Ming Liu
収録論文 144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
- LiBRA: 連合学習におけるビザンチン耐性クライアント選択のためのロジット指紋連合学習2026/10/19
クライアントのパラメータではなくモデルの出力（クラス別ロジット応答）の指紋で比較することで、セキュアアグリゲーションと両立しつつアーキテクチャ非依存なビザンチン耐性クライアント選択を実現した。
- Time-JEPA：物理時系列で動画ワールドモデルを接地するワールドモデル2026/10/14
低次元で時間的に整合した物理時系列を補助監督として動画ワールドモデルを微調整し、物理状態の時間変化を保持させる手法を提案。自動運転・ロボット操作・人体動作で現在状態復号や将来予測が改善。
- 継続観測と適時介入による能動的フィジカルAIフィジカルAI2026/10/12
物理世界を継続的に観測し、介入すべき状況を自ら判断して適切なタイミングで行動を起こす能動的フィジカルAI「ProAgent」を提案。
- DeepJEPA：内部計算を適応的に配分する世界モデルプランナー世界モデル2026/9/30
各遷移の計算深さをテスト時スケーリング軸として扱い、意思決定に重要な遷移だけを深く推論する重み共有型の世界モデルを提案し、固定深さのプランナーと同等以上の性能を少ない計算量で実現した。
- 安全でロバストな自動運転のためのリスク感受性と不確実性を考慮した意思決定・制御フレームワーク自動運転/安全強化学習2026/9/9
リスク感受性分布強化学習とアンサンブル不確実性推定を組み合わせ、不確実性に応じて制約を適応調整するHOCBF安全補正機構を備えた自動運転意思決定・制御フレームワークを提案。無信号交差点でのシミュレーションで安全性・効率・ロバスト性のバランスを実証。
- NTR: エンドツーエンド運転におけるシーントークンボトルネックのためのニューラルトークン再構成自動運転2026/5/1
エンドツーエンド自動運転のシーントークンボトルネックに、マスク潜在再構成による自己蒸留を導入し、計画に有用な視覚表現を保持させる手法を提案。
- FeaXDrive: 実現可能性を考慮した軌道中心拡散プランニングによるエンドツーエンド自動運転自動運転2026/4/1
拡散プランニングで生成される軌道の物理的実現可能性（局所的な幾何学的歪み、運動学的制約違反、走行可能領域からの逸脱）を改善するため、軌道中心の定式化に基づく適応的曲率制約学習、走行可能領域ガイダンス、実現可能性を考慮したGRPO後訓練を統合した手法を提案した。
- 自動ベクター道路地図生成のための拡張逆透視変換自動運転/地図生成2026/1/1
逆透視変換(IPM)を改良し、レーンラインをCatmull-Romスプライン、その他の地面標示をポリゴンで表現して、インスタンスセグメンテーションを参照に3次元位置とホモグラフィ行列・車両姿勢を同時最適化する低コストなベクター道路地図生成フレームワークを提案した。
- 大規模動的環境でのロバストな自己位置推定のためのセマンティックLiDAR慣性車輪オドメトリ融合自己位置推定2025/9/1
LiDAR・IMU・車輪オドメトリを密結合し、セマンティック情報を活用したスキャンマッチングと適応的スケーリングで、大規模動的環境での高精度かつドリフトの少ない自己位置推定を実現した。
- DuLoc: 変化する動的広域環境における生涯二層ローカリゼーションローカリゼーション2025/7/1
LiDAR慣性オドメトリとオフラインマップベースのローカリゼーションを密結合し、動的で変化する広域環境でもロバストに自己位置推定する手法を提案。港湾での長期実証実験で有効性を示した。
- UDMC: 交通参加者の運動予測を統合した都市自動運転のための意思決定・制御統合フレームワーク自動運転2025/1/1
都市環境での自動運転において、意思決定と運動制御を単一の最適制御問題として統合し、周辺車両や歩行者、信号などの動的相互作用を考慮した解釈可能なLevel 4フレームワークを提案。CARLAでの高忠実度シミュレーションで有効性を示した。
- 屋外環境における自律ナビゲーションのためのリアルタイムメトリック・セマンティックマッピングSLAM/マッピング2024/12/1
LiDAR・視覚・慣性センサを融合し、GPU加速により7ms未満で大規模屋外環境のメトリック・セマンティックメッシュマップをオンライン生成するシステムを提案し、実環境ナビゲーションに統合した。
- FisheyeDepth：魚眼カメラ向け実スケール自己教師あり深度推定モデル深度推定2024/9/1
魚眼カメラの歪みを考慮した投影・再投影と実スケールの姿勢情報を組み合わせ、自己教師ありで実用的な深度推定を可能にしたモデルを提案。
- 生体内実験で検証した脳深部超音波焼灼の熱線量モデリング医療ロボティクス2024/9/1
脳腫瘍治療用の針型超音波焼灼において、有限要素法による熱損傷評価を強化したシミュレーションを構築し、MR温度画像で生体内検証した。
- 速度場：軌道計画のための情報豊富な走行コスト表現軌道計画2024/9/1
自動運転の軌道計画向けに、人間の運転デモから学習した進行方向と速度の事前情報を与える局所地図表現「Velocity Field」を提案し、実データでラスタ化コストマップより高信頼・高効率であることを示した。
- スペクトル注意ネットワークとPPOによる意図予測と意思決定の統合自動運転/意思決定2024/8/1
周囲車両の意図予測と意思決定を明示的に結合し、スペクトル注意ネットとPPOで効率的に学習する自動運転フレームワークを提案した。
- LiDAR融合済み事前地図を用いた高精度単眼測位測位・自己位置推定2024/7/1
LiDARで強化した視覚的事前地図上で深層学習による視覚特徴を追跡し、単眼カメラのみでセンチメートル級のグローバル測位を実現した。
- RiskMap: 都市走行環境における自動運転の運動計画のための統合運転コンテキスト表現運動計画2024/6/1
交通参加者に対する統計的認知を微分可能なリスク場として表現するRiskMapを提案し、サンプリングベースのプランナで訓練・評価して走行の安全性と滑らかさを改善した。
- BeautyMap: バイナリ符号化適応型グラウンドマトリクスによるグローバルマップの動的点除去SLAM/マッピング2024/5/1
バイナリ符号化行列で環境特徴を抽出し、フレームと地図領域のビット比較で動的領域を検出、z軸の階層的分割と可視性処理で静的マップを高精度・高効率に復元する手法を提案。
- 操舵角制約付き全輪操舵ロボットの汎用軌道計画手法軌道計画2024/4/1
全輪操舵ロボットの操舵角制約下で、二次離散探索と予測制御を組み合わせて滑らかで実行可能な軌道を生成する汎用計画手法を提案した。
- FusionPortableV2: 多様なプラットフォームと環境にわたる汎用SLAMのための統合マルチセンサデータセットSLAMデータセット2024/4/1
4種類のロボットプラットフォームから収集した27系列・38.7kmのマルチセンサSLAMデータセットを構築し、SOTAアルゴリズムの評価と単眼深度推定への応用可能性を示した。
- MGCBS: 多目的マルチエージェント経路探索問題を最適かつ効率的に解くアルゴリズム群制御2024/4/1
各エージェントが複数の目的地点を訪問する多目的マルチエージェント経路探索において、最適解を保証する新手法MGCBSを提案し、時間区間空間フォレストで効率化した。
- OmniColor: LiDARと360度カメラの融合による点群彩色のための大域的カメラ姿勢最適化点群彩色/センサ融合2024/4/1
LiDAR点群と360度パノラマ画像を組み合わせ、特徴抽出なしに測光一貫性を直接最大化してカメラ姿勢を最適化し、点群を高精度に彩色する手法を提案。
- DHP-Mapping: 階層的世界表現とラベル最適化による高密度パノプティックマッピングシステムマッピング2024/3/1
複数のTSDFサブマップとパノプティックラベルで環境を階層的にモデル化し、サブマップ間のラベル融合とCRFによるラベル最適化で高精度かつ一貫性のある地図を構築するシステムを提案した。
- CurbNet: LiDAR点群セグメンテーションに基づく縁石検出フレームワーク点群セグメンテーション2024/3/1
LiDAR点群のセグメンテーションを用いて道路上の縁石を検出するCurbNetを提案し、大規模な3D縁石データセット3D-Curbを構築した。
- 点群トモグラフィに基づく3D構造物における効率的なグローバルナビゲーション計画ナビゲーション2024/3/1
点群地図からトモグラムスライスを生成して環境を2.5D的に表現し、並列計算で走行可能性を評価することで、多層構造物でのグローバル経路計画を高速化した手法を提案。
- CoLRIO: ロボット群のためのLiDAR-測距-慣性集中型状態推定群制御2024/2/1
GPSの使えない環境でロボット群が協調して自己位置推定を行うため、LiDAR・測距・慣性センサを統合した集中型システムを提案。計算負荷の高い処理をサーバに集約し、10台のロボットによる大規模協調SLAMを実現した。
- RELEAD: 劣悪環境下でのLiDARオドメトリ強化による堅牢な自己位置推定LiDARオドメトリ2024/2/1
LiDARのスキャンマッチングが劣化する環境でも、制約付きESIKFとGNCベースのグラフ最適化により、外れ値に頑健な自己位置推定を実現した。
- キャンパスモビリティの革新：自動運転シャトル「スノーライオン」の成果と課題自動運転2024/1/1
大学キャンパス内の移動を自動運転で効率化するシャトル「Snow Lion」を開発し、2ヶ月間・1146kmの実証運行で442人を輸送して有効性と課題を検証した。
- PALoc: 事前地図支援による6自由度軌道生成と不確かさ推定でSLAMベンチマークを進化させるSLAM2024/1/1
事前地図を活用してSLAM評価用の高精度な6自由度正解軌道を生成するフレームワークを提案し、退化・静止環境でのロバスト性と不確かさ推定を改善した。
- IR-STP: 時空間プランニングにおけるインタラクション推論による自動運転の強化自動運転プランニング2023/11/1
自動運転の時空間プランニングにインタラクション推論を組み込み、予測結果を一様に扱う従来手法より安全で効率的な軌道を生成する枠組みを提案した。
- POP: 部分観測下での高精度軌道予測による自動運転安全性の向上フレームワーク自動運転/軌道予測2023/9/1
完全な観測で事前学習した教師モデルから、観測が少ない生徒モデルへ特徴蒸留で知識を転移し、部分観測下でも安全な軌道予測を可能にするPOPを提案した。
- 模倣ベース自動運転プランナーの再考自動運転プランニング2023/9/1
nuPlanベンチマークを用いて模倣ベースの自動運転プランナーに必要な特徴量とデータ拡張手法を体系的に検討し、強いベースラインPlanTFを提案した。
- 無信号交差点自動運転のための段階的クリッピング減衰付きカリキュラム近接方策最適化自動運転/強化学習2023/8/1
無信号交差点の自動運転に向け、訓練段階に応じてPPOのクリッピング幅を減衰させ、カリキュラム学習と組み合わせたCPPOを提案し、適応性と学習速度の向上を示した。
- Forecast-MAE: マスク付きオートエンコーダによる運動予測の自己教師あり事前学習運動予測2023/8/1
エージェントの軌跡と道路網の相互関係を活かしたマスキング戦略で、運動予測タスクを自己教師あり学習する手法を提案し、Argoverse 2で競争力のある性能を示した。
- PALoc: ベンチマーク評価のための頑健な事前情報支援軌道生成SLAM2023/5/1
事前点群地図とLiDARを活用した因子グラフベースのSLAMシステムを提案し、高精度な6自由度の正解軌道を約10Hzで生成してSLAMアルゴリズムの評価を可能にする。
- D2NT: 高性能な深度から法線への変換器視覚認識2023/4/1
深度画像から3D座標計算なしで直接法線マップを生成する高速な変換器を提案し、不連続性対応勾配フィルタと法線精緻化モジュールで精度と効率のトレードオフを改善した。
- LCE-Calib: LiDARとフレーム/イベントカメラ間の大域的最適解を用いた自動外部キャリブレーションキャリブレーション2023/3/1
LiDARとフレーム/イベントカメラの外部パラメータをチェッカーボードで自動キャリブレーションする手法を提案し、大域的最適解で高精度化した。
- 持続的情報を活用したオンライン多エージェント経路探索の効率的アプローチ群制御2023/1/1
オンライン多エージェント経路探索において、過去の計画情報を持続的に再利用する3層構造の手法を提案し、計算の冗長性を削減して効率を向上させた。
- DCL-SLAM: ロボット群のための分散協調LiDAR SLAMフレームワーク群制御2022/10/1
未知環境でロボット群が協調するため、限られた通信で各ロボットが同時に自己位置推定と地図構築を行う分散型LiDAR SLAMを提案。軽量なLiDAR-Iris記述子と分散最適化で高精度を実現。
- FAST-LIOとベイズICPを組み合わせたSLAMとGTSFMによるStructure from MotionSLAM2022/10/1
Hilti Challenge 2022向けに、FAST-LIO2とベイズICP PoseSLAMを統合したFL2BIPSと、GTSAMによる因子グラフ最適化を備えたStructure from MotionパイプラインGTSFMの2つのシステムを開発した。
- 単眼カメラと姿勢誘導最適化による標示レベルHDマップの高精度化自動運転/HDマップ2022/9/1
単眼カメラ映像から標示の位置を高精度に推定し、IPM行列も同時最適化することでセンチメートル級の標示レベルHDマップを自動生成する手法を提案。
- CenterLineDet: 車載センサとTransformerによるHDマップ生成のための車線中心線グラフ検出HDマップ生成2022/9/1
車載カメラとLiDARのデータからTransformerを用いて車線中心線のグラフを反復的に検出し、HDマップを自動生成する手法を提案した論文。
- 動的環境における自動運転のための効率的な速度計画：インタラクションポイントモデル自動運転計画2022/9/1
交通参加者との相互作用を保護時間と優先度で統一的に表現する学習ベースのインタラクションポイントモデルを提案し、それを組み込んだ速度計画フレームワークが動的環境での有効性と堅牢性を示す。
- RNGDet++: インスタンスセグメンテーションとマルチスケール特徴強化を備えたTransformerによる道路ネットワークグラフ検出自動運転/道路ネットワーク検出2022/9/1
Transformerベースの道路ネットワークグラフ検出手法RNGDetを改良し、インスタンスセグメンテーションヘッドの追加とマルチスケール特徴の活用により、大規模公開データセットで性能を向上させた。
- FusionPortable: 多様なプラットフォーム上での自己位置推定と地図構築精度評価のためのマルチセンサキャンパスシーンデータセットSLAMデータセット2022/8/1
LiDAR・ステレオカメラ・イベントカメラ・IMU・GPSを搭載した可搬型センサスイートを開発し、キャンパス内で収集した17系列のマルチセンサデータセットを構築して、SLAMアルゴリズムの評価基盤を提供した。
- 不確かさ推定を伴う都市地形のリアルタイムニューラル高密度標高マッピング地形マッピング2022/8/1
疎なLiDAR観測からロボット中心の高密度標高マップをオンライン生成し、Bayesian-GANで地形構造を復元しつつ画素ごとの不確かさを推定するフレームワークを提案。
- LIDAR点群のためのオープンワールド意味セグメンテーション点群セグメンテーション2022/7/1
LIDAR点群の意味セグメンテーションにおいて、未知クラスの識別と逐次的な新規クラス学習を可能にするオープンワールドタスクを提案し、REALフレームワークで実現した。
- 高出力運搬能力を備えた四足歩行ロボットKirin歩行2022/2/1
直動式準ダイレクトドライブ脚を採用した50kg級四足ロボットKirinを開発し、静止時125kgの持ち上げと動的トロット時50kgの運搬を実証した。
- Why-So-Deep: 既学習モデルを活用した視覚的位置認識の強化手法視覚的位置認識2022/1/1
既存の学習済みモデルをそのまま使いつつ、空間情報を活用して画像検索の再現率を高めるMAQBOOLを提案し、低次元記述子で高性能を実現した。
- csBoundary: 航空画像からの都市規模道路境界検出による高精度地図生成道路境界検出2021/11/1
航空画像パッチから道路境界の連続グラフを直接推定し、パッチ間で統合することで都市規模の道路境界を自動検出するシステムを提案した論文。
- グラフアテンション層による道路ポットホール検出のセマンティックセグメンテーション改善：ベンチマークとアルゴリズムセマンティックセグメンテーション2021/9/1
ステレオ視差画像を用いた道路ポットホール検出のため、最新のセマンティックセグメンテーションCNNをベンチマーク評価し、GNNに着想を得たグラフアテンション層(GAL)を提案して特徴表現を最適化する。
- Carl-Lead: 対照的深層強化学習によるLiDARベースのエンドツーエンド自動運転自動運転/強化学習2021/9/1
LiDAR入力を用いたエンドツーエンド強化学習運転ポリシーを、教師なし対照表現学習を補助タスクとしてサンプル効率を高めて学習し、不規則交差点での安全性・効率・汎化性能を向上させた研究。
- R-PCC: レンジ画像ベース点群圧縮のベースライン点群圧縮2021/9/1
LiDAR点群をレンジ画像化して小領域に分割し、量子化モジュールで再構成誤差を制御しながら圧縮する手法を提案。下流タスクに影響せず30倍の圧縮率を達成。
- 深層Q学習とグラフ注意ネットワークによる安全で効率的な自動運転自動運転/強化学習2021/8/1
グラフ注意ネットワークで周囲との相互作用を暗黙的にモデル化し、深層Q学習でend-to-endに訓練することで、多様な交通シナリオで安全と効率を両立する自動運転手法DQ-GATを提案した。
- 学習済み局所・大域埋め込みを統合した単眼Visual SLAMVisual SLAM2021/8/1
学習済みの局所特徴と大域埋め込みをカメラ姿勢推定・フレーム間対応付け・ループ閉じ込みに活用し、照明変化に頑健な単眼Visual SLAMを実現した研究。
- マルチビューポイントクラウド位置合わせのためのバンドル調整位置合わせ2021/8/1
複数スキャンの剛体変換を推定するマルチビュー位置合わせにおいて、計測ノイズと計算コストを考慮した目的関数と局所分布集約による特徴更新を提案し、ボクセル量子化を用いた実用的なシステムを構築した。
- SNE-RoadSeg+：自由空間検出のための深度-法線変換と深層監督の再考自動運転知覚2021/7/1
表面法線推定モジュールSNE+と深層監督を用いたデータ融合CNN RoadSeg+により、精度と効率のトレードオフを大幅に改善し、リアルタイムで走行可能な自由空間検出を実現した論文。
- 固有感覚リニア脚を備えた四足歩行のための適応制御アルゴリズム歩行2021/7/1
ペイロードの慣性パラメータと重心位置をオンライン推定し、逆動力学ベースのQP制御に組み込むことで、高ペイロード四足歩行の追従精度を向上させる適応制御手法ACQLを提案し、実機で20〜75kgの荷物に対して有効性を検証した。
- 視覚に基づく深層模倣強化学習による自動運転レース自動運転/強化学習2021/7/1
模倣学習とモデルベース強化学習を組み合わせ、視覚入力のみでアジャイルな自動運転レースを実現する手法を提案し、シミュレーションと実機の小型RCカーで有効性を示した。
- 協調教授法による遮蔽に強い教師なしステレオマッチングステレオマッチング2021/7/1
2つのネットワークが相互に教え合う協調教授フレームワークを導入し、遮蔽領域に弱いという教師なしステレオマッチングの課題を改善した研究。
- CP-loss：航空画像を用いた自動運転向け道路縁検出のための連結性保持損失セグメンテーション2021/7/1
高解像度の航空画像から道路縁をセグメンテーションし、その断絶を防ぐ連結性保持損失（CP-loss）を提案してHDマップ生成に活用する手法。
- スパースコストボリュームからのステレオマッチング学習ステレオマッチング2021/7/1
密なコストボリュームの冗長性に着目し、スパースなコストボリューム表現から反復的に視差を推定するCNNアーキテクチャSCV-Stereoを提案。精度と効率のトレードオフを改善した。
- イベントカメラSLAMのトラッキングにおける表現手法の比較イベントカメラSLAM2021/4/1
イベントカメラSLAMのトラッキングで用いられる時間サーフェスとイベントマップの2表現を比較し、最適化の退化をオンライン検出して適切に切り替える改良トラッカーを提案した。
- オプティカルフロー蒸留を用いた自動運転のためのEnd-to-End対話型予測・計画自動運転/予測計画2021/4/1
周囲画像と地図から鳥瞰図特徴を生成し、他車両との相互作用を考慮した予測と計画を統合的に行うニューラルモーションプランナーを提案。オプティカルフロー蒸留でリアルタイム性を保ちつつ精度を向上させた。
- 3Dサーフェルマップを活用した学習記述子による視覚的自己位置推定視覚的自己位置推定2021/4/1
3Dサーフェルマップの幾何情報と学習済み記述子を組み合わせ、階層的なカメラの6自由度位置姿勢推定を行う手法を提案した論文。
- オプティカルフロー蒸留を用いた解釈可能な視覚ベースの自動運転運動計画自動運転/運動計画2021/4/1
過去の周囲画像から将来の自己中心的なセマンティックマップを予測し、それを用いて軌道計画を行う解釈可能な自動運転手法を提案。オプティカルフロー蒸留で性能を高めつつリアルタイム性を維持し、nuScenesと閉ループシミュレーションで高い成功率を示した。
- 走行可能領域と路面異常検出を進化させる動的融合モジュール：ベンチマークとアルゴリズムセマンティックセグメンテーション2021/3/1
地上移動ロボット向けに走行可能領域と路面異常の同時検出ベンチマークを構築し、6種類の視覚特徴を融合する動的融合モジュール(DFM)を提案した論文。
- LiDAR SLAMのための貪欲法に基づく効率的な特徴選択SLAM2021/3/1
LiDAR SLAMにおいて、情報行列のスペクトル特性を保ちながら特徴量を組合せ最適化で選択し、確率的貪欲法でリアルタイムに近似することで精度と効率を向上させる手法を提案した。
- PVStereo：ピラミッド投票モジュールによる自己教師ありステレオマッチングステレオマッチング2021/3/1
ピラミッド投票モジュールで信頼できる準密な視差画像を生成し、それを教師信号として再帰型ネットワークOptStereoを自己教師あり学習させるステレオマッチング手法を提案した論文。
- iCurb：航空画像を用いた模倣学習による道路縁石検出検出/模倣学習2021/3/1
航空画像から道路縁石をグラフとしてオフライン検出するため、模倣学習でエージェントを訓練する手法を提案した論文。
- Topo-boundary：自律走行のための航空画像を用いたトポロジカル道路境界検出ベンチマークデータセット道路境界検出/データセット2021/3/1
航空画像から道路境界を検出するオフライン手法の研究を促進するため、25,295枚の4チャンネル航空画像と8種類のラベルからなるベンチマークデータセットを構築し、接続性評価のための新指標と複数のベースラインを提案・評価した。
- 自己教師あり目標指向経路計画S2P2：RGB-Dを用いた電動車椅子ナビゲーション経路計画2021/3/1
RGB-D画像と目標位置から経路ラベルを自動生成し、最適平面回帰損失で学習する自己教師あり経路計画手法を提案。地図不要で既存ナビシステムに統合でき、従来手法より高精度・高ロバスト。
- 自動運転のための地面を考慮した単眼3D物体検出3D物体検出2021/2/1
単眼RGB画像から3D物体検出を行う際、地面平面が奥行き推定に与える手がかりを活用するニューラルネットワークモジュールを提案し、KITTIベンチマークで最先端性能を達成した論文。
- グラフ畳み込みネットワークと条件付き模倣学習による自動運転車の交差点自律ナビゲーション自動運転2021/2/1
動的な交通環境をグラフ構造で表現し、グラフ畳み込みネットワークと条件付き模倣学習を組み合わせて、信号のない交差点を安全かつ効率的に通過する運転方策を学習した研究。
- 人間の注意に基づくグラフ畳み込みネットワークを用いた歩行者軌道予測軌道予測2021/1/1
視線データから学習した注意重みと視野制約をGCNに組み込み、混雑度が異なる群衆シーンでの歩行者軌道予測を高精度化した研究。
- ホモグラフィ行列を活用したステレオ画像からの走行可能領域検出のデータ拡張自動運転/セグメンテーション2020/12/1
異なる視点の画像間で走行可能領域をホモグラフィ行列で対応付け、参照視点に変換することで訓練データを拡張し、DCNNによる走行可能領域検出の精度を向上させた論文。
- 路面3D再構成とポットホール検出の再考：透視変換から視差マップセグメンテーションへ3D再構成/検出2020/12/1
ステレオカメラの視差マップ推定とセグメンテーションにより、路面のポットホール（穴）を高精度かつ効率的に検出するアルゴリズムを提案した。
- CoT-AMFlow：協調教授戦略と適応変調ネットワークによる教師なしオプティカルフロー推定オプティカルフロー2020/11/1
遮蔽やテクスチャの乏しい領域に強い適応変調モジュールと、2つのネットワークが互いに教え合う協調教授戦略を組み合わせ、リアルタイムで動く高精度な教師なしオプティカルフロー推定手法を提案した。
- 幾何構造を活用した視覚慣性自己位置推定自己位置推定2020/11/1
SLAM/SfMの視覚構造と密マップの幾何構造を組み合わせたハイブリッド地図表現により、計算コストを削減しつつ高精度な視覚慣性自己位置推定を実現した研究。
- DiGNet：グラフニューラルネットワークで汎用交通シナリオに対応するスケーラブルな自動運転ポリシーの学習自動運転/グラフニューラルネットワーク2020/11/1
グラフベースの深層ネットワークで多様な交通シナリオに対応する自動運転ポリシーを学習し、高忠実度シミュレータで7000km以上の評価を行い都市・田舎・高速道路で安全に走行できることを示した論文。
- 強化学習による股関節外骨格の最適・適応的パーソナライズ外骨格/強化学習2020/11/1
人間-ロボット動力学のモデル化なしに強化学習で歩行時の股関節外骨格のアシストトルクを最適かつ適応的に個人調整する枠組みを提案し、健常者で有効性を検証した。
- MLOD: 自律走行のためのマルチLiDAR 3D物体検出における外部摂動の認識3D物体検出2020/10/1
マルチLiDARの外部キャリブレーション誤差が3D物体検出に与える影響を解析し、各点に不確実性事前分布を伝播させて2段階で融合・補正する検出器MLODを提案した。
- スマートフォンガラス欠陥のマイクロスケール位置特定と分類のための半教師あり学習フレームワーク外観検査2020/10/1
16K画素のスマートフォンガラス画像から、傷・ひびによる光漏れ・ピットを半教師あり学習で高精度に検出・分類し、5ミクロンまでの検査深度を実現した。
- オンライン外部キャリブレーションを備えたマルチLiDARの堅牢なオドメトリとマッピングSLAM2020/10/1
複数LiDARの外部キャリブレーション・オドメトリ・マッピングを同時にオンラインで行うSLAMシステムを提案し、10シーケンスの実験で有効性を示した。
- Loop-box: 単一ループ閉じ込みで起動するマルチエージェント直接SLAMによる大規模マッピングマルチエージェントSLAM2020/9/1
単眼カメラのみを用いたマルチエージェントSLAMを提案し、エージェント間の最初のループ閉じ込みを契機に各エージェントの位置推定と地図間のスケール差・相対姿勢を推定して大規模3D地図を統合する。
- 走行可能領域と路面異常検出における表面法線情報の活用セグメンテーション2020/8/1
深度画像から高精度に表面法線を推定するモジュール(NIM)を開発し、既存のCNNに組み込むことで走行可能領域と路面異常の検出精度を大幅に向上させた論文。
- 表面法線情報を活用した自由空間検出のためのセマンティックセグメンテーションセグメンテーション2020/8/1
深度画像から表面法線を推定するSNEモジュールと、RGB画像と法線情報を融合するCNN(RoadSeg)を提案し、大規模合成データセットR2Dで高精度な自由空間検出を実現した。
- ドローンによる駐車違反切符の自動検出フレームワークドローン/検出2020/8/1
ドローンに搭載可能な駐車違反検出フレームワークを提案し、高速なオプティカルフロー推定と車両検出・分類、視覚SLAMによる違反候補の検証を実現した。
- 注意機構集約と敵対的ドメイン適応による道路ポットホール検出の改善道路損傷検出2020/8/1
視差変換と注意集約フレームワーク、敵対的ドメイン適応による訓練データ拡張を組み合わせ、道路のポットホール検出精度を向上させた研究。
- RGB-Dデータを用いた電動車いす向け自己教師あり走行可能領域・道路異常セグメンテーションセグメンテーション2020/7/1
RGB-Dデータから走行可能領域と道路異常のラベルを自動生成するパイプラインを構築し、自己教師あり学習でセグメンテーションネットワークを訓練した研究。手動ラベリングより高速で、従来手法や既存の自己教師あり手法より頑健かつ高精度な結果を示した。
- GMMLoc: ガウス混合モデルによる構造整合型ビジュアルローカリゼーションビジュアルローカリゼーション2020/6/1
事前地図をガウス混合モデルで表現し、視覚観測と構造制約を統合した最適化により、低計算コストでセンチメートル級のカメラ位置推定を実現した研究。
- マルチモーダルセンサ融合による複雑動的環境での確率的エンドツーエンド車両ナビゲーション自動運転/マルチモーダル融合2020/5/1
カメラ・LiDAR・レーダーを融合し、将来の不確実性を考慮した確率的な模倣学習ベースの自動運転制御モデルを提案し、多様な環境・動的障害物を含む新ベンチマークで高い汎化性能を示した。
- 3フィルタで法線推定：高精度・超高速な表面法線推定器法線推定2020/5/1
逆深度画像や視差画像に3つのフィルタ処理を施すだけで表面法線を推定する手法を提案し、大規模合成データセットで既存手法を上回る精度と超高速処理を実現した。
- COVID-19パンデミックにおける自律走行車Herculesの役割：非接触物品輸送のための自動物流車両自動運転2020/4/1
COVID-19感染拡大防止のため、非接触で物品を配送する自律走行物流車両Herculesを開発し、実環境の配送タスクで評価した論文。
- VTGNet: 都市環境における自動運転向け視覚ベース軌道生成ネットワークEnd-to-End自動運転2020/4/1
前方カメラ画像から時空間特徴を抽出し、不確実性を考慮して将来の衝突回避軌道を生成する模倣学習ベースのEnd-to-End自動運転手法を提案した。
- 符号付距離場を用いた単眼カメラのメートル法ローカリゼーションローカリゼーション2020/3/1
SDFをグローバル地図表現として用い、距離情報と視覚的制約を統合して単眼カメラの自己位置推定とオドメトリのドリフト補正を同時に行う手法を提案した。
- 事前3Dサーフェルマップを用いた単眼直接スパース自己位置推定自己位置推定2020/2/1
事前に構築した3Dサーフェルマップから頂点・法線マップを描画し、画像中のスパース追跡点にグローバルな平面情報を与えることで、単眼カメラの6自由度姿勢を絶対スケール付きで高精度に推定する手法を提案した。
- PointTrackNet：点群からの3次元物体検出・追跡を統合するエンドツーエンドネットワーク3D物体追跡2020/2/1
隣接する2フレームの点群を入力とし、前景マスク・3次元バウンディングボックス・点単位の追跡対応変位を同時に出力するエンドツーエンドの3次元物体検出・追跡ネットワークを提案した。急ブレーキや急旋回など不規則で急激な運動にも頑健で、KITTI追跡データセットで競争力のある結果を示した。
- 深層強化学習による高速自律ドリフト制御強化学習/自動運転2020/1/1
運動方程式を使わずモデルフリー深層強化学習（SAC）でドリフト制御器を構築し、未知のコースや車両特性でも安定して高速ドリフトを実現した。
- 連合模倣学習：異種センサデータを持つクラウドロボットシステムのための新フレームワーク模倣学習2019/12/1
クラウドロボットシステム向けに、各ロボットの異種知識をクラウドで融合しガイドモデルを生成して配布する連合模倣学習フレームワークFILを提案し、自動運転タスクで模倣学習の効率向上を示した。
- 再帰反射テープ付き2本のポールを用いたデュアルLiDARの自動キャリブレーションキャリブレーション2019/11/1
再帰反射テープを貼った2本のポールだけで、事前情報や初期値なしに複数LiDAR間の外部パラメータを自動校正する手法を提案し、シミュレーションと実験で高精度・高柔軟性を示した。
- 走行可能領域セグメンテーションと拡張SLTを用いたロバストな車線検出アルゴリズム自動運転/車線検出2019/11/1
v-disparityマップから動的計画法で道路領域を推定してマスクを作り、拡張SLTで抽出した車線特徴点と組み合わせることで、ノイズに強い車線検出を実現した論文。
- テンソル投票アルゴリズムによる道路縁石検出自動運転/点群認識2019/11/1
3D LiDARの点群にスパーステンソル投票を適用して線・面特徴を抽出し、適応的高さ閾値で道路縁石をほぼリアルタイムに検出する手法を提案した。
- 法線拘束ステレオ視覚オドメトリによる堅牢な路面マッピングシステム視覚オドメトリ2019/10/1
路面構造の退化時に生じる大きなドリフトを抑えるため、法線ベクトルを接平面上でパラメータ化して再投影因子と組み合わせたステレオ視覚オドメトリを提案し、絶対軌道誤差を約20%改善した。
- 低コストGPS支援によるLiDAR状態推定と地図構築SLAM2019/10/1
低コストGPSとLiDAR・IMUを組み合わせ、LiDARオドメトリと慣性計測を統合最適化することで、RTK不要で高精度な車両位置推定と地図構築を実現した研究。
- 視覚ナビゲーションによるUAV自律着陸システム視覚ナビゲーション2019/10/1
トポロジカルなランドマークと動的閾値処理を用いた画像認識により、UAVが静止・移動プラットフォームへ正確に自律着陸するシステムを開発した。
- 環境変化に強いリアルタイム3D LiDAR自己位置推定自己位置推定2019/10/1
3D LiDARとGPSで作成した地図を小領域に分割してレジストレーションし、複数のオドメトリを融合することで、変化する環境でも高精度・高頻度に自己位置を推定する手法を提案した。
- 自動運転のための連合転移強化学習sim2real2019/10/1
シミュレータと実車エージェントがリアルタイムに知識を共有・転移する連合強化学習の枠組みを提案し、衝突回避タスクで障害物との平均距離27%増・衝突回数42%減を実現した。
- 視点変換ベース残差ネットワークによる道路画像の意味的セグメンテーションセグメンテーション2019/10/1
ステレオ画像の視差情報から道路面を線形モデル化し、視点変換で左右画像を揃えた上で残差ネットワークにより道路領域を高精度にセグメンテーションする手法を提案した。
- 人間の視線から学習した注意機構付きグラフ畳み込みネットワークによる群衆内ロボットナビゲーションナビゲーション2019/9/1
人間の視線データから群衆内の重要人物への注意を学習し、それをグラフ強化学習に組み込むことで、混雑環境でも安全かつ効率的に移動できるロボットナビゲーション手法を提案した。
- 連合模倣学習：異種センサデータを持つクラウドロボットシステム向けのプライバシー配慮型模倣学習フレームワーク連合学習2019/9/1
クラウド上のロボット間で知識を融合・転移する連合模倣学習を提案し、プライバシーとデータの異質性に対応しながら各ロボットの模倣学習を向上させる。
- LINS: 堅牢で効率的なナビゲーションのためのLiDAR慣性状態推定器LiDAR慣性オドメトリ2019/7/1
6軸IMUと3D LiDARを密結合し、反復誤差状態カルマンフィルタとロボセントリック表現で特徴の少ない環境でも高精度・高速に自己位置推定を行う手法を提案した。
- 視線情報で模倣学習ネットワークの未知環境への汎化を強化模倣学習2019/7/1
自動運転の模倣学習に人間の視線データを組み込み、未見環境への汎化性能が向上することを示した研究。
- 勾配降下法に基づくロバストなロール角推定アルゴリズムロール角推定2019/6/1
ステレオ画像の視差マップからロール角を推定する際、従来の黄金分割探索を勾配降下法に置き換え、同じ精度をより少ない反復で達成した。
- 弱教師付きセマンティックセグメンテーションによる可動物体認識型Visual SLAMVisual SLAM2019/6/1
画像レベルのクラスラベルのみで学習したCNNによる弱教師付きセグメンテーションで動的物体を除去し、ORB-SLAM2に統合して精度を向上させた。
- 自動運転車の主要構成要素自動運転2019/6/1
自動運転車の自動化レベル、センサ、ソフトウェア、公開データセット、業界リーダー、応用、課題を簡潔かつ包括的に概説した論文。
- 都市環境における複数3D LiDARの自動キャリブレーションキャリブレーション2019/5/1
キャリブレーション用ターゲットや事前情報、初期値なしで複数の3D LiDARを自動で外部キャリブレーションする手法を提案し、シミュレーションと実環境で精度を実証した。
- LiDARとIMUの密結合による3次元オドメトリとマッピングSLAM2019/4/1
LiDARとIMUの測定を統合してコストを最小化する密結合オドメトリ手法を提案し、回転拘束付きのマップ整合で高精度な姿勢推定を実現した。
- UAV搭載ステレオビジョンによる道路損傷検査システムステレオビジョン2019/4/1
UAVに組み込んだステレオビジョンで道路表面の損傷をリアルタイムに検出するため、視点変換とバイラテラルフィルタ、視差マップ変換を組み合わせた手法を提案した。
- 低速走行環境におけるRRTと最適化を用いた階層型軌道計画軌道計画2019/4/1
キャンパスや住宅地など狭く障害物の多い低速走行環境向けに、改良型双方向RRTで経路を生成し、安全区間を制約にSQPで時刻を最適化する階層型計画手法を提案し、実車試験で有効性を示した。
- 注視変調ドロップアウトによる注視訓練で模倣学習を改善模倣学習2019/4/1
人間の注視パターンをドロップアウトの変調として畳み込みネットワークに暗黙的に組み込み、未見シーンへの汎化性能と操舵予測精度を向上させた研究。
- 動的計画法による最短経路問題としての車線検出自動運転/車線検出2019/3/1
曲線車線の検出を有向グラフ上の最短経路問題として定式化し、動的計画法で解く手法を提案。KITTIの5シーケンスで平均97.5%の検出精度を達成した。
- 不確実性を考慮した視覚ベース自動運転の展開自動運転2019/3/1
テスト画像を学習ドメインに変換する際に確率的生成器で多様な画像を作り、不確実性を考慮した模倣学習ポリシーで最も不確実性の低い安全な行動を選択する手法を提案した。
- 生涯連合強化学習：クラウドロボットシステムにおけるナビゲーション学習アーキテクチャナビゲーション2019/1/1
クラウド上の共有モデルを知識融合アルゴリズムで更新し、転移学習を組み合わせてロボットが経験を蓄積・活用しながら新しい環境に適応するナビゲーション学習手法を提案した。
- 屋内環境向け半意味的ラインクラスタ支援単眼SLAMSLAM2018/11/1
屋内ではドア枠など同形の線分が密集する性質を利用し、3D空間で線分をクラスタ化して同一クラスタの線分が一致する制約を加え、単眼SLAMのスケールドリフトを低減した。
- CNN特徴抽出を用いた点群による場所認識場所認識2018/10/1
カラー画像で事前学習したCNNで距離画像から特徴を抽出し、点群ベースの場所認識を高精度化した研究。照明・回転不変で移動物体に頑健なシステムと新データセットを提案。
- LEGO NXTと超音波センサを用いた移動ロボットの自己位置推定とナビゲーション自己位置推定/ナビゲーション2018/10/1
LEGO MINDSTORMS NXTの超音波センサの歪んだ計測値から有用な情報を抽出し、パーティクルフィルタで自己位置推定、サンプリングベース経路計画でナビゲーションする低コストな屋内移動ロボットシステムを提案した。
- スケールの異なる疎な3D点群のレジストレーションとポーズグラフSLAM向け情報行列のロバスト推定SLAM2018/8/1
スケール差のある疎な3D点群をキーフレームで位置合わせし、変換とスケールの推定から共分散行列を閉形式で求めてポーズグラフSLAMの情報行列を推定する手法を提案した。
- SVDも固有値分解も不要な高速剛体3Dレジストレーション手法3Dレジストレーション2018/6/1
点群の剛体位置合わせを、特異値分解や固有値分解を使わず数回の反復で解く簡便な手法を提案し、従来法より60〜80%高速でロボットナビゲーションにも応用した。
- 高速な記号的3Dレジストレーション解法3Dレジストレーション2018/5/1
SVDや固有値分解を使わずに記号的に3Dレジストレーションを解く高速手法を提案し、精度を保ちつつ計算速度を50〜80%改善した。
- 好奇心駆動探索による地図なしナビゲーションの深層強化学習ナビゲーション2018/4/1
深層強化学習に好奇心に基づく内的報酬を加え、地図情報なしで移動ロボットが目標へナビゲーションする方策を学習させる手法を提案し、未知環境への汎化性能が向上することを示した。
- ロボット用VRゴーグル：視覚制御のための実世界からシミュレーションへのドメイン適応sim2real2018/2/1
実世界の画像をシミュレーション風に変換してから強化学習ポリシーに入力することで、シミュレーションで学習した視覚制御ポリシーを実環境へ転移する手法を提案した論文。
- 非線形最適化によるLiDARと慣性センサの融合姿勢推定センサフュージョン2017/10/1
3D LiDARとIMUを非線形最適化で融合し、点群マッチングが劣化する環境でもロバストに自己運動を推定する手法を提案した。
- RRT*とGVOを組み合わせた動的環境下での非ホロノミックロボットのリアルタイムナビゲーションナビゲーション2017/10/1
速度障害物モデル(GVO)を差動駆動ロボットに適用しRRT*と組み合わせることで、動的障害物の不確実性をカルマンフィルタで扱いながら、曲率チェック済みの実行可能な経路をリアルタイム生成するナビゲーション手法を提案した論文。
- 生の深度入力から社会規範に沿うナビゲーションを実現する生成的敵対的模倣学習ナビゲーション2017/10/1
GAILを用いて、歩行者位置などの事前情報なしに生の深度画像のみから社会的に配慮した移動ロボットのナビゲーションを学習・実時間実行する手法を提案した。
- 深層強化学習による多地形ロボットのフリッパー連続制御強化学習/移動ロボット2017/9/1
DDPGを用いて、フリッパー付きクローラロボットのフリッパー角度を連続的に制御するエンドツーエンドの強化学習アルゴリズムを開発した。
- 低コスト3D LiDAR「RS-LiDAR」の特性評価3D知覚2017/9/1
低価格で入手しやすいRS-LiDARをVLP-16と比較し、ドリフトや距離・色・姿勢の影響を実験的に評価した論文。
- ニューラルSLAM：外部メモリを用いた探索学習SLAM2017/6/1
外部メモリへの注意機構にSLAMの手続きを組み込み、強化学習エージェントが長期記憶を要する未知環境を探索できるようにした研究。
- 補助物体も人手も不要な3D距離センサとカメラの外部キャリブレーションキャリブレーション2017/3/1
チェスボードなどの補助物体や人手による対応付けを一切必要とせず、各センサの自己運動から初期外部パラメータを推定し、画像と点群の線特徴対応を反復精緻化することで距離センサとカメラの外部キャリブレーションを自動化した研究。
- 仮想から現実への深層強化学習：地図なしナビゲーションのための移動ロボットの連続制御sim2real2017/3/1
10次元の距離センサ情報と目標位置を入力に、強化学習で地図不要の連続操舵プランナを学習し、未知の仮想・実環境で衝突なく目標到達できることを示した。
- ロボット制御のための深層学習手法サーベイ：強化学習から模倣学習まで強化学習/模倣学習2016/12/1
ロボットの制御方策を深層学習で獲得する研究を、深層強化学習と模倣学習の2大パラダイムに分けて体系的に整理したサーベイ。
- PCA支援によるマルチチャネルfMRIの意味的セグメンテーション向け全畳み込みネットワーク医用画像セグメンテーション2016/10/1
PCAで次元圧縮したマルチチャネルfMRIに対し、転移学習した全畳み込みネットワークで画素単位の意味的セグメンテーションを行う手法を提案し、境界が不明瞭な病変のラベリングを高精度・高速に実現した。
- 深層強化学習による移動ロボットの認知的探索深層強化学習/探索2016/10/1
RGB-Dセンサの深度画像のみを入力とし、Deep Q-Networkで移動コマンドのQ値を推定する移動ロボットの探索手法を提案。ラベル付け不要のend-to-end学習で未知環境に適応できることを示した。
