Nathan Piasco

Huawei Paris Research Center

収録論文 7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

• HELIOS: 真夜中から正午まで、屋外都市シーンの連続的な再照明
  画像再照明2026/9/1

  ペア画像を使わずに、実世界の未ラベルデータから昼夜間の照明を連続的に変換する再照明手法HELIOSを提案した。

• ニューラルレンダリングモデルを用いた自動運転データセットの姿勢最適化
  自動運転データセット2025/4/1

  NeRFをベースに自動運転データセットのセンサ姿勢とキャリブレーションを最適化し、再投影誤差や新規視点合成品質を改善する手法を提案。

• 3DGS-Calib: 3Dガウシアンスプラッティングによるマルチモーダル時空間キャリブレーション
  キャリブレーション2024/3/1

  3Dガウシアンスプラッティングを活用し、暗黙的ニューラル表現より高速で高精度なマルチモーダル時空間キャリブレーション手法を提案。KITTI-360で有効性を実証。

• SOAC: 時空間オーバーラップを考慮したNeRFによるマルチセンサキャリブレーション
  キャリブレーション2023/11/1

  NeRFを用いて複数センサの共通3次元表現を構築し、センサ間で可視領域が重なる部分のみを利用して時空間キャリブレーションを行う手法を提案。自動運転データセットで既存手法より高精度かつ頑健であることを示した。

• ImPosing: 効率的な視覚的自己位置推定のための暗黙的ポーズ符号化
  視覚的自己位置推定2022/5/1

  画像とカメラポーズを別々のニューラルネットで共通の潜在表現に埋め込み、類似度を階層的に評価することで、都市規模の環境でリアルタイムに車両の位置・姿勢を推定する手法を提案。

• NeRF合成による自己位置推定の強化
  自己位置推定2021/10/1

  NeRFで生成した合成画像をデータ拡張に用い、カメラ姿勢回帰によるロボット自己位置推定の精度を大幅に向上させた研究。

• CoordiNet: 不確実性を考慮した車両ローカリゼーションのための姿勢回帰ネットワーク
  ローカリゼーション2021/3/1

  単一画像からカメラ姿勢とその不確実性を同時に推定するCNNベースの手法を提案し、EKFと融合して車両ローカリゼーションの精度と信頼性を向上させた。