Maxime Vaidis
収録論文 11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
- 見えざるものを暴く：視覚アルゴリズムのオフラインベンチマークのための露光時間エミュレーションデータセット/ベンチマーク2023/9/1
任意の露光時間の画像を生成するエミュレータと、10km・55経路のマルチ露光ステレオデータセットBorealHDRを提案し、自動露出アルゴリズムを再現可能にオフライン評価できるようにした。
- RTS-GT: ロボティックトータルステーションによる真値データセットSLAM2023/9/1
3台のロボティックトータルステーションで移動ロボットを追跡し、6自由度の高精度な真値軌道を記録した大規模データセットを構築し、GNSSより22倍安定した計測を実現した。
- ロボティックトータルステーションによる地上真値軌跡のベンチマークSLAM評価2023/9/1
移動ロボットのSLAM評価用に、ロボティックトータルステーション(RTS)とGNSSの精度・再現性を比較し、RTSがより高精度で再現性の高い地上真値を生成できることを示した。
- ロボットトータルステーションによる高精度な正解軌道の不確かさ解析SLAM2023/8/1
3台のロボットトータルステーションを融合し、モンテカルロ法で6自由度姿勢の不確かさを計算する手法を提案し、50km以上の軌道で各ノイズ源の影響を評価した。
- 高精度な軌道再構成のための外部キャリブレーションキャリブレーション2022/10/1
複数のロボティックトータルステーションを手動の基準点収集や同期測定なしで外部キャリブレーションする手法を提案し、30km以上の軌道で従来法より25%精度を向上させた。
- 重力制約付き点群レジストレーションSLAM2022/3/1
IMUの重力ベクトルを利用してICPの推定自由度を4DOFに削減し、重力に整合した姿勢推定を可能にするフロントエンドを提案。大規模屋外やDARPA地下トンネル競技で検証し、従来の6DOF ICPより局所化ドリフトを30%低減した。
- 亜寒帯森林におけるキロメートル規模の自律ナビゲーション：課題と教訓自律ナビゲーション2021/11/1
積雪や降雨が変動する亜寒帯森林で、点群レジストレーションによる教示・再現型の自律走行を18.8km以上にわたり実験し、積雪が局所化精度に与える影響やGNSSの限界を明らかにした。
- DARPA地下探査チャレンジにおける異種ロボット群探査システム群制御2021/10/1
GPSの使えない地下環境で複数のロボットが協調して物体を探索するシステムを構築し、DARPA SubTチャレンジで非DARPA資金チーム最高の3位に入った実践報告。
- トータルステーションによる6自由度の高精度屋外真値計測計測・真値2021/4/1
3台のトータルステーションで車両の6自由度姿勢をリアルタイム計測する参照システムを構築し、森林などGNSSが弱い環境でも平均10mm・0.6度の精度を達成した。
- リー代数を用いたICPアルゴリズムの改善SLAM2020/10/1
IMUの姿勢情報をリー代数に基づく角度ペナルティ項としてICPのコスト関数に組み込み、パラメータ調整なしで点群レジストレーションのドリフトを抑える手法を提案した論文。
- 大型スキッドステアロボットのオドメトリモデルを亜寒帯環境で評価オドメトリ/移動ロボット2020/4/1
590kgの大型スキッドステアロボットを雪上とコンクリート上で走行させ、4種類のオドメトリモデルの精度を比較・チューニングした研究。
