Kevin Doherty
収録論文 8本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
6D姿勢追跡グラフ最適化SLAM6D姿勢推定物体SLAMセマンティックSLAM
※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
- Point2Pose: 2D点追跡による複数未知物体の遮蔽回復型6D姿勢追跡と3次元再構成6D姿勢追跡2026/4/1
単眼RGB-D映像から、事前モデルなしで複数の未知剛体の6D姿勢を因果的に追跡し、完全遮蔽からの回復とTSDFによる3次元再構成を同時に行う手法を提案した。
- 代数連結性最大化のための実用的かつ高性能な拡張グラフ最適化2025/11/1
グラフ推定のためのスペクトラルグラフ疎化手法MACを高速化し、自動エッジ選択を可能にすることで、リアルタイム推定への適用を容易にした。
- MAC: 代数的連結度を最大化するグラフスパース化SLAM2024/3/1
ポーズグラフSLAMの推定精度を保つため、グラフの代数的連結度を最大化するように辺を間引く簡便なスパース化アルゴリズムMACを提案し、ベンチマークで高品質なSLAM解を維持できることを示した。
- SLAM支援による6D物体姿勢推定の自己学習6D姿勢推定2022/3/1
ロボットのオドメトリと姿勢予測をポーズグラフ最適化で統合し、共分散を自動調整して高品質な擬似ラベルを作る自己学習手法。YCBビデオと実機で姿勢精度を大幅改善。
- 物体ベースSLAMにおける姿勢曖昧性への複数仮説アプローチSLAM2021/8/1
物体の6D姿勢推定に複数仮説を導入し、混合モデルとしてSLAMに統合することで、形状対称性や遮蔽による姿勢曖昧性に頑健な物体ベースSLAMを実現した。
- 合意に基づく混合最適化による曖昧性対応物体SLAM物体SLAM2021/7/1
単一視点で物体の姿勢が複数解釈できる曖昧性をmax-mixturesで保持し、時間的整合性のある仮説で最適化を誘導する物体SLAM手法を提案。
- コピュラモデルを用いた変分フィルタリングによるSLAMSLAM2020/8/1
SLAMにおける変数間の依存関係を多変量ガウス分布ではなくコピュラモデルで表現し、逐次モンテカルロ推定器に統合して未知パラメータを勾配最適化で学習する手法を提案した論文。
- 混合モデルによる確率的データ関連付けで頑健なセマンティックSLAMセマンティックSLAM2019/9/1
物体検出の不確実性やデータ関連付けの曖昧さを混合モデルで表現し、複数の仮説を考慮することでノイズの多い環境でも頑健に動作するセマンティックSLAM手法を提案した。
