Punarjay Chakravarty
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
- 動的車両の運動制約を活用した視覚自己位置推定の改善自己位置推定2023/6/1
自動運転車両において、周囲の動的車両が生み出す運動制約を利用して6DoFのPnP-RANSAC自己位置推定パイプラインを改良し、位置推定の再現率を向上させる手法を提案した。
- 悪条件下での動的車両検出を改善する視覚的位置認識物体検出2023/6/1
事前地図画像と視覚的位置認識を組み合わせ、クエリ画像の物体検出結果を検証・精錬することで、悪天候や低照度下でも車両検出精度を向上させる手法を提案した。
- 双方向視覚センシングによるマルチカメラシステムの自動キャリブレーションキャリブレーション2022/8/1
移動ロボットに搭載した魚眼カメラとArUcoマーカーを用いて、天井設置の約40台のカメラ間の位置関係を双方向の検出により自動推定する手法を提案し、実環境で検証した。
- マルチカメラシステムにおける場所別サブ選択による最悪ケースの視覚的ローカリゼーションカバレッジの改善視覚的ローカリゼーション2022/6/1
地図を場所ごとに分割し、各場所でマルチカメラから最適なカメラを選択することで、自動運転車の視覚的ローカリゼーションの最悪ケース性能を改善する手法を提案。
- 路側カメラによる自動運転向けリアルタイム全スタック交通シーン認識路側知覚2022/6/1
路側カメラを用いて物体検出・位置推定・追跡・多カメラ融合を統合し、2Dアノテーションのみで学習可能な landmark ベース3D位置推定を導入したフルスタック認識システムを構築し、実環境で20ms未満の遅延を実現した。
- 軌道予測における状態不確かさの伝播軌道予測2021/10/1
上流の知覚が持つ不確かさを軌道予測に組み込み、統計的距離に基づく損失関数で予測の過信を抑えて較正された予測を実現した研究。
- スマートインフラ魚眼カメラの事前地図への位置合わせ位置推定2021/9/1
魚眼カメラ画像と衛星BEV画像の特徴マッチングで初期姿勢を推定し、LiDAR反射強度との相互情報量最大化で精緻化することで、インフラカメラを事前地図に高精度に位置合わせする手法を提案した。
- インフラノードを活用した自動運転車両の自己位置推定自己位置推定2021/9/1
路側のスマートインフラノードの知覚情報と車載の低コスト慣性センサを融合し、高価な慣性航法装置や計算負荷の高い視覚処理なしで高精度な車両位置推定を実現した。
- 天候・照明に頑健な意味的鳥瞰図による3自由度自己位置推定自己位置推定2021/1/1
天候や照明の変化に強い意味的鳥瞰図(S-BEV)署名を提案し、経路の初回走行で作成したトポロジカルマップを用いて車両の粗い位置推定と精密な3自由度姿勢推定を行う手法を開発した。
- A*経路を活用したカリキュラム強化学習によるRGBD屋内ロボットナビゲーションナビゲーション2021/1/1
RGBD画像をVAEで潜在表現に圧縮し、A*経路に沿って目標距離を段階的に伸ばすカリキュラムでDRL制御方策を訓練し、PointNavタスクの性能向上と学習時間短縮を実現した。
- Trajectron++: 異種データを活用した動的に実行可能な軌道予測軌道予測2020/1/1
エージェントの動力学やセマンティックマップなどの異種データを組み込み、ロボットの計画・制御と連携可能なグラフ構造の再帰モデルによる軌道予測手法を提案した。
