Rui Fan
収録論文 59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
- 球面バンドル調整ガイド付き教師なし深度学習によるスケール整合単眼魚眼ビジュアルオドメトリビジュアルオドメトリ2026/11/9
魚眼カメラの単眼ビジュアルオドメトリにおいて、球面バンドル調整を教師なし深度学習に組み込み、スケールドリフトを抑えて深度推定精度とスケール整合性を向上させるフレームワークを提案した。
- 回転ミリ波レーダによる複雑な農地における農業用UAVの地形認識センシング2026/5/1
農業用UAVの地形追従飛行のため、低コストの回転ミリ波レーダを用いた地形認識フレームワークを提案し、実機実験で地形推定精度を向上させた。
- 信頼できないボクセルを信頼できるか？ラベルノイズ下での3Dセマンティック占有予測の探求3D知覚/ラベルノイズ2026/3/1
3D占有予測におけるラベルノイズ問題を体系的に調査する初のベンチマークOccNLを構築し、時間的記憶と構造的親和性を活用したノイズ耐性フレームワークDPR-Occを提案した。
- NOVA: 自動運転における3Dマルチオブジェクト追跡のための次段階オープンボキャブラリ自己回帰3D追跡/自動運転2026/3/1
3Dマルチオブジェクト追跡を、大規模言語モデルの自己回帰能力を利用して、軌跡を時空間セマンティックシーケンスとして扱い、次段階のシーケンス補完として定式化する新しい手法を提案。未知の物体カテゴリへの一般化を向上させ、nuScenesなどのデータセットで優れた性能を達成。
- DST-Calib: 二重経路・自己教師あり・ターゲット不要のLiDAR-カメラ外部キャリブレーションネットワークキャリブレーション2026/1/1
LiDARとカメラの外部キャリブレーションを、専用ターゲットや高精度正解ラベルなしでオンライン実行できる自己教師ありネットワークを提案。両側データ拡張と差分マップ構築により、汎化性能と精度を向上させた。
- 運動成分を識別的に扱うことで深度と自己運動の統合学習を進化させる自己運動推定2025/11/1
動画から深度と自己運動を教師なしで同時に学ぶ際、運動を回転・並進などの成分に分けて幾何学的制約を個別に課すことで、精度と頑健性を高めるフレームワークDiMoDEを提案した。
- 単一フレームLiDARとカメラ画像の直接的点-ピクセル位置合わせ位置合わせ2025/6/1
LiDAR点群とカメラ画像の位置合わせを、検出器不要のマッチングと再現性スコアリングで高精度化し、単一フレームでも積算点群に匹敵する性能を実現した。
- KDMOS: 知識蒸留による動きセグメンテーションセグメンテーション2025/6/1
自動運転向けの動き物体セグメンテーション(MOS)において、BEV投影モデルを生徒、非投影モデルを教師とするロジットベースの知識蒸留フレームワークを提案し、精度とリアルタイム性を両立させた。
- PanopticSplatting: エンドツーエンドのパノプティックガウシアンスプラッティング3Dシーン理解2025/3/1
ガウシアンスプラッティングを用いたオープンボキャブラリなパノプティック再構成を、クエリ誘導型セグメンテーションとラベルブレンディングによりエンドツーエンドで実現した手法。
- 環境駆動型オンラインLiDAR-カメラ外部キャリブレーションキャリブレーション2025/2/1
環境の特徴密度を推定してLiDARとカメラの外部キャリブレーションをオンラインで行う手法を提案し、疎な点群や視野の重なりが少ない場面でも高精度を実現した。
- SLC²-SLAM: 共有潜在コードを用いた意味誘導ループ閉じ込みによるNeRF SLAMSLAM2025/1/1
NeRF SLAMで蓄積するドリフト誤差を抑えるため、再構成に使われる潜在コードを局所特徴として再利用し、意味情報で集約してループ検出を行う手法を提案した。
- 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。
- TiCoSS: 統合学習フレームワークにおける意味セグメンテーションとステレオマッチングの結合強化ステレオマッチング2024/7/1
意味セグメンテーションとステレオマッチングを統合学習フレームワークで密に連携させるTiCoSSを提案し、KITTIとvKITTI2でmIoUを9%以上向上させた。
- DCPI-Depth: 教師なし単眼深度推定に密な対応関係の事前情報を明示的に注入深度推定2024/5/1
単眼動画からの教師なし深度推定において、密な対応関係から得られる幾何学的制約を明示的に活用する3つの新規損失と双方向ストリーム調整戦略を提案し、弱テクスチャや動物体領域での精度を向上させた。
- 視覚基盤モデルの強みをステレオマッチングに活かすステレオマッチング2024/4/1
視覚基盤モデル(VFM)をステレオマッチングに適応させるViTASアダプタを提案し、KITTI Stereo 2012で最高性能を達成した研究。
- クロスモーダルマスクマッチングによるオンライン・ターゲットフリーLiDARカメラ外部キャリブレーションキャリブレーション2024/4/1
大規模視覚モデルを活用したクロスモーダルマスクマッチングにより、ターゲット不要でオンラインにLiDARとカメラの外部パラメータを高精度に推定する手法を提案し、屋内・屋外データセットで有効性を示した。
- LIX: 自動運転向け視覚的セマンティックセグメンテーションに空間幾何学的事前知識を暗黙的に注入する手法自動運転セグメンテーション2024/3/1
データ融合型教師ネットワークが持つ空間幾何学的事前知識を、単一モーダルの生徒ネットワークに知識蒸留で暗黙的に注入するLIXフレームワークを提案し、ロジット蒸留と特徴蒸留の両面で新手法を導入して性能を向上させた。
- S³M-Net: 自動運転のためのセマンティックセグメンテーションとステレオマッチングの同時学習自動運転/セグメンテーション/ステレオマッチング2024/1/1
RGB画像から抽出した特徴をセマンティックセグメンテーションとステレオマッチングで共有し、新たな特徴融合モジュールと損失関数で同時学習する枠組みを提案した。
- Three-Filters-to-Normal+：深度から法線への変換における不連続性識別の再検討表面法線推定2023/12/1
深度画像から表面法線を推定する手法3F2Nを改良し、不連続性識別モジュールを導入してノイズに強く高精度な法線推定を実現した。
- RoadFormer: RGB-法線情報の二重Transformerによる道路シーン意味解析シーン解析2023/9/1
RGB画像と表面法線を二重エンコーダで融合し、自由空間と路面欠陥を同時に解析するTransformerネットワークRoadFormerを提案し、大規模データセットSYN-UDTIRIも公開した。
- ステレオカメラのオンライン自己校正における補正ホモグラフィの深掘りステレオ校正2023/9/1
ステレオカメラの外部パラメータをオンラインで自己校正するため、補正ホモグラフィの概念を深く掘り下げ、単一画像ペアと動画列の両方に対応した新しい手法と評価指標を提案した論文。
- E3CM: エピポーラ制約付きカスケード対応点マッチング3Dビジョン2023/8/1
学習済みCNNを活用し、エピポーラ制約とカスケード構造で対応点マッチングを段階的に精緻化する手法を提案。追加の学習データ不要で高精度なマッチングを実現する。
- 自動運転のためのフリースペースオプティカルフロー・モデリング自動運転知覚2023/7/1
3D走行環境の幾何情報を活用し、衝突のない走行可能領域（フリースペース）におけるオプティカルフローを陽にモデル化する手法を提案し、その精度と応用可能性を示した。
- UDTIRI: オンラインオープンソース知能道路検査ベンチマークスイートベンチマーク/道路検査2023/4/1
都市デジタルツイン向けに、道路のポットホール検出タスクを対象としたオンラインオープンソースベンチマークを構築し、1000枚の注釈付き画像で最先端の物体検出・セグメンテーション手法を評価した。
- 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。
- 道路画像とポットホール検出のためのコンピュータビジョン：システムとアルゴリズムの最新レビュー道路検査/コンピュータビジョン2022/4/1
道路の2D/3D撮像システムとポットホール検出アルゴリズム（古典的画像処理・点群処理・深層学習）を体系的にレビューし、課題と今後の展望をまとめたサーベイ論文。
- CNNエッジ検出とShi-Tomasiコーナー最適化に基づくロバストなエッジ直接法ビジュアルオドメトリビジュアルオドメトリ2021/10/1
CNNによるエッジ検出とShi-Tomasiコーナー最適化を組み合わせ、ピラミッド画像とLM法で姿勢推定するロバストな直接法ビジュアルオドメトリを提案し、TUMベンチマークで精度とロバスト性の向上を示した。
- 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。
- 学習型マルチスコピック融合による堅牢な深度推定深度推定2021/8/1
低コスト単眼カメラを水平・垂直に移動させて視差の揃った画像列を撮影し、複数のコストボリュームを学習ベースで融合して高精度な深度推定を実現した研究。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- ピクセル処理アレイを用いた非ホロノミック移動ロボットの俊敏な反応型ナビゲーション移動ロボットナビゲーション2020/9/1
低コストのピクセル処理アレイセンサ上で直接画像処理を行い、非ホロノミック車両が障害物の多い環境でゲートを高速に通過・回避する反応型ナビゲーションを実現した。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
