Simone Mosco

収録論文 6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

• TravKAN: コルモゴロフ-アーノルドネットワークによる高速かつ解釈可能な非線形走行可能性解析
  走行可能性解析2026/8/3

  本論文では、コルモゴロフ-アーノルドネットワークを用いた走行可能性推定フレームワークTravKANを提案し、学習後に解析式を抽出することで解釈可能性を実現し、LiDARの反射率特徴を新たに導入して性能を向上させた。

• 3D LiDAR異常セグメンテーションのための分布外物体識別学習
  異常検知/セグメンテーション2026/4/1

  既知クラスの特徴分布をモデル化して異常サンプルを制約する、特徴空間で直接動作する新しい3D LiDAR異常セグメンテーション手法を提案し、実世界と合成データを組み合わせた新データセットも導入した。

• DPGLA：合成データと実データのギャップを埋める3D LiDARセマンティックセグメンテーションのための教師なしドメイン適応
  3Dセマンティックセグメンテーション2025/10/1

  合成LiDAR点群を活用した教師なしドメイン適応において、動的擬似ラベルフィルタリングと事前知識誘導データ拡張により、実データへの適応性能を向上させる手法を提案した。

• 点-平面投影による小規模データでの高精度LiDARセマンティックセグメンテーション
  LiDARセグメンテーション2025/9/1

  LiDAR点群を複数の2D表現に投影して点ベース手法の特徴学習を強化し、LiDARデータのみで小規模データでも高精度なセマンティックセグメンテーションを実現した。

• 局所特徴と距離画像を活用した小規模データでのリアルタイム点群セマンティックセグメンテーション
  点群セグメンテーション2024/10/1

  3次元表現から局所特徴を捉えつつ距離画像表現を組み合わせ、GPUベースのKDTreeで高速化した点群セマンティックセグメンテーション手法を提案し、小規模データ設定でもリアルタイム性能と競争力を示した。

• 低インフラ密度の水中環境向けソナーベースAUV測位システム
  水中ロボティクス/測位2024/5/1

  マルチビーム前方監視ソナーから得たデータを2つの解釈フロントエンドで処理し、パーティクルフィルタで統合することで、人工物が少ない水中環境でもAUVの自己位置推定をリアルタイムに行う手法を提案した。