/7/1
拡張カルマンフィルタを分散実装し、5台の低コストLiDARを搭載したUGVで車両状態と各LiDARの外部パラメータを同時推定する手法を提案した。
- 小視野LiDAR向け高速・高精度オドメトリとマッピングSLAM2019/9/1
視野が狭く不規則サンプリングのLiDAR向けに、フロントエンドとバックエンドを改良したリアルタイムLOAMを提案し、既存手法より高精度・高効率を実現してコードを公開した。
- LiDARオドメトリとマッピングのための高速で完全な点群ベースループ閉じ込めSLAM2019/9/1
LiDARオドメトリの長期ドリフトを補正するため、キーフレームの2Dヒストグラムの正規化相互相関を用いた高速で回転不変なループ閉じ込め手法を提案し、LOAMに統合してオープンソース化した。
- ニューラルネットワークで狭い隙間を飛行する：エンドツーエンドの計画・制御アプローチ飛行制御2019/3/1
ドローンが傾いた狭い隙間を通過するため、従来の計画・制御パイプラインを模倣し強化学習で微調整したエンドツーエンド方策ネットワークを提案した。
