Lihua Xie
Nanyang Technological University
収録論文 117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
- PhysMoE: モダリティ分離型VLMにおける単一トークン座標表現による高速空間グラウンディングVLA2026/11/8
視覚と言語で上位層を分離するMoE構造と、座標を1トークンで表す手法、SDFによる微分可能な監督を組み合わせ、座標グラウンディングを高精度・高速化した研究。
- Stereo-Planner: ステレオ画像から軌道計画を学習するゼロショットSim-to-Realドローン航法sim2real2026/10/11
ステレオRGB画像から直接軌道を生成する視覚-軌道エンドツーエンドフレームワークを提案し、シミュレーションのみで学習して実機にゼロショット転移を実現した。
- DexForge: 高忠実度な物理情報に基づく巧みなリターゲティングマニピュレーション2026/10/5
人間の動画デモから球面ガウス物体モデルと手・物体動作を再構成し、微分可能シミュレータ上で接触と力を考慮したリターゲティングを行うことで、高忠実度なロボット巧み手の軌道を生成するフレームワーク。
- 部分的な視覚観測による全身空中把持と持ち上げ空中マニピュレーション2026/9/30
強化学習の教師-生徒フレームワークを用いて、部分的な視覚情報から飛行・アーム・グリッパを統合制御し、空中での把持と持ち上げを実現した研究。
- 局所全身VLA行動からシーン規模の空中マニピュレーションへ空中マニピュレーション2026/9/30
関節型無人航空マニピュレータ向けに、合成データでVLAを訓練し、遅延に頑健な行動実現とシーングラフによる指示接地でシーン規模の空中作業を可能にする統合フレームワークを提案。
- mmHRI: ミリ波レーダによるプライバシー保護型ヒューマンロボットインタラクションHRI2026/9/28
ミリ波レーダで人の動作と3D姿勢を推定し、それをテキスト指示に変換してVLAポリシーを制御する、プライバシー保護型のロボットマニピュレーション枠組みを提案した。
- QMSR: クエリ条件付きマスク単位エキスパートルーティングによる頑健なオープンボキャブラリ水中物体検索オープンボキャブラリ検索/水中画像2026/9/16
水中画像検索において、クエリと候補のペアごとに最適な画像強調エキスパートと融合強度を適応的に選ぶルーティング手法を提案し、固定の強調処理より高精度を実現した。
- DuctAM: ダクトファン支援型クアッドロータ空中マニピュレータによる高推力プッシュ・プル操作空中マニピュレーション2026/9/14
クアッドロータの操作軸にダクトファンを2基追加し、姿勢変化を抑えつつ水平方向の推力を高めて、カート押し・扉閉め・引き出し開けなどのプッシュ・プル作業を安定して行えるようにした空中マニピュレータ。
- スケッチ事前情報から軌道へ：屋内UAV群のためのミッション指向協調ナビゲーションフレームワーク群制御2026/7/1
屋内点検や警備などのミッション指向タスクにおいて、スケッチマップの事前情報を活用し、2Dガイド経路と3D軌道最適化を組み合わせたUAV群の協調ナビゲーションフレームワークを提案した。
- G2-Nav: 接地され保護された視覚言語コストマップによるロボットの社会的ナビゲーションナビゲーション2026/7/1
大規模視覚言語モデル(VLM)の社会的推論をコストマップに変換し、安全性チェックを加えることで、実世界での自律社会的ナビゲーションを実現するフレームワークを提案した。
- ロボットをトークンとして：協調マルチロボット軌道生成のための統一拡散トランスフォーマー群制御2026/6/1
各ロボットをトークンとして扱う拡散トランスフォーマーを提案し、複数ロボットの軌道をフィードフォワードで直接生成する。個々の安全性と全体の接続性を満たす軌道を生成できる。
- FU-MPC：モーター駆動LiDARを用いた効率的かつ高精度なUAV探査のためのフロンティア・不確実性考慮モデル予測制御探査/制御2026/5/1
未知環境でのUAV探査効率と自己位置推定精度を両立するため、独立駆動の回転LiDARを搭載し、飛行軌道に沿ってLiDARの回転を最適化する階層的探査フレームワークを提案した。
- 要素ベースのフォーメーション制御：連続体力学からの統一的視点群制御2026/4/1
連続体力学の変形勾配を用いて、フォーメーション制御のための統一的な要素ベースのフレームワークを構築し、様々な幾何学的不変性を実現する分散制御則を導出した。
- 階層的認知と文脈認識型探索を備えた実装可能な具現化視覚言語ナビゲーションシステムナビゲーション2026/4/1
実世界ロボット向けに、高速な知覚行動層と深い推論層を非同期に動作させ、共有メモリで連携するVLNシステムを提案。探索問題を重み付き巡回修理人問題として定式化し、実機でも高効率・高推論性能を実現した。
- 足元に注意：雑然とした環境での意味論ガイド付き歩行学習歩行2026/3/1
雑然とした環境で低い障害物を避けるため、意味情報と幾何情報を統合した二段階強化学習フレームワークSemLocoを提案し、衝突を大幅に減らすことを実証した。
- PanoDP: パノラマ深度と微分可能物理を用いた衝突回避ナビゲーション学習ナビゲーション2026/3/1
4方向のパノラマ深度画像と微分可能な物理シミュレーションを組み合わせ、密集環境での衝突回避ナビゲーションを学習するフレームワークを提案した。
- 模倣を超えて：適応的拡散ナビゲーションポリシーのための強化学習ファインチューニングナビゲーション2026/3/1
拡散ベースのナビゲーションポリシーを強化学習（GRPO）でファインチューニングし、オフラインデータの限界を超えて未見環境での成功率と経路効率を向上させた。
- OmniVLN: 空中・地上プラットフォームを横断する視覚言語ナビゲーションのための全方位3D知覚とトークン効率的LLM推論ナビゲーション2026/3/1
全方位3D知覚と階層的推論を組み合わせたゼロショット視覚言語ナビゲーションフレームワークを提案し、空中・地上ロボットの両方で動作する。
- 可視領域ポリゴンによる見通し制約下のマルチロボット地図なしナビゲーション群制御2026/3/1
未知障害物環境でロボット間の見通し（LoS）通信を維持する分散ナビゲーション手法を提案。各ロボットがLiDARスキャンから自己中心の可視領域を構築し、共有してLoS制約を課すことで、地図なしで接続性を保証する。
- S3KF: パノラマ3Dマルチオブジェクト追跡のための球面状態空間カルマンフィルタリングマルチオブジェクト追跡2026/3/1
回転LiDARと魚眼カメラを用いたパノラマ3Dマルチオブジェクト追跡フレームワークを提案し、単位球面上での状態表現と拡張カルマンフィルタにより、カメラとLiDARの観測を統合して高精度な追跡を実現した。
- UniManip: エージェント型操作グラフによる汎用ゼロショットロボットマニピュレーションマニピュレーション2026/2/1
意味推論と物理制御を二層のエージェント型操作グラフで統合し、未知の物体やタスクにもゼロショットで対応できる汎用マニピュレーション手法を提案。
- 失敗を考慮した両腕テレオペレーションのための保守的価値誘導支援テレオペレーション2026/2/1
成功・失敗のオフラインデータから保守的価値学習で成功率を推定し、両腕テレオペレーション中に触覚支援として失敗回避の動きを誘導する枠組みを提案した。
- ContactGaussian-WM: 動画から物理に基づく世界モデルを学習世界モデル2026/2/1
接触の多い動画から、微分可能な剛体物理エンジンを通して物理法則を学習する世界モデルを提案し、データ合成やMPCに応用した。
- 回転駆動型LiDARシステムのための高精度キャリブレーションと堅牢なLiDAR慣性オドメトリLiDARオドメトリ2026/1/1
回転するLiDARのモータとLiDAR間のキャリブレーション手法と、特徴の少ない領域でも適応的にダウンサンプリングと地図解像度を調整して堅牢に自己位置推定するLiDAR慣性オドメトリを提案した。
- ロボティクスに最適な3Dシーン表現は何か？幾何表現から基盤モデルまで3Dシーン表現2025/12/1
ロボティクスにおける点群・ボクセル・SDF・NeRF・3DGS・基盤モデルなどの3Dシーン表現を、知覚・地図構築・自己位置推定・ナビゲーション・マニピュレーションの5モジュール別に整理・比較したサーベイ。
- ガウス意味場によるワンショットLiDARグローバル位置推定位置推定2025/10/1
LiDARのワンショットグローバル位置推定において、ガウス過程で学習した連続的な意味分布を3層シーングラフの中間層に組み込み、ランドマークの反復や誤対応を抑えて高精度化した手法を提案。
- ハイブリッドRTG-太陽電源下における惑星探査ローバのエネルギー制約付きナビゲーションナビゲーション2025/9/1
RTGと太陽電池を併用する惑星ローバ向けに、瞬時電力制約と累積エネルギー予算を組み込んだSE(2)多項式軌道最適化を提案し、滑らかで動的に実行可能かつ電力制約を満たす軌道を生成する。
- OpenStreetMapを活用した適応型モーター駆動LiDARスキャン制御による堅牢な自己位置推定自己位置推定2025/9/1
OSMの建物情報を事前知識として取り込み、シーンの観測性と地図特徴の分布に応じてモーター駆動LiDARの走査速度を適応制御することで、自己位置推定精度を向上させる手法を提案した。
- 複雑環境におけるUAV LiDAR慣性オドメトリのための能動的環境認識型最適スキャン制御LiDARオドメトリ2025/9/1
フクロウの能動的知覚に着想を得て、MPCと強化学習を組み合わせたLiDARスキャン制御フレームワークAEOSを提案し、UAVのLiDAR慣性オドメトリ精度を向上させた。
- PERAL: 球体ロボットにおけるパッシブLiDAR励起のための知覚認識型運動制御移動ロボット/知覚2025/9/1
球体ロボットの内部駆動とセンサ姿勢の連成を利用し、通常の走行指令に微小な非周期的振動を重畳することで、追加ハードウェアなしにLiDARの走査多様性を高める運動制御手法を提案した。
- STARC: 緊急対応における人間とロボットの協調のための壁越し拡張現実フレームワークAR/人間ロボット協調2025/9/1
ロボットのマッピングと救助隊員装着のLiDARを融合し、壁越しに人や危険をARで可視化するシステムを開発、実証した。
- EGS-SLAM: イベント融合RGB-DガウシアンスプラッティングSLAMSLAM2025/8/1
イベントカメラとRGB-D入力を融合し、激しいモーションブラー下でも高精度な追跡とフォトリアルな3D再構成を実現するガウシアンスプラッティングSLAMを提案。
- ノイズを含む距離観測による空中目標の包囲と迎撃群制御2025/8/1
ノイズのある距離計測だけを使い、複数UAVが観測性を保つ振動軌道で目標の位置・速度を推定しながら包囲・迎撃する制御法を提案し、実機実験で検証した。
- RGB-Dカメラを用いた高速軽量な非反復型ビジュアルオドメトリビジュアルオドメトリ2025/7/1
平面要素の重なりを利用して回転と並進を分離し、反復最適化や特徴抽出なしで6自由度姿勢を推定する高速軽量なRGB-Dビジュアルオドメトリを提案。
- MCN-SLAM: ハイブリッド暗黙的ニューラルシーン表現を用いたマルチエージェント協調ニューラルSLAMSLAM2025/6/1
複数エージェントが協調して動作する分散型ニューラルSLAMフレームワークを提案し、通信帯域制約下での大規模環境の再構成と、単一・複数エージェント両対応の実世界データセットを構築した。
- 多軸スワーブ駆動自律移動ロボットのためのタイヤ摩耗を考慮した軌道追従制御軌道追従制御2025/6/1
多軸スワーブ駆動AGVの軌道追従において、タイヤ摩耗を目的関数に組み込んだ階層型モデル予測制御を提案し、実時間で解くことで摩耗を最大65%低減した。
- ニューラルブレイン：身体性エージェントのための神経科学に着想を得たフレームワーク身体性AI2025/5/1
身体性エージェントの中核となる知能システム「ニューラルブレイン」の統一フレームワークを提案し、マルチモーダル能動センシング、知覚・認知・行動の統合、神経可塑性に基づく記憶、ニューロモーフィック最適化を組み合わせた生物学的着想アーキテクチャを示した。
- 音声とIMUの融合によるマハラノビスSVDDを用いた自律ロボットの教師なし異常検知異常検知2025/5/1
音声とIMUセンサを融合し、マハラノビス距離を用いたSVDDで自律移動ロボットの衝突や機械故障などの異常を教師なしで検知する手法を提案。
- 追従こそがすべて：人をプランナーとして活用する群衆ナビゲーション群衆ナビゲーション2025/4/1
群衆環境でロボットが適切な人間をリーダーとして選び、その人に追従することで安全かつ効率的に目的地へ移動する手法を提案した論文。
- LiDAR慣性SLAMのための動的初期化SLAM2025/4/1
ロボットが移動中でもLiDARオドメトリとIMUを反復的に整合させ、LiDAR慣性SLAMを高速かつ頑健に初期化する手法を提案した論文。
- 物体ナビゲーションを重み付き巡回修理人問題として扱うナビゲーション2025/3/1
ゼロショット物体ナビゲーションを重み付き巡回修理人問題として定式化し、VLMと3D特徴マップを組み合わせて効率的な経路計画を実現した研究。
- AirSwarm: 市販ドローンで低コストなマルチUAV研究を実現群制御2025/3/1
TelloやAnafiなどの安価な市販ドローンを使い、外部測位なしの視覚SLAMと階層制御でセンチメートル級の編隊飛行・軌道追従を可能にしたオープンソースの群制御フレームワーク。
- MM-LINS: 過度に退化した環境のためのマルチマップLiDAR慣性システムSLAM2025/3/1
LiDARの退化が起きる環境で地図のドリフトを防ぐため、退化検出時に地図を退避させて新規地図を動的初期化で構築し、後段で地図間類似度を検出して融合するマルチマップLiDAR慣性SLAMを提案した論文。
- 距離のみ計測による反同期制御を用いた非協力確率標的の包囲群制御2025/2/1
GPSが使えない環境で2機のエージェントが距離計測のみから標的位置を推定し、反同期制御で非協力的な移動標的を包囲する手法を提案した。
- AToM: 長期的な人間-ロボットインタラクションにおける適応的な心の理論に基づく人間動作予測人間動作予測2025/2/1
心の理論に基づき、ゲーム理論モデルとアンセンテッドカルマンフィルタを用いて人間の内部信念を推定し、長期的な人間-ロボットインタラクションにおける人間の動作を適応的に予測する手法を提案。
- LiMo-Calib: 四足歩行ロボット搭載パノラマ3Dセンシングシステムのためのオンサイト高速LiDAR-モータキャリブレーションキャリブレーション2025/2/1
四足歩行ロボットの振動下でも、生のLiDARスキャンから幾何特徴を直接抽出し、外部ターゲットなしでLiDARとモータのキャリブレーションをオンサイトで高速に行う手法を提案。
- Realm: 未知障害物環境におけるマルチロボットナビゲーションのためのリアルタイム見通し維持群制御2025/2/1
未知環境で複数ロボットが互いの見通し(LoS)を保ちながら協調移動するため、リアルタイム点群からLoS制約を直接導出し、接続性を維持する制御フレームワークを提案した論文。
- 協調型空中ロボット点検チャレンジ：異種マルチUAV計画のベンチマークと教訓群制御2025/1/1
異種センサを持つ複数UAVチームによる点検のためのシミュレーションベンチマークCARICを提案し、コンペ上位チームの戦略を分析した。
- 選択的カルマンフィルタ：SLAMの退化を克服するためのマルチセンサ情報融合の時期と方法SLAM/センサ融合2024/12/1
LiDAR SLAMの退化を検出し、退化時のみ視覚情報を選択的に融合することで、計算コストを抑えつつロバスト性と精度を向上させる手法を提案。
- 多軸スワーブ駆動AMRのための掃引体積を考慮した軌道計画とMPC追従軌道計画/MPC2024/12/1
多軸スワーブ駆動の自律移動ロボットに対し、旋回時の掃引体積を最小化するSDF経路計画と、各車輪の独立操舵を扱うMPC追従を組み合わせ、狭所でも高精度・高安全に走行できる枠組みを提案した。
- 効率的なキーポイント検出と系列情報によるシーン座標回帰の強化visual localization2024/12/1
シーン座標回帰において、キーポイント検出とシーンエンコーディングを統合し、系列情報を活用することで、繰り返しテクスチャ環境での精度と効率を向上させた。
- 群衆ナビゲーションにおける時空間軌道計画のための動的重み調整学習群衆ナビゲーション2024/12/1
強化学習で最適化型軌道計画の目的関数の重みをリアルタイム予測し、人混みでの安全で効率的なロボット移動を実現する手法を提案した。
- 大規模UWBアンカーキャリブレーションとガウス過程を用いたワンショット測位測位・キャリブレーション2024/12/1
LiDAR慣性オドメトリとUWB測距をガウス過程で融合し、大規模環境で1回のサンプリングによるアンカー位置推定と高精度測位を実現した。
- UA-MPC：不確かさを考慮したモデル予測制御によるモータ駆動LiDARオドメトリLiDARオドメトリ2024/12/1
モータ駆動LiDARの走査精度と効率を両立するため、レイトレーシングでオドメトリの観測可能性を予測し、モータ速度を最適化する不確かさ考慮型MPCを提案した。
- AV-PedAware: 自己教師あり音視覚融合による動的歩行者認識音視覚融合2024/11/1
低コストな音声と視覚の融合により、足音を手がかりに周囲の歩行者の3D位置を推定する自己教師あり学習システムを提案。LIDARラベルで学習し、照明変化や遮蔽に強い。
- 相対距離測位とニューラル反同期制御による複数の非協力目標の包囲群制御2024/11/1
GPSが使えない環境で、2機のエージェントが搭載センサの相対距離のみから複数の非協力目標の中心を推定し、互いに反対側に位置しながら包囲する分散制御手法を提案した。
- 閉形式運動学を備えた三次ガウス過程軌道表現による連続時間運動推定フレームワーク状態推定2024/10/1
三次（ジャーク白色雑音）ガウス過程による軌道表現を提案し、SO(3)×R³とSE(3)の運動学モデルを統一的に扱い、閉形式の時間微分を導出することで高速運動下での推定精度を向上させた。
- テキスト手がかりによる困難環境でのロバストなループ閉じ込みSLAM2024/10/1
廊下やトンネルなど特徴の乏しい環境で、OCRで読み取った文字情報とLiDARオドメトリを組み合わせてループ閉じ込みを行うマルチモーダル手法を提案した。
- SGBA: セマンティックガウス混合モデルに基づくLiDARバンドル調整SLAM/バンドル調整2024/10/1
LiDARの姿勢推定ドリフトを低減するため、環境をセマンティックなガウス混合モデルで表現し、幾何・意味情報を統合したバンドル調整手法を提案。適応的な意味クラスタ選択と確率的特徴対応により、幾何特徴が乏しい環境でも高精度・ロバストな姿勢最適化を実現。
- グラフ最適性を考慮した確率的LiDARバンドル調整と漸進的空間平滑化SLAM/バンドル調整2024/10/1
LiDARバンドル調整を高精度・高効率・大規模化するため、多項式平滑化カーネルによる特徴対応とグラフ最適性に基づく確率的クラスタリング・周辺化を組み合わせたPSS-GOSOを提案した。
- AIR-Embodied: 具現化大規模言語モデルによる効率的な能動的3DGSインタラクション・再構成フレームワーク3D再構成2024/9/1
具現化AIエージェントとマルチモーダル大規模言語モデルを統合し、視点選択とインタラクションを閉ループ推論で計画することで、能動的な3Dガウシアンスプラッティング再構成の効率と品質を向上させるフレームワークを提案。
- 複雑環境における距離ベースの複数非協力地上目標包囲群制御2024/9/1
GPSの使えない障害物の多い環境で、複数ドローンが距離センサのみを用いて複数の地上目標を包囲するための、目標状態推定と協調制御の手法を提案した論文。
- HelmetPoser: 多様な環境下での人間頭部運動をデータ駆動で推定するヘルメット搭載IMUデータセットIMU姿勢推定2024/9/1
ヘルメットに搭載したIMUで人間の頭部運動を計測したデータセットを構築し、LSTMやTransformerでIMUバイアスを補正して位置推定精度を向上させる手法を検証した。
- ULOC: 超広帯域測距による大規模複雑環境での自己位置推定学習自己位置推定2024/9/1
アンカー位置が未知の大規模環境で、UWB測距と地図整合した自己位置推定ラベルを用いてMAMBAベースのネットワークを学習し、高精度な自己位置推定を実現した。
- AirSLAM: 照明変化に頑健な効率的点・線ベースVisual SLAMシステムVisual SLAM2024/8/1
深層学習による特徴検出・マッチングと従来の最適化を組み合わせ、点と線を統合的に扱う照明変化に強いVisual SLAMを提案。C++とTensorRTで高速化し、PCで73Hz、組込みで40Hzを実現した。
- 逆強化学習のための微分動的計画法フレームワーク逆強化学習2024/7/1
微分動的計画法（DDP）を用いて逆強化学習（IRL）を行い、コスト関数・システムダイナミクス・制約をデモンストレーションから復元するフレームワークを提案。開ループ損失関数に加え、閉ループ損失関数を導入し、理論的解析とロボット実験で有効性を示した。
- サブモジュラー最適化によるポーズSLAM不確かさを低減する協調グラフ探索群制御2024/7/1
GPS拒否環境で複数ロボットがグラフを探索しつつSLAMのポーズ推定精度を保つため、探索経路生成とループ閉じ辺追加を二段階で行い、非単調サブモジュラー最大化として定式化する手法を提案。
- I2EKF-LO: 二重反復拡張カルマンフィルタに基づくLiDARオドメトリLiDARオドメトリ/状態推定2024/7/1
観測方程式と状態更新の両方を反復する二重反復拡張カルマンフィルタを提案し、動的な過程雑音調整と機体別運動モデルによりLiDARオドメトリの精度と効率を向上させた。
- ポーズのみの教師あり学習による顕著スパース視覚オドメトリ視覚オドメトリ2024/4/1
ポーズ情報のみを教師信号として使うハイブリッド視覚オドメトリを提案し、自己教師ありホモグラフィ事前学習とランダムパッチ顕著点検出により、密なオプティカルフロー教師なしでも高い汎化性能を実現した。
- MCD: ロボット知覚のための多様な大規模マルチキャンパスデータセットデータセット/知覚2024/3/1
3つのユーラシア大学キャンパスで収集した多様なセンサモダリティと高精度な連続時間正解ラベルを備えた大規模データセットMCDを構築し、既存のSLAM・自動運転データセットの偏りを克服する。
- HCTO: 最適性を考慮したハイブリッド連続時間最適化によるLiDAR慣性オドメトリとコンパクトなウェアラブルマッピングシステムLiDAR慣性オドメトリ2024/3/1
人間の動きに伴う振動や点群特徴の偏りに強い、ハイブリッド連続時間最適化に基づくLiDAR慣性オドメトリを提案し、頭部装着型ウェアラブルマッピングシステムで高精度を実現した。
- 漸進的空間平滑化によるLiDARバンドル調整SLAM/点群処理2024/3/1
平面仮定が成り立ちにくい複雑環境でも高精度な点群を再構成できるよう、空間平滑化と姿勢調整を組み合わせたLiDARバンドル調整手法を提案した。
- AirCrab：アクティブホイールを備えた空中・地上ハイブリッドマニピュレータマニピュレーション2024/3/1
鳥の行動に着想を得て、単一のアクティブホイールと3自由度マニピュレータを組み合わせた空中・地上ハイブリッドロボットを開発し、地上との一点接触で位置ドリフトを抑えマニピュレーション精度を向上させた。
- 異種航空システムのための低コスト協調探索・検査戦略群制御2024/3/1
異種ドローン群が環境の事前知識なしに任意形状物体の3D表面を協調探索・検査する低コスト戦略を提案し、ベースラインを公開した。
- MMAUD: 現代の小型ドローン脅威に対応する包括的マルチモーダル対UAVデータセット対UAV検出2024/2/1
小型UAVの検出・機種分類・軌道推定のため、ステレオ視・LiDAR・レーダー・音響アレイを統合し、Leicaによる高精度正解データを備えたマルチモーダルデータセットを構築した。
- 固有値だけで十分：内部対応付けを用いた効率的なLiDAR慣性連続時間オドメトリLiDARオドメトリ2024/2/1
連続時間LiDAR慣性オドメトリ（CT-LIO）において、線形ソルバと特徴対応付けを各反復直後に実行する独自解法を提案し、少ない反復でリアルタイム性能と高精度を両立させた。
- PyPose v0.6: ロボティクス向け命令型プログラミングインターフェースロボット学習ライブラリ2023/9/1
ロボット学習のためのオープンソースライブラリPyPoseの設計原則を解説し、Dubinsカーと実機四足歩行ロボットの例でその使いやすさを示した。
- MoPA: マルチモーダル事前知識を活用した3Dセマンティックセグメンテーションのドメイン適応3Dセマンティックセグメンテーション2023/9/1
希少物体の挿入とSAMの2Dマスクを事前知識として用い、クラス不均衡を改善する3Dセマンティックセグメンテーションのマルチモーダル教師なしドメイン適応手法を提案。
- Outram: 三角測量シーングラフと大域的外れ値除去によるワンショット全局位置推定位置推定2023/9/1
3Dシーングラフの部分構造を活用し、局所的な対応探索と大域的な外れ値除去を階層的に組み合わせることで、単一のLiDAR点群からロボットの姿勢を高精度に推定する手法を提案した。
- トポメトリック事前情報を活用したSLAM対応グラフベース探索SLAM/探索2023/8/1
環境のトポメトリックグラフを事前情報として用い、SLAMのポーズグラフ信頼性を高めるループ閉じ込み行動を組み込んだ探索経路計画を提案し、階層的探索フレームワークに統合した。
- LIO-GVM: ガウスボクセルマップを用いた高精度・密結合LiDAR慣性オドメトリLiDARオドメトリ2023/6/1
LiDAR点群をガウス分布で表現し、分散の相違を考慮した新たな残差指標とボクセル単位のマップ管理により、密結合型カルマンフィルタで高精度かつロバストなLiDAR慣性オドメトリを実現した。
- トポロジカルブレイドを用いた複数テザーロボットの経路計画経路計画2023/5/1
ケーブルの絡まりをトポロジーのブレイド理論で解析し、2〜3機の相互作用パターンを避けることで絡まりのない経路を探索する手法を提案。最大10機のドローンで100%の到達を達成し、3機のテザーUAV実験で実証した。
- VR-SLAM：単眼カメラとUWBセンサを用いた視覚距離同時自己位置推定・地図構築システムSLAM2023/3/1
単眼カメラとUWBセンサを組み合わせ、スケール付きの初期位置合わせとバンドル調整・ポーズグラフ最適化により、ドリフトを抑えつつグローバルな地図を構築するSLAMシステムを提案。
- DoubleBee: 2つの能動輪を備えた空陸ハイブリッドロボット空陸ハイブリッドロボット2023/3/1
2つのプロペラと2つの駆動輪を組み合わせた空陸両用ロボットを開発し、空中ではバイコプタ、地上では二輪自己平衡ロボットとして高効率に動作する制御手法を実証した。
- 3Dセマンティックセグメンテーションのためのマルチモーダル連続テスト時適応3Dセグメンテーション2023/3/1
時間とともに変化する環境下で3Dセマンティックセグメンテーションを行うマルチモーダル連続テスト時適応(MM-CTTA)を新たに提案し、信頼できるモダリティに適応的に注目しつつ破滅的忘却を防ぐCoMAC手法を開発した。
- Segregator: 意味情報と幾何分布を活用した大域的ポイントクラウド位置合わせポイントクラウド位置合わせ2023/1/1
意味情報と幾何分布を組み合わせて外れ値に頑健な対応を構築し、G-TRIMsで整合性を検証する大域的ポイントクラウド位置合わせ手法を提案。
- NEPTUNE: 複数テザー無人機のための非絡まり軌道計画軌道計画2022/12/1
複数のテザー付き無人機が互いのケーブルに絡まらないよう、ホモトピー表現を用いた分散オンライン軌道計画手法を提案し、シミュレーションと3機の飛行実験で有効性を示した。
- AirVO: 照明変化に頑健な点・線特徴を用いた視覚オドメトリ視覚オドメトリ2022/12/1
CNNとGNNで信頼できるコーナー点を検出・マッチングし、点特徴の結果を利用して線特徴を三角測量することで、照明変化に頑健なリアルタイム視覚オドメトリを実現した。
- SLICT: マルチ入力・マルチスケールSurfelベースのLiDAR慣性連続時間オドメトリとマッピングSLAM2022/11/1
異なるボクセルスケールのSurfelをオクトリー構造で管理するグローバルマップを構築し、単一/複数センサ入力に対応したLiDAR慣性連続時間オドメトリ・マッピング手法を提案。
- PyPose: 物理ベース最適化を統合したロボット学習ライブラリロボット学習ライブラリ2022/9/1
深層学習と物理ベース最適化を組み合わせたPyTorchベースのロボット学習ライブラリPyPoseを提案し、SLAMや計画、制御などへの応用例を示した。
- 複雑な動的環境向けマルチモーダル意味SLAMSLAM2022/5/1
物体特徴表現の強化と「二度見」機構、幾何・視覚情報の統合により、動的環境でも高精度に動的物体を識別し、10Hz以上で静的密マップを構築するSLAMフレームワークを提案した。
- 道路画像とポットホール検出のためのコンピュータビジョン：システムとアルゴリズムの最新レビュー道路検査/コンピュータビジョン2022/4/1
道路の2D/3D撮像システムとポットホール検出アルゴリズム（古典的画像処理・点群処理・深層学習）を体系的にレビューし、課題と今後の展望をまとめたサーベイ論文。
- オドメトリとUWB測距の融合による相対変換推定相対位置推定2022/2/1
オドメトリとUWB距離測定を用いてロボット間の4自由度相対変換を推定する手法を提案し、CRLB解析とQCQP/SDP最適化、実運用上の課題対応を示した。
- NTU VIRAL：空中ビークル視点の視覚・慣性・測距・LiDARデータセットデータセット2022/2/1
ドローンに2基の3D LiDAR、同期カメラ、複数IMU、UWB測距を搭載し、屋内屋外の難条件下で収録したマルチセンサデータセットを公開した。
- 微分動的計画法に基づく多項式軌道生成フレームワークDIRECT軌道生成2021/9/1
多項式軌道生成を状態空間表現で有限ホライズン最適制御問題に変換し、内点法DDPで制約付き軌道を効率的に生成するフレームワークを提案した。
- 大きな不確かさを持つ自律走行車両のための階層型制御器の設計と実験評価移動ロボット制御2021/8/1
MPCによる経路計画・追従制御と拡張状態オブザーバに基づく外乱補償を組み合わせた階層型制御を提案し、積載量の異なるAGVで有効性を実験検証した。
- F-LOAM：高速LiDARオドメトリとマッピングSLAM2021/7/1
非反復の2段階歪み補償とエッジ・平面特徴の局所マップマッチングにより、計算コストを抑えつつ10Hz以上で動作するLiDAR SLAMを実現した論文。
- VIRAL SLAM：カメラ・IMU・UWB・LiDARを密結合したマルチモーダルSLAMSLAM2021/5/1
IMU・カメラ・複数LiDAR・UWB測距を密結合で融合するSLAMを提案し、UWBと機体センサ間の座標系ずれをBAで推定して2段階で全センサ統合を実現した。
- 動的環境におけるリアルタイム意味的RGB-D SLAMSLAM2021/4/1
キーフレームのみに意味分割を適用し、深度画像のクラスタリングと再投影誤差で未知の動物体も検出することで、低消費電力組込み環境でリアルタイム動作する動的環境向けRGB-D SLAMを実現した論文。
- 複数LiDARを密結合したLiDAR慣性オドメトリとマッピングSLAM2021/4/1
視野の相補的な複数LiDARの特徴を統合し、IMU事前積分と因子グラフ最適化で低ドリフトなオドメトリと地図構築を実現した研究。
- 建物外壁点検のためのビジョンベース自律UAV平面推定と追従UAV/外壁点検2021/2/1
建物を平面の集合とみなし、ビジョンによる適応オブザーバで平面姿勢を推定し、モデル予測制御で複数平面を滑らかに追従する小型UAVの外壁点検手法を提案・実証した。
- Intensity-SLAM：大規模環境向けの強度支援による自己位置推定と地図構築SLAM2021/2/1
LiDARの反射強度情報を幾何特徴と組み合わせ、フロントエンドのオドメトリ推定とバックエンド最適化の両方に活用するSLAMフレームワークを提案し、屋外自動運転や屋内倉庫ロボットで従来の幾何のみの手法を上回る精度を示した。
- ソリッドステートLiDAR向け軽量3次元自己位置推定と地図構築SLAM2021/2/1
狭い視野を持つソリッドステートLiDAR向けに、特徴抽出・オドメトリ推定・確率地図構築を組み合わせた軽量SLAMフレームワークを提案し、倉庫ロボットと手持ち機器で精度と効率を実証した。
- 構造事前情報を活用した慣性ナビゲーションシステムSLAM2020/12/1
SLAMに線・面特徴と低次元の構造事前情報を統合し、グラフ最適化でドリフトを抑えてロバストな自己位置推定を実現した研究。
- 優先度付き軌道最適化による複数非ホロノミック移動ロボットの効率的軌道計画群制御2020/12/1
グラフ探索で初期解を求め、ロボットをグループ分けして優先度順に非線形最適化で滑らかな軌道へ精緻化する手法を提案し、計算時間を大幅に削減した。
- VIRAL-Fusion：視覚・慣性・測距・LiDARの統合センサフュージョン手法センサフュージョン2020/10/1
UAVの15次元状態を推定するため、IMU・UWB測距・視覚慣性オドメトリ・LiDARオドメトリをスライディングウィンドウ最適化で融合する手法を提案し、公開データセットやシミュレータ、実飛行で評価した論文。
- LIRO: LiDAR・慣性・測距の密結合オドメトリSLAM/センサフュージョン2020/10/1
UWB測距をLiDARとIMUに密結合し、スライディングウィンドウ最適化でドリフトを抑えるオドメトリ手法を提案。2〜3個のアンカーで実環境のドリフトを解消できることを示した。
- 顕著性の再同定によるオンライン視覚的場所認識視覚的場所認識2020/7/1
人間が目立つランドマークで場所を覚えることに着想を得て、視覚的場所認識を顕著性の再同定として定式化し、周波数領域で検出と照合を高速に行う手法を提案した。
- 強度スキャンコンテキスト：ループ閉じ込め検出のための強度と幾何関係の符号化SLAM2020/3/1
LiDARスキャンの反射強度と幾何形状を組み合わせた新たなグローバル記述子ISCを提案し、二段階の階層的再同定によりループ閉じ込め検出の精度と再現率を向上させた。
- 記憶ベース壁沿い走行と人工ポテンシャル法を組み合わせたUAV衝突回避の計算効率の良い経路計画UAV経路計画2020/2/1
壁沿い走行法と人工ポテンシャル法を履歴軌跡の記憶で切り替え、低計算能力のドローンでもリアルタイムに衝突回避できるMWF-APF法を提案し、シミュレーションと実機飛行で有効性を示した。
- バイナリコンテンツによる高速ループ閉じ込み検出SLAM2020/2/1
画像の形状や物体分布をバイナリ画像に圧縮し、オフライン学習なしでSLAMのループ閉じ込み検出を高速化・高精度化する手法を提案。
- 相関フロー：カーネル相互相関器によるロバストなオプティカルフローオプティカルフロー2018/2/1
単眼カメラのオプティカルフローをカーネル相互相関器で推定する手法を提案し、モーションブラーに頑健で高度速度やヨーレートも推定可能なことを示した。
- UWB測距と通信を用いた頑健な目標相対自己位置推定UWB測位2018/2/1
UWB測距センサと機上センサをEKFで融合し、目標の向きを通信で受け取ることで、クアッドコプターが静止・移動する目標に対して相対位置を自律制御できるようにした。
- 距離ベース測位のためのグラフ最適化アプローチ測位・SLAM2018/2/1
距離計測と軌道の滑らかさを位置グラフに組み込み、スライディングウィンドウでロボット軌道を推定するグラフ最適化手法を提案し、クアッドコプター実験で高精度な測位を実証した。
- 床面テクスチャを用いた倉庫ロボット向けロバスト視覚SLAMSLAM2017/10/1
下向きカメラで床面テクスチャを捉え、特徴点に依存しないカーネル相互相関器ベースのSLAMを構築し、疎な特徴や繰り返し模様の床でも安定した自己位置推定を実現した。
- 超広帯域支援による高速ローカリゼーション・マッピングシステムSLAM2017/10/1
慣性センサと深度カメラにUWB測距を融合し、視覚オドメトリの累積誤差を抑えて特徴の少ない環境でもリアルタイムにドリフトのない高密度地図を生成するシステムを提案した。
- 反復計算不要の高速SLAMフレームワークSLAM2017/1/1
深層カメラと慣性センサを用いた小型ロボット向けに、フーリエ変換による閉形式解でデータ対応付けを行う非反復型の高密度SLAMを提案した。
