Luca Carlone
MIT
収録論文 113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
- 基盤モデル駆動3Dシーングラフによる移動マニピュレーション移動マニピュレーション2026/10/16
単眼カメラから生成する基盤モデル駆動の3Dシーングラフを移動マニピュレータに統合し、物体変化検出や把持支援など自律パイプラインでの有効性と限界を実験的に評価した論文。
- Argos: 幾何学的基盤モデルの事前知識を活用した汎用オンラインシーン変化検出シーン変化検出2026/10/7
幾何学的基盤モデルの特徴を適応させ、シーン変化検出と3D再構成を同時に行う手法を提案し、大規模ベンチマークとリアルタイムSLAMシステムを構築して既存手法を大幅に上回る性能を達成した。
- 3Dシーングラフ予測：部分観測環境からの階層モデル生成シーン理解2026/7/1
ロボットが環境の一部を探索した際に、未探索部分を予測するための階層的な3Dシーングラフ生成フレームワークを提案した。部屋レイヤーとオブジェクトレイヤーを分離し、拡散モデルを用いて部屋のカテゴリ・床境界・移動可能性と、各室内のオブジェクト配置を予測する。
- Hydra++: 物体形状推定を備えたリアルタイム階層型3Dシーングラフ構築3Dシーングラフ2026/7/1
3Dシーングラフに学習ベースの物体形状推定を統合し、部分点群やCADテンプレートに頼らずインスタンス固有の形状を推定するシステムを提案。オンライン構築と屋外大規模対応のためのハイブリッドLiDAR-カメラ構成も評価した。
- 自信を持って記憶する：確率的保証を伴う時空間記憶の不確実性定量化記憶/不確実性定量化2026/6/6
VLMによる説明文のノイズや視点依存性を考慮し、物体ごとの意味的不確実性を定量化して、不確実な物体を能動的に改善する時空間記憶システムUQ-DAAAMを提案した。
- 記憶に値するもの：驚きでゲートされたロボットのエピソード記憶記憶/エピソード記憶2026/6/1
ロボットの長期記憶を選択的に保持するため、ベイズ的驚きをゲート機構として用いる手法を提案。V-JEPA-2の潜在空間で驚きを計算し、4Dシーングラフ空間記憶と組み合わせることで、ロボットの質問応答性能を向上させた。
- 言語をセンサーとして使う：自然言語による3Dシーン内の校正された空間信念推定空間認識2026/6/1
ロボットが受け取る自然言語の空間記述を確率的センサーとして扱い、視覚情報と融合して物体位置を高精度に推定するフレームワークVL-Mapを提案した。
- 3Dシーングラフ：未解決の課題と今後の方向性シーン理解2026/6/1
3Dシーングラフ（3DSG）の研究分野を統一的にレビューし、定義の整理、構築手法、応用、評価方法を解説するとともに、今後の課題と方向性を提示したサーベイ論文。
- FOUND-IT: 基盤モデル優先のタスク駆動型3Dシーングラフと要求に応じた粒度3Dシーングラフ2026/5/1
単眼カメラからリアルタイムに階層的なタスク駆動型3Dシーングラフを構築する手法を提案し、タスクに応じてオブジェクトや領域の粒度を動的に調整する。
- 幾何基盤モデルが視覚言語行動モデルに与える影響の理解VLA/幾何理解2026/5/1
視覚言語行動モデル(VLA)と3D再構成のための幾何基盤モデル(GFM)の統合について、VLAの幾何理解の欠如を線形プロービングで定量化し、幾何情報を注入する3つのアーキテクチャを比較、さらに非アーキテクチャ的選択の影響を分析した。
- Pandora: 一人称視点映像からの関節付き3Dシーングラフ構築シーングラフ/一人称視点/関節物体2026/3/1
人間がProject Ariaグラスを装着して探索する際の一人称視点映像から、関節付き物体のモデルを復元し、3Dシーングラフに統合する手法を提案。ロボットの操作能力に依存せず、人間の自然な探索行動を活用することで、ロボット単独では得られない環境情報を獲得できる。
- Picasso: 物理制約付きサンプリングによるシーン全体の再構成シーン再構成2026/2/1
物体間の接触や物理的整合性を考慮し、遮蔽やノイズがあっても物理的に妥当な多物体シーン再構成を行う手法を提案し、実世界データセットと評価指標も公開した。
- 多様なスケール・シーン・センサ構成を越えたゼロショット点群位置合わせに向けて点群位置合わせ2026/1/1
学習不要でゼロショット汎化を実現する点群位置合わせフレームワークBUFFER-Xを提案し、幾何ブートストラップによる自動ハイパーパラメータ推定や座標正規化などで多様な環境に対応、高速版も示した。
- VGGT-SLAM 2.0：リアルタイム高密度フィードフォワードシーン再構成SLAM2026/1/1
VGGTを用いたサブマップ統合型SLAMを改良し、ドリフト除去・ループ閉じ込み改善・Jetson Thor上での実時間動作を実現したシステム。
- いつでもどこでも何でも記述：大規模4Dシーン理解のための時空間メモリ4Dシーン理解2025/12/1
局所キャプションモデルを最適化ベースで高速化し、階層的4Dシーングラフを構築することで、大規模環境でのリアルタイムな時空間質問応答やタスク接地を可能にするフレームワークを提案。
- 視覚的物体姿勢推定の不確かさ定量化：S-Lemmaによる楕円体境界姿勢推定2025/11/1
単眼視の物体姿勢推定において、分布仮定なしで高確率に真の姿勢を含む楕円体の不確かさ境界を凸計画で求める手法を提案。
- ロボットナビゲーションのための非劣モジュラ視覚注意ナビゲーション2025/10/1
視覚慣性ナビゲーションの効率化のため、MSEベースの非劣モジュラ目的関数で視覚特徴を選択する枠組みを提案し、4つの多項式時間近似アルゴリズムを導入して性能保証とリアルタイム性を示した。
- 3Dシーングラフを用いた自動推論のための構造化インターフェースVLA2025/10/1
LLMと3Dシーングラフを連携させて自然言語を接地する際、シーングラフ全体をテキスト化する代わりにグラフデータベースとCypherクエリを介して必要な部分だけを取得する手法を提案し、大規模シーングラフでの性能とトークン効率を改善した。
- 1ミリ秒未満でカテゴリーレベルの物体形状と姿勢を推定物体認識2025/9/1
RGB-D画像からカテゴリーレベルのキーポイントを検出し、線形アクティブシェイプモデルとMAP最適化を用いて物体の形状と姿勢を高速に推定する手法を提案。
- 気候変動対策に貢献するロボティクス研究のロードマップ気候ロボティクス2025/7/1
気候変動対策にロボティクス技術を活用するための研究ロードマップを提示し、エネルギーや建設、農業など各分野での具体的な協働機会をまとめた。
- 大規模倉庫自動化のための箱の姿勢・形状推定とドメイン適応sim2real2025/7/1
倉庫ロボットの実世界の未ラベル画像を活用し、箱の姿勢と形状を自己教師ありで推定するドメイン適応パイプラインを開発した。シミュレーションのみの学習より大幅に高精度で、ゼロショット3Dバウンディングボックス推定も上回る。
- 任意ノイズを持つ多項式系のための最大エントロピー・モーメントカルマンフィルタ状態推定2025/6/1
多項式系を対象に、モーメント制約付き最大エントロピー分布で信念と非ガウスノイズを表現し、凸最適化でフィルタリングを行うMEM-KFを提案した。
- 言語に基づく階層的計画と実行：マルチロボット3Dシーングラフの活用マルチロボット・タスク計画2025/6/1
複数のロボットが共有する3Dシーングラフと大規模言語モデルを組み合わせ、自然言語の指示を解釈して屋外環境で複雑なタスクを計画・実行するシステムを開発した。
- ASHiTA: 3Dシーンに基づく自動階層的タスク分析タスクプランニング2025/4/1
高レベルな指示を3Dシーングラフに基づくサブタスクへと分解するフレームワークASHiTAを提案し、LLMベースラインを上回る性能を示した。
- NeBula拡張：TEAM CoSTARのソリューションを大規模環境へ展開する補遺地下探査/群制御2025/4/1
DARPA地下チャレンジに参加したTEAM CoSTARのNeBula自律探査システムを、より広範囲・大規模な地下環境に対応させるためのハードウェア・ソフトウェア・アルゴリズム拡張を提示し、実環境で実証した。
- BUFFER-X: 多様なシーンでのゼロショット点群位置合わせに向けて点群位置合わせ2025/3/1
環境ごとの再学習やパラメータ調整なしで多様なシーンに適用できるゼロショット点群位置合わせ手法を提案し、11データセットで汎化性能を実証した。
- VTOL機の離着陸を堅牢化する視覚システムとSTPAの統合VTOL/安全分析2024/12/1
VTOL無人航空機の離着陸にAprilTagなどの視覚マーカーとSTPAによる危険分析を組み合わせ、不安全な制御行動を特定して安全対策を提案した論文。
- CRISP: テスト時適応による物体の姿勢と形状推定姿勢推定2024/12/1
RGB-D画像からカテゴリに依存せず物体の姿勢と形状を推定するパイプラインCRISPを提案し、形状デコーダをアクティブシェイプモデルで近似して姿勢・形状補正を効率的に解き、自己学習によるドメイン適応を実現した。
- CUPS: 深層不確実性のコンフォーマル化による人間姿勢・形状推定の改善姿勢推定2024/12/1
RGB動画から3D人間の形状と姿勢を推定する際に、深層不確実性とコンフォーマル予測を組み合わせて信頼度を校正し、精度と確率的保証を両立させた手法を提案。
- KISS-Matcher: 高速でロバストな点群位置合わせの再考点群位置合わせ2024/9/1
点群位置合わせのための新しい特徴検出器Faster-PFHとk-coreベースのグラフ枝刈りを組み合わせ、高速かつ高精度なオープンソースC++ライブラリKISS-Matcherを開発した。
- イベントベース衛星姿勢推定におけるSim2Realギャップを埋めるテスト時自己教師あり学習sim2real2024/9/1
イベントセンサを用いた衛星姿勢推定で、テスト時に予測姿勢とイベントデータを整合させ自己教師ありで補正し、検証モジュールで認定された入力のみを逆伝播してSim2Realギャップを縮小する手法を提案。
- 形状推定と物体追跡を同時に行う証明可能なアルゴリズム物体追跡2024/6/1
RGB-D画像列から得た3Dキーポイントを用いて、物体の形状と姿勢を同時に推定する固定ラグ平滑化問題を定式化し、半正定値緩和により証明可能な最適解を求める手法を提案。
- 3D動的シーングラフとLLMを用いた長期的な人間軌道予測軌道予測2024/5/1
3D動的シーングラフとLLMで人間と環境のインタラクションを予測し、それを連続時間マルコフ連鎖で位置分布に変換することで、最大60秒先までの屋内人間軌道を高精度に予測する手法を提案した。
- Clio: タスク駆動型オープンセット3Dシーングラフのリアルタイム構築シーングラフ2024/4/1
自然言語で与えられたタスクに必要な粒度で物体や領域を選択し、情報ボトルネックに基づく凝集型クラスタリングでリアルタイムに3Dシーングラフを構築する手法を提案。
- 任意ノイズを持つ多項式系のための一般化モーメントカルマンフィルタ状態推定2024/3/1
多項式系の状態推定を多項式最適化問題として定式化し、モーメント緩和で解くことで、非ガウスノイズ下でも高精度なフィルタリングを実現した。
- 階層的3Dシーングラフにおけるタスク・動作計画タスク・動作計画2024/3/1
階層的3Dシーングラフから効率的な計画領域を導出し、大規模環境でのタスク・動作計画を実現する手法を提案し、実世界の移動マニピュレータで検証した。
- Khronos: 動的環境における時空間メトリック・セマンティックSLAMの統一的アプローチSLAM2024/2/1
動的環境でロボットの姿勢推定と環境の密な時空間マップ構築を同時に行う枠組みを提案し、短期動態と長期変化を階層的に扱うKhronosを実装した。
- マルチモデル3D位置合わせ：雑然とした点群中の複数移動物体の探索3D位置合わせ2024/2/1
2つの点群間で複数の物体の動きを同時に推定するマルチモデル3D位置合わせ問題を定式化し、外れ値に頑健なEMベースの手法を提案した。
- Kimera2: 実世界で堅牢かつ高精度なメトリック・セマンティックSLAMSLAM2024/1/1
オープンソースのメトリック・セマンティック視覚慣性SLAMライブラリKimeraを改良し、特徴追跡やキーフレーム選択、多様な入力対応、外れ値除去を強化して各種ロボットで評価した。
- 言語対応空間オントロジーによる屋内・屋外3Dシーングラフ生成3Dシーングラフ2023/12/1
LLMで屋内・屋外の空間オントロジーを自動構築し、Logic Tensor Networksで論理規則を組み込むことで、ラベルが少ない環境でも3Dシーングラフを高精度に生成する手法を提案。
- 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。
- VERF: Neural Radiance Fieldsによる姿勢推定のランタイムモニタリング姿勢推定2023/8/1
NeRFを用いて単眼カメラの姿勢推定の正しさを実行時に検証する2手法(VERF-PnPとVERF-Light)を提案し、ロボットやロケットのデータで有効性を示した。
- オンボード知覚を備えたソフトドローンによる高速空中把持空中マニピュレーション2023/8/1
オンボードの知覚パイプラインを備えたソフト空中マニピュレータを開発し、多様な物体を高速で把持できることを示した。
- ロボティクスにおける空間知覚の基盤：階層表現とリアルタイムシステム空間知覚2023/5/1
ロボットの空間知覚を階層的な3Dシーングラフで表現し、環境探索中に逐次構築し、長期運用でループ閉じ込みにより修正する一連のアルゴリズムを提案した論文。
- 自動運転車の知覚失敗に対するタスク認識型リスク推定自動運転2023/5/1
知覚失敗が走行計画の安全に与える影響を評価するタスク認識型リスク推定器を提案し、コピュラを用いて知覚シナリオと代替シナリオ間の相対リスクを推定する。
- 自動バレーパーキングのためのマルチカメラ視覚慣性SLAMSLAM2023/4/1
Kimeraを拡張し、複数カメラと車輪オドメトリを統合した視覚慣性SLAMを構築。単眼でも使えるループ閉じ込み手法と、セグメンテーションを活用した密な自由空間マッピングを提案し、フォードの車両データで従来手法を上回る精度を示した。
- Hydra-Multi：マルチロボットチームによる協調的オンライン3Dシーングラフ構築マルチロボット・シーングラフ2023/4/1
複数のロボットが収集したセンサデータから、オンラインで共同の3Dシーングラフを構築する初のマルチロボット空間知覚システムを提案。
- 実環境展開に向けた耐障害性分散マルチロボットVisual SLAM：データセット・実験・教訓マルチロボットSLAM2023/4/1
分散型マルチロボットSLAMシステムKimera-Multiを通信途絶に耐えるよう改良し、MITキャンパスで最大8台・8kmの実機実験データセットを公開、集中型との比較で有効性を検証した。
- データ対応付け不要のランドマークベースSLAMSLAM2023/2/1
未知環境でランドマークの数や観測との対応が不明な状況でも、軌跡・ランドマーク位置・対応関係を同時推定するSLAM手法を提案し、シミュレーションと実データで有効性を示した。
- アンサンブル自己訓練による物体姿勢推定器の自己教師あり学習：修正と認証アプローチ物体姿勢推定2023/2/1
深度情報を用いて姿勢推定を修正する微分可能なモジュールと、その修正結果を認証しながら複数の推定器を自己教師ありで訓練するアンサンブル手法を提案し、3Dアノテーションなしで教師ありベースラインを上回る性能を実現した。
- Loc-NeRF: ニューラル放射輝度場を用いたモンテカルロ自己位置推定自己位置推定2022/9/1
事前学習済みNeRFを地図として使い、モンテカルロ自己位置推定と組み合わせることで、初期姿勢推定なしにRGBカメラのみでリアルタイムにロボットの自己位置を推定する手法を提案した。
- 大規模（視覚）言語モデルを活用したロボットの3Dシーン理解3Dシーン理解2022/9/1
事前学習済み言語モデルと視覚言語モデルを用いて、ロボットの3Dシーン理解（部屋分類）を行い、言語のみ・視覚言語併用の複数手法を比較した。最良手法は約70%の部屋分類精度を達成し、純視覚やグラフ分類器を上回り、言語に由来する汎化・転移性能も示した。
- 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。
- D-Lite: マルチロボット協調のための3Dシーングラフのナビゲーション指向圧縮マルチロボット協調2022/9/1
3Dシーングラフをグラフスパナで圧縮し、限られた通信帯域下でもロボット間でナビゲーションに必要な最短経路情報を効率的に共有する手法を提案した。
- 極限地下環境におけるSLAMの現在と未来SLAM2022/8/1
地下トンネル探査競技会SubTに参加した6チームのSLAM手法を比較し、LiDAR中心のSLAMや異種マルチロボット運用の現状・課題・オープンソース資源をまとめたサーベイ。
- 外れ値に頑健な幾何学的知覚のための推定契約外れ値ロバスト推定2022/8/1
ロボティクスやコンピュータビジョンにおける外れ値に頑健な幾何学的推定について、ロバスト統計の理論を非凸領域やベクトル値測定、未知の外れ値数に拡張し、推定アルゴリズムが真値に近い解を保証する条件（推定契約）を明らかにしたサーベイ論文。
- 能動的SLAMのサーベイ：最新動向と新たなフロンティアSLAM2022/7/1
ロボットが自ら動いて環境地図を高精度に作る「能動的SLAM」の研究を、歴史・統一的な問題定式化・モジュール型解法・深層強化学習やマルチロボット協調まで幅広く整理したサーベイ。
- 大規模言語モデルからゼロショット常識を抽出するロボット3Dシーン理解3Dシーン理解2022/6/1
大規模言語モデルの常識知識を活用し、3Dシーングラフ内の物体から部屋ラベルをゼロショットで推定する手法を提案した。
- 証明可能な3D物体姿勢推定：基礎理論、学習モデル、自己訓練姿勢推定2022/6/1
部分点群から物体姿勢を推定し、その推定が正しいことを保証する証明書を同時に出力する枠組みを提案。C-3POという学習モデルと自己教師あり訓練法を開発した。
- MITの実践的ロボティクス講座：自動運転車のための視覚ナビゲーション視覚ナビゲーション2022/6/1
MITで開講された、ドローンや自動運転車を対象に視覚ナビゲーションの全パイプラインを学ぶ実践的なロボティクス講座の開発・実施・オープンソース化について報告した論文。
- カテゴリレベル物体の最適かつロバストな姿勢・形状推定：2D/3Dセマンティックキーポイントからのアプローチ姿勢推定2022/6/1
2Dまたは3Dのキーポイントからカテゴリ内の物体の姿勢と形状を推定する問題に対し、半正定値緩和に基づく初の証明可能な最適解法と、外れ値にロバストなグラフ理論的枠組みを提案した。
- 知覚システムの実行時監視：決定論的・確率的・学習ベースの故障検出と識別故障監視2022/5/1
自動運転などの知覚システムを対象に、診断グラフを用いた実行時故障検出・識別の枠組みを定式化し、決定論的・確率的・学習ベースのアルゴリズムと保証を提案、Apollo上で有効性を実証した論文。
- マルチロボットSLAMのためのループ閉じ込み優先順位付けマルチロボットSLAM2022/5/1
複数ロボットのSLAMで全ループ閉じ込み候補を計算するのは非現実的なため、ポーズグラフやビーコン近接性、点群特性に基づいて優先順位を付けて効率的に選択する手法を提案し、DARPA地下トンネル課題で誤差を大幅に削減した。
- LOCUS 2.0: リアルタイム地下3Dマッピング向けの堅牢で計算効率の高いLiDARオドメトリLiDARオドメトリ2022/5/1
法線ベースGICPの改良、適応型ボクセルフィルタ、スライディングウィンドウ地図により、計算・メモリ制約下でも大規模地下環境で動作するLiDARオドメトリを実現し、データセットと共にオープンソース公開した。
- LAMP 2.0: 過酷な大規模地下環境での運用に向けた堅牢なマルチロボットSLAMシステムマルチロボットSLAM2022/5/1
DARPA地下チャレンジ向けに、異種ロボットチームが未知の大規模地下環境で高精度に自己位置推定と3Dマッピングを行うマルチロボットSLAMシステムを開発し、実環境データで評価した。
- Hydra: 3Dシーングラフをリアルタイム構築・最適化する空間知覚システム3Dシーングラフ2022/1/1
センサデータからESDF・トポロジカルマップ・部屋分割を逐次構築し、階層的記述子によるループ閉じ込み検出とシーングラフ最適化を実現したリアルタイム空間知覚システム。
- 外れ値に頑健な幾何知覚のための認証可能最適化：半正定値緩和とスケーラブルな大域最適化幾何知覚/最適化2021/9/1
外れ値を含む幾何知覚推定を多項式最適化として定式化し、疎な半正定値計画緩和と高速ソルバSTRIDEにより大規模かつ認証付きで大域最適解を得る枠組みを提案した。
- ロバスト性を超えて：レジリエントなマルチロボットシステムへのアプローチ分類群制御2021/9/1
マルチロボットシステムにおけるレジリエンス（予期せぬ障害からの回復力）の定義・測定・維持方法を、知覚・制御・計画・学習の各領域にわたり整理し、アプローチの形式的分類を提案したサーベイ論文。
- 3Dシーングラフ上の階層表現と明示的記憶を用いたGNNナビゲーション方策の学習ナビゲーション2021/8/1
3Dシーングラフをエージェント中心の特徴空間に埋め込むグラフニューラルネットワークを提案し、強化学習で物体探索ナビゲーション方策を学習させた研究。
- 非平滑凸最適化による深度データからの滑らかなメッシュ推定3D復元2021/8/1
深度マップと視覚オドメトリの疎なランドマークから、非平滑凸最適化を主双対法で解いて直接3Dメッシュをリアルタイム生成する手法を提案した論文。
- マルチエージェントシステムにおける計算と通信の協調設計によるリアルタイム監視・制御群制御2021/8/1
各エージェントのローカル処理量と通信スケジューリングをAge of Informationに基づき同時最適化し、Whittle index法で効率的な資源配分を実現した。
- Kimera-Multi：マルチロボット向け堅牢な分散密メトリック・セマンティックSLAMマルチロボットSLAM2021/6/1
視覚慣性センサ搭載の複数ロボットがピアツーピア通信のみで分散的に位置推定と地図構築を行い、誤ったループ閉じ込みを頑健に排除しつつ、意味ラベル付き3Dメッシュをリアルタイム生成するシステムを提案した。
- グラフ学習のためのニューラルツリーグラフニューラルネットワーク2021/5/1
入力グラフから階層的なH-treeを構築し、その上でメッセージパッシングを行う新しいGNNアーキテクチャを提案。既存GNNの表現力限界を理論的に克服し、3Dシーングラフの半教師ありノード分類で精度向上を示した。
- カテゴリレベル3D物体認識のための最適姿勢・形状推定3D認識2021/4/1
カテゴリ内形状変動に対応しつつ、姿勢推定を回転・並進・形状に分離して半正定値緩和と閉形式解で厳密最適解を求める手法を提案し、さらに外れ値除去層を加えて頑健化した。
- 自己教師あり幾何認識幾何認識2021/3/1
正解の幾何モデルラベルなしで特徴記述子を学習する枠組みを提案し、ロバストモデルフィッティングと深層特徴学習を交互最適化で統合した。
- NeBula：過酷環境下でのロボット自律性を目指すフレームワーク — DARPA地下チャレンジにおけるTEAM CoSTARの取り組み自律探査2021/3/1
DARPA地下チャレンジでCoSTARチームが用いた、不確実性を考慮した自律探査フレームワークNeBulaのアルゴリズム・ハードウェア・ソフトウェア構成と競技結果をまとめた論文。
- ソフトドローンによる動的グラスピング：理論から実践へ空中マニピュレーション2021/3/1
剛体グリッパの代わりに柔らかい腱駆動グリッパを搭載したクアッドロータを開発し、移動しながらの動的把握を実現した。物理シミュレーションと実機実験で有効性を示し、23回の試行で91.7%の成功率を達成した。
- LION: 視覚不可環境向けLiDAR慣性オブザーバビリティ認識ナビゲータLiDAR慣性オドメトリ2021/2/1
IMUとLiDARを固定ラグ平滑化で融合し、外部キャリブレーションをオンライン推定する高速オドメトリ手法を提案。幾何学的制約の弱さを自己評価するオブザーバビリティ指標を備え、地下環境での性能を実証した。
- Kimera：SLAMから3D動的シーングラフによる空間認識へSLAM2021/1/1
視覚慣性データから3D動的シーングラフ（DSG）を自動構築する初の手法Kimeraを提案し、SLAM・意味的3D再構成・物体位置推定・人物姿勢推定を統合して評価した論文。
- 知覚システムの監視と診断可能性故障診断2020/11/1
知覚システムの実行時監視と故障検出・識別のための数理的モデルを提案し、自己運転シミュレータで有効性を示した論文。
- 不変量に基づく外れ値棄却のためのグラフ理論的アプローチROBINロバスト推定2020/11/1
測定値の相互整合性を不変量で高速判定し、グラフのクリーク/最大k-coreで外れ値を除去する手法ROBINを提案。90%以上が外れ値でも既存ソルバのロバスト性を向上させる。
- Kimera-Multi：分散型マルチロボット計量意味SLAMシステムマルチロボットSLAM2020/11/1
視覚慣性センサを搭載した複数ロボットが通信しながら分散的に3Dメッシュと意味ラベル付き地図をリアルタイム構築するSLAMシステムを提案。
- 外れ値に頑健な推定：困難性、最小限のチューニングで済むアルゴリズム、および応用ロバスト推定2020/7/1
外れ値に頑健な推定の統一的な定式化を提案し、その近似不可能性を証明するとともに、事前知識なしで動的に外れ値を分離する最小チューニングアルゴリズムを開発し、ロボット知覚問題で評価した。
- 外れ値に強い幾何学的知覚のための証明可能なロバスト推定フレームワークロバスト推定2020/6/1
外れ値が多い状況でも大域最適性を証明できる幾何学的知覚アルゴリズムの設計フレームワークを提案し、TLS推定を多項式環上の最適化として再定式化してSDP緩和のタイト性を示した。
- 知覚システムの実行時監視と故障診断可能性故障診断2020/5/1
マルチプロセッサの自己診断可能性理論を拡張し、異種出力や時間次元を扱うグラフ理論的アプローチで知覚システムの実行時故障検出と検出可能な故障モジュール数の上限計算を可能にした。さらにトポス理論で定式化し任意時間区間での診断可能性を示した。
- 軟体空中マニピュレーションのための制御と軌道最適化軟体マニピュレーション2020/4/1
クアッドロータと腱駆動軟体グリッパからなる軟体空中マニピュレータに対し、幾何学制御と最小スナップ軌道最適化、準静的有限要素モデルを組み合わせた分離型制御手法を提案し、シミュレータで評価した。
- LAMP：知覚困難な地下環境探査のための大規模自律マッピング・測位SLAM2020/3/1
DARPA地下チャレンジ向けに開発したLiDARベースのマルチロボットSLAMシステムを報告し、トンネルなど特徴の乏しい大規模地下環境での精度とロバスト性を評価した。
- 3D動的シーングラフ：場所・物体・人間を扱う行動可能な空間認識空間認識2020/2/1
視覚慣性データから物体・人間・場所の関係を動的にグラフ化する空間認識エンジンを提案し、SLAMと人体メッシュ追跡を統合した。
- TEASER: 高速で証明可能な点群レジストレーション点群レジストレーション2020/1/1
大量の外れ対応を含む3D点群間の位置合わせを、TLSコストとグラフ理論的分解およびSDP緩和により高速かつ大域最適性を証明可能に解くアルゴリズムTEASERとその高速版TEASER++を提案した。
- 完全な形状：2Dランドマークからの証明可能に最適な3D形状復元3D形状復元2019/11/1
単一画像の2Dランドマークから3D変形形状モデルを用いてカメラ姿勢と形状パラメータを同時最適化し、SOS緩和で証明可能に最適な復元を実現。外れ値除去層を加えたロバスト版も提案。
- Kimera：リアルタイム計量・意味SLAMのオープンソースライブラリSLAM2019/10/1
視覚慣性オドメトリ・ポーズグラフ最適化・3Dメッシュ生成・意味ラベリングを統合し、CPUでリアルタイムに3D計量意味メッシュを構築するモジュール式C++ライブラリを公開した。
- DOOR-SLAM: ロボットチーム向け分散・オンライン・外れ値耐性SLAM分散SLAM2019/9/1
ロボット間の誤ったループ閉じ込みを分散的に排除しつつ、保守的すぎない設定で高精度な軌跡推定を実現する完全分散型SLAMシステムを提案した。
- 非凸性の段階的緩和によるロバストな空間認識：非最小ソルバから大域的外れ値除去までロバスト推定2019/9/1
Black-Rangarajan双対性とGNCを非最小ソルバに組み合わせ、初期値なしで外れ値に頑健な大域推定を実現した汎用手法を提案。点群・メッシュ位置合わせ、ポーズグラフ最適化、物体姿勢推定で70-80%の外れ値に耐えることを示した。
- 外れ値に頑健なWahba問題の四元数ベース認定最適解法ロバスト最適化2019/5/1
外れ値が多い場合でもWahba問題を多項式時間で大域的最適解に解く手法QUASARを提案。四元数とTLSコストをQCQPに定式化し、タイトなSDP緩和で95%外れ値でも認定最適解を得る。
- 構造規則性を利用した逐次的な視覚慣性3Dメッシュ生成SLAM/3D復元2019/3/1
VIOの状態推定とメッシュ正則化を因子グラフで密結合し、構造規則性を検出・適用して逐次的に3Dメッシュを生成する手法を提案。局所化精度も向上する。
- 外れ値に頑健な空間知覚：困難性、汎用アルゴリズム、保証ロバスト推定2019/3/1
外れ値を含む空間知覚問題の計算困難性を示し、各インスタンスの近似品質を評価する下界と、グローバルソルバを活用して外れ値を反復除去する汎用アルゴリズム「適応トリミング」を提案した。
- 外れ値が99%でも高精度に位置合わせできる多項式時間解法TEASER位置合わせ/ロバスト推定2019/3/1
3D点群の位置合わせを外れ値に強い切断最小二乗で定式化し、回転・並進・スケールを分離して多項式時間で解く手法を提案した。最大99%の外れ値まで耐え、RANSACや局所最適化より高精度であることを示した。
- ロボットの協調設計：単調でないケースを超えて設計最適化2019/2/1
ロボットのハードウェアとソフトウェアを自動で最適に組み合わせる二値最適化手法を提案し、ドローン競技用機体やマルチロボットシステムの設計で有効性を示した。
- 離散連続グラフィカルモデルによるSLAMの知覚的エイリアシングのモデリングSLAM2018/10/1
SLAMにおける知覚的エイリアシング（類似した見た目による誤対応）を、連続部と離散部を組み合わせたグラフィカルモデルで表現し、初期推定に依存せず外れ値を扱える半正定値緩和による推論法を提案した。
- Navion: ナノドローン自律航法向け2mW完全集積リアルタイム視覚慣性オドメトリ加速器VIO/ASIC2018/9/1
視覚慣性オドメトリ(VIO)の全システムを65nm CMOSの1チップに集積し、圧縮と疎性活用でメモリを削減、EuRoCのステレオ画像を20fpsでリアルタイム処理しつつ平均消費電力わずか2mWを実現したASIC。
- LQG制御とセンシングの協調設計制御設計2018/2/1
限られたセンサ候補からコストを考慮してセンシングと制御を同時設計する問題を扱い、分離原理と近似優モジュラ集合関数最適化に基づく多項式時間アルゴリズムを提案した論文。
- 外れ値を含むポーズグラフ最適化のための凸緩和SLAM2018/1/1
外れ値に頑健なポーズグラフ最適化のため、重尾ノイズ対応のロバスト推定器と初期値不要の半正定値計画による凸緩和を提案し、大規模シミュレーションで有効性を示した。
- センシング制約付きLQG制御制御理論2017/9/1
センサ選択・推定・制御を同時に設計する「センシング制約付きLQG制御」を定式化し、分離原理に基づくスケーラブルな準最適アルゴリズムを提案した論文。
- リソース制約ロボットのためのスパース深度センシング深度推定2017/3/1
搭載電力や積載量が限られ従来の深度センサを持てないロボット向けに、少数の点深度計測から人工環境の規則性を利用して圧縮センシング的に深度を復元する手法を提案し、2D/3Dでの理論的保証と高速アルゴリズムを示した論文。
- 通信制約下でプライバシーを守る分散SLAM：軽量アルゴリズムと物体ベース地図分散SLAM2017/2/1
通信インフラが不安定な環境で複数ロボットが協調して地図を作るため、生センサデータを送らず部分的な情報交換だけでポーズグラフ最適化を行う分散アルゴリズムを提案し、物体ベース地図モデルへの拡張と実機・シミュレーション評価を示した論文。
- SE-Sync: 特殊ユークリッド群上の同期のための証明可能に正確なアルゴリズムSLAM/姿勢推定2016/12/1
姿勢間の相対計測から大域最適な姿勢推定を効率的に求める手法を提案し、ノイズが閾値以下なら最適性を事後検証できる半正定値緩和とリーマン多様体上の最適化を組み合わせた。
- SE(3)上の同期問題に対する証明可能な最適解アルゴリズム幾何推定/最適化2016/11/1
ノイズを含む相対姿勢計測から全ポーズを推定するSE(3)同期問題を、半正定値緩和とリーマン多様体上の最適化で効率的に大域最適解を求め、その最適性を事後検証できるSE-Syncを提案した。
- 限られた計算資源下で視覚慣性ナビゲーションを最大化する注意と予測に基づく視覚手がかり選択視覚慣性ナビゲーション2016/10/1
計算資源が限られるロボットの視覚慣性ナビゲーションにおいて、将来のロボット運動を予測しつつタスク性能に基づき貪欲法で重要な視覚手がかりを選ぶ手法を提案し、ドローン実験で高精度かつ低処理時間を実現した。
- SLAMの過去・現在・未来：ロバスト知覚時代に向けてSLAM2016/6/1
SLAMの30年の進展を概観し、標準的定式化・ロバスト性・長期マッピング・意味表現・性能保証・能動SLAMなどの研究動向を整理して未解決課題を提示したサーベイ兼チュートリアル論文。
- 多様体上の事前積分によるリアルタイム視覚慣性オドメトリ視覚慣性オドメトリ2015/12/1
キーフレーム間の慣性計測を回転群の多様体構造を考慮して事前積分し、因子グラフに統合することで、リアルタイム視覚慣性オドメトリを高速化した論文。
- 3D SLAMにおけるラグランジュ双対性：検証手法と最適解SLAM2015/6/1
SLAMの推定問題をラグランジュ双対問題として定式化し、得られた凸SDPを解くことで候補解の最適性ギャップを評価・証明できることを示した論文。
- 複素領域におけるポーズグラフ最適化：ラグランジュ双対性、双対ギャップゼロの条件、および最適解SLAM/最適化2015/5/1
ポーズグラフ最適化を複素領域で定式化し、ラグランジュ双対性を用いて多くの実用ケースで大域的最適解を保証する条件とアルゴリズムを導出した論文。
- 角度多様体から整数格子へ：ポーズグラフ最適化に応用する向き推定の保証付き手法ポーズグラフ最適化2012/11/1
ポーズグラフの向き推定を整数ベクトル上の無制約二次最適化に等価変換し、最大尤度解の一意性を保証するとともに複数仮説推定で極端なノイズにも耐える手法を提案した。
