Marcin Dymczyk
収録論文 12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
- 自律移動ロボット向け高速画像異常軽減画像前処理2021/9/1
雨や埃によるカメラ画像の劣化をリアルタイムで軽減する前処理手法を提案し、既存手法より最大40倍高速で高精度を実現した。
- ステレオカメラデータを用いたリアルタイム動的障害物の検出と追跡障害物検出・追跡2020/7/1
ステレオカメラのノイズを含む点群データから動的物体をリアルタイムに検出・追跡し、人か一般動的物体に分類して速度推定し、障害物回避用の2D占有格子を生成するシステムを提案した。
- 単一スキャンで即座に自己位置推定するLiDAR-視覚融合グローバルローカリゼーショングローバルローカリゼーション2020/3/1
1回の3D LiDARスキャンから学習ベースのセグメント記述子で6自由度姿勢を推定し、カメラ画像を融合して検索精度を最大26%向上させた研究。
- SegMap：セグメントベースの地図構築と自己位置推定SLAM2019/9/1
3D点群をセグメント単位で扱い、データ駆動型の単一記述子で全局自己位置推定・密地図再構築・意味情報抽出を同時に行う地図表現手法を提案した論文。
- 見た目変化に強い都市部向け視覚自己位置推定システム視覚自己位置推定2019/2/1
都市屋外で昼夜や天候により見た目が変わっても、複数セッション地図と車輪オドメトリを統合して高精度に自己位置を推定するVIZARDを提案し、実走行でほぼ100%の再現率と0.5m未満の精度を示した。
- 屋外環境での長期的な視覚的自己位置推定のための効率的な地図管理視覚的自己位置推定2018/8/1
リソース制約のある屋外で複数車両が長期運用する視覚的自己位置推定システム向けに、地図の新規追加と共観測統計の更新を組み合わせた地図管理手法を提案し、地図サイズを抑えつつ外観変化への対応と効率的なオンライン位置推定を実現した。
- LandmarkBoost：ロバストな自己位置推定のための効率的な視覚的文脈分類器自己位置推定2018/7/1
2D-3Dマッチングをランドマーク分類問題として捉え、ブースティング分類器と画像全体の文脈情報を活用することで、視点変化や見た目の変化に頑健な位置推定手法を提案した。
- 都市環境における視覚的自己位置推定のための動的物体セグメンテーション視覚的自己位置推定2018/7/1
合成データと実世界データを組み合わせてCNNを学習し、混雑した街路で動的物体を半教師ありで検出して視覚的自己位置推定のロバスト性を高める手法を提案した。
- maplabによる長期大規模マッピングと自己位置推定SLAM2018/5/1
オープンソースのmaplabフレームワークを用いて、複数セッションから一貫した地図を構築し、数ヶ月後でも6自由度の自己位置推定や新規軌跡の登録が可能なことを実証した論文。
- 視覚慣性による教示・再現型の空中点検システム教示・再現/空中点検2018/3/1
手持ち端末で点検動作を実演して空中ロボットに教示し、GPSの使えない屋内環境で視覚慣性地図に基づき滑らかな軌道で点検を再現するシステムを提案した。
- maplab：視覚慣性マッピングと自己位置推定のためのオープン研究フレームワークSLAM2017/11/1
視覚慣性SLAMのマルチセッションマップ構築・統合・自己位置推定を一貫して行えるC++製オープンソース研究基盤maplabを提案し、公開データセットで評価した。
- Topomap：視覚SLAM地図に基づくトポロジカルマッピングとナビゲーションSLAM/ナビゲーション2017/9/1
視覚SLAMの疎な特徴点地図から占有情報を抽出し、凸自由空間クラスタを頂点とする3次元トポロジカル地図を構築して、経路計画を効率化するフレームワークを提案した。
