Timothy D. Barfoot
University of Toronto
収録論文 105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
- ガリレイ的ロボットとアリストテレス的センサ：時空間軌道推定と外部キャリブレーションの統合キャリブレーション2026/11/9
ロボット軌道をガリレイ群、センサ外部パラメータをアリストテレス部分群で表現し、時空間キャリブレーションと軌道推定を統合するフレームワークを提案。連続時間軌道の別パラメータ化を不要にし、従来法と同等の性能を実現した。
- BLT*: デジタルツイン上の不確実性を考慮した計画のための情報付き信念位置推定木信念空間計画2026/10/1
点群観測を用いた大規模屋外デジタルツインに対応するサンプリングベースの信念空間計画アルゴリズムを提案し、RRT*を2-ワッサースタイン距離で信念空間に適応させて高速な初期解発見を実現した。
- Dr-LiSA: レーダー・LiDARスキャンの直接位置合わせによるSE(3)自己位置推定自己位置推定2026/9/22
LiDAR地図からレーダー観測を予測する学習モデルを用い、レーダー強度画像をSE(3)で直接位置合わせする初の手法を提案し、従来の平面推定を上回る精度を実現した。
- SPARROW: 適応的な経路探索・観測・待機のための生存POMCPナビゲーション2026/9/17
一時的な障害物がある環境で、待機・迂回・観測を選びながら経路探索するPOMCPベースのプランナを提案し、シミュレーションと実機で既存手法より到達時間を短縮した。
- PIVOT: 物理情報に基づく視覚言語モデルによる不整地走行評価とフィールドロボットナビゲーションナビゲーション2026/9/17
視覚言語モデルによる意味推論を物理計測と関連付け、不整地での走行可否評価を改善するナビゲーションシステムを提案し、実機実験で自律性を59.6%から97.0%に向上させた。
- スピニングレーダのドップラー速度計測は車両検出・追跡を改善するか？自動運転知覚2026/9/17
スピニングFMCWレーダのドップラー速度情報が車両検出・追跡に与える影響を調査し、ドップラー歪み補正と速度事前分布により検出精度と追跡精度が向上することを示した。
- 直接レーダー教示＆再現：スピニングレーダーによるナビゲーションナビゲーション2026/9/15
スピニングレーダーの生スキャンを直接利用し局所マップと組み合わせることで、オンロード・オフロード両環境で高精度な自己位置推定と閉ループ自律走行を実現した。
- 独自の経路を辿る：外れ値ロバストなポーズ登録に適用する高速認証器ポーズ推定2026/9/2
凸緩和の退化により従来の認証が困難な問題に対し、候補解から中央経路に近い領域を探索して効率的に最適性を認証する手法CP-Certを提案し、ポーズ登録とデータ対応に適用して高速化を実証した。
- スライディングセンサ：連続体ロボットの状態推定における設定可能な信頼度状態推定2026/8/1
連続体ロボットの状態推定において、センサを機械的に移動させることで、タスクに重要な位置での推定信頼度を調整できることを示した論文。
- Dr-PoGO: 直接レーダーポーズグラフ最適化SLAM2026/5/1
2Dスピニングレーダーを用いたSLAM手法を提案し、直接レジストレーションによるオドメトリとループ閉じ込みを行い、ポーズグラフ最適化で軌道を改善する。
- Dr-BA: 直接レーダーバンドル調整と位置特定のための分離最適化位置推定2026/5/1
2Dスピニングレーダの強度画像に直接作用する初のレーダーバンドル調整フレームワークを提案し、ポーズ推定とマッピングを分離して効率的に解くことで、高精度な地図構築とレーダーのみによる位置特定を実現した。
- エッジを滑らかに：因子グラフ上のガウス過程運動事前分布による連続時間推定状態推定2026/5/1
因子グラフの枠組みでガウス過程による連続時間状態推定を簡潔に解説し、GTSAMでの実装例を提供する論文。
- 弦間スパース性を活用した因子グラフによる大域的最適推定状態推定2026/5/1
因子グラフでモデル化されたロボットの状態推定問題に対し、凸緩和を用いた大域的最適解を自動構築し、ベイズ木構造を利用してSDPを分解することで計算を高速化する手法を提案した。
- 3DRO: 2Dイメージングレーダーとジャイロスコープを用いたライダーレベルのSE(3)直接レーダーオドメトリオドメトリ2026/4/1
2Dイメージングレーダーとジャイロスコープを組み合わせて、SE(3)の自己運動推定を行うレーダーオドメトリ手法を提案し、大規模データセットでライダー並みの精度を実証した。
- 幾何学的に困難な環境におけるFMCWライダーを用いた縮退耐性のある教示・反復ナビゲーションナビゲーション2026/3/1
FMCWライダーのドップラー速度と縮退を考慮したスキャン対地図位置推定を用いて、幾何学的に縮退した環境でも安定した教示・反復ナビゲーションを実現するシステムを提案した。
- FoMo: モンモランシー森林におけるロボットナビゲーションのためのマルチシーズンデータセットデータセット/SLAM2026/3/1
北方林で1年間にわたり収集された、季節変化を含むロボットナビゲーション用の大規模データセットを構築し、既存のオドメトリやSLAM手法の季節変化に対する頑健性を評価した。
- 分散型ToFセンサによる連続体ロボットの自己位置推定連続体ロボット/自己位置推定2026/2/1
連続体ロボットの長さ方向に小型ToFセンサを分散配置し、ロボット形状の事前情報と融合することで、非構造環境でも高精度な自己位置推定を実現した。
- Boreas Road Trip: 難路におけるマルチセンサ自動運転データセット自動運転データセット2026/2/1
多様で困難な道路環境を走行した643km分のマルチセンサ自動運転データセットを構築し、既存のオドメトリ・自己位置推定手法が単純環境に過適合していることを示した。
- 月面ローバーによる貨物輸送：ミッション概念と実地試験自律走行2026/1/1
月面での自動貨物輸送に向け、Lidar Teach and Repeatを用いた自律走行システムを実地試験で評価し、厳しい環境下での貨物の自動回収と配送に成功した。
- KILO-EKF: クープマンに着想を得た学習型観測拡張カルマンフィルタ状態推定2026/1/1
クープマン作用素の考え方を用いて、データから線形な観測モデルを学習し、拡張カルマンフィルタの更新に組み込む手法を提案。実機ドローンの自己位置推定で、キャリブレーション済みのEKFより高精度・高整合を達成した。
- 連続時間連続体ロボットのオンライン状態推定のためのスライディングウィンドウフィルタ状態推定2025/10/1
連続体ロボットの連続時間状態推定をオンラインで実行するスライディングウィンドウフィルタを提案し、リアルタイムより高速に動作することを示した。
- 連続時間における連続体ロボットの確率的状態推定フレームワーク状態推定2025/10/1
連続体ロボットの状態推定を、連続時間の確率モデルと因子グラフ最適化で行う手法を提案し、未モデル外乱やデータ欠損に適応できることを示した。
- 荷重を分担：自律型マルチローバーによる貨物輸送群制御2025/10/1
月面輸送に向けて、2台の小型ローバーが貨物を共有して運ぶ分散モデル予測制御を開発し、実機実験で相対位置誤差9.2cmを達成した。
- ラタトゥイユ：実世界のソーシャルロボットナビゲーションのための模倣学習の要素ソーシャルナビゲーション2025/9/1
オフライン模倣学習を用いてソーシャルナビゲーションの安全性と成功率を大幅に改善するパイプラインとモデルアーキテクチャを提案し、実世界の大学キャンパスで検証した。
- ガウス過程潜在場整形による効率的な占有マッピング占有マッピング2025/6/1
ガウス過程の潜在場を直接操作し、センサ視野形状に基づく自由空間の事前情報を効率的に統合する占有マッピング手法を提案した。
- 空撮画像と仮想ティーチングによるゼロショット地上車両の経路再現sim2real2025/5/1
空撮画像からNeRFで環境を再構築し、シミュレーション上で経路を教示することで、実環境での人手による教示なしにUGVを自律走行させる手法を提案した。
- 自動運転におけるオドメトリ研究はまだ必要か？オドメトリ2025/5/1
車輪エンコーダとジャイロの直接積分という最も単純なオドメトリが、低計算コストで最先端のレーダー慣性オドメトリを上回ることを示し、さらなる研究の必要性を問い直した。
- aUToPath: 都市環境における自動運転車のためのハイブリッドラティスと自由空間探索を用いた統合計画・制御自動運転/計画・制御2025/5/1
都市環境での自動運転ナビゲーションのために、事前計算されたラティスマップと動的自由空間サンプリングを組み合わせたハイブリッドプランナと、逐次凸計画法に基づくモデル予測制御を統合したフレームワークを提案し、シミュレーションと実車実験で有効性を示した。
- 季節的な深雪環境におけるティーチ・アンド・リピートの試み自律走行2025/5/1
LiDARとFMCWレーダーを用いて、季節変動のある積雪環境で教示経路の再走行を試み、局所化性能を比較した。
- DRO: ドップラー情報を活用した直接法レーダーオドメトリレーダーオドメトリ2025/4/1
回転式FMCWレーダーの全強度情報を直接用いてスキャン・トゥ・ローカルマップ位置合わせを行い、運動とドップラー歪みを考慮したSE(2)オドメトリを提案。ドップラー速度が観測可能な変調では追加制約で精度を高め、250km超の走行データで検証した。
- RaSCL: レーダと衛星画像のクロスビュー自己位置推定自己位置推定2025/4/1
GNSSを使わず、地上のイメージングレーダと上空RGB画像を照合し、オドメトリと組み合わせて全球自己位置推定を行う手法を提案。USVや市街・郊外走行データセットで評価した。
- バランスの取れたローカリゼーション：LiDAR位置推定の効率化に向けたオドメトリと地図マッチングのトレードオフ自己位置推定2025/3/1
LiDAR位置推定において、軽量なオドメトリ推定器と地図マッチングの頻度制御を組み合わせ、計算効率と精度のトレードオフを実走行データで評価した。
- マニピュレータの自己認識のための小型LiDAR：センサ特性評価と初期位置推定実験位置推定2025/3/1
小型ToFセンサ（VL53L5CX）から得られる粗い点群を用いて、ロボット作業空間内の対象物を位置推定する手法を提案し、センサモデルを確率論的に構築してパーティクルフィルタで評価した。
- ロボティクスにおける連続時間状態推定手法のサーベイ状態推定2024/11/1
ロボティクスにおける連続時間状態推定の研究を統一的な定式化で整理し、スプラインとガウス過程をまとめて体系的に分類した包括的サーベイ。
- DR-MPC: 実世界のソーシャルナビゲーションのための深層残差モデル予測制御ソーシャルナビゲーション2024/10/1
MPCとモデルフリー深層強化学習を組み合わせ、実世界の群衆ナビゲーションデータから安全に学習する手法を提案。シミュレーションと実機実験で有効性を示した。
- 閉形式運動学を備えた三次ガウス過程軌道表現による連続時間運動推定フレームワーク状態推定2024/10/1
三次（ジャーク白色雑音）ガウス過程による軌道表現を提案し、SO(3)×R³とSE(3)の運動学モデルを統一的に扱い、閉形式の時間微分を導出することで高速運動下での推定精度を向上させた。
- 2Fast-2Lamaa: 連続距離場を用いた大規模LiDAR慣性自己位置推定とマッピングSLAM2024/10/1
LiDARとIMUを統合し、連続距離場マップを用いて大規模環境でのオドメトリ・マッピング・自己位置推定を高精度に行うフレームワークを提案。
- 滑らかな多様体の線形近似へのガウス分布の周辺化と条件付け：ロボティクスへの応用確率ロボティクス2024/9/1
ガウス分布を線形多様体上に周辺化・条件付けする閉形式を導出し、線形化により非線形多様体へ適用する方法を提案。投影正規分布近似、Koopman SLAM、制約付きGTSAMでの共分散抽出に応用し有効性を示した。
- レーダーによるティーチ・アンド・リピート：アーキテクチャと初期フィールド試験自律走行/ナビゲーション2024/9/1
GPSなしで悪路を自律走行するため、FMCW走査レーダーとジャイロのみを用いたティーチ・アンド・リピート型ナビゲーションシステムを構築し、11.8kmの走行でLiDARに匹敵する経路追従精度を示した。
- 細部へのこだわり：レーダーオドメトリのための点群抽出器の系統的比較レーダーオドメトリ2024/9/1
自動運転環境におけるFMCWレーダーの点群抽出器13種を、公開道路約176kmのデータで比較し、最も単純で高速なK-strongestが平均より13.59%・24.94%優れることを示した。
- 時空間連続体：柔軟ロボットの連続的形状・時間状態推定状態推定2024/9/1
連続体ロボットの状態推定を、弧長と時間の両方でパラメータ化されたガウス過程事前分布を用いた因子グラフ最適化として定式化し、初の連続時間・空間状態推定法を提案した。
- MakeWay: LiDARを用いた物体認識型コストマップによる先読み屋内ナビゲーションナビゲーション2024/8/1
LiDARの3D物体検出と追跡で物体マップを構築し、物体のアフォーダンスに基づくコストマップで先回り的な衝突回避を実現する屋内ナビゲーションシステムを提案した。
- ロボティクスにおける連続時間ガウス過程状態推定への制御入力の導入状態推定2024/8/1
ガウス過程による連続時間バッチ状態推定に速度・加速度などの制御入力を組み込み、移動ロボットの軌跡推定や連続体ロボットの形状推定に適用して、少ない計測でも高精度な推定を可能にした。
- 弦分解による高速大域最適化とロボット位置推定への応用最適化2024/6/1
問題の弦グラフ的疎構造を利用して半正定値計画の変数を分解し、ADMMで並列化することで大規模なロボット位置推定を高速に大域最適化する手法を提案した。
- SDPRLayers: ロボティクスにおける多項式最適化問題の証明可能な逆伝播微分可能最適化2024/5/1
多項式最適化問題を凸緩和と陰関数微分で解き、大域最適解と正しい勾配を保証する微分可能最適化レイヤーを提案し、ロボット自己位置推定のキーポイント検出に応用した。
- スピニングレーダオドメトリにおけるドップラー速度計測の有用性レーダオドメトリ2024/4/1
商用スピニングFMCWレーダのファームウェアを三角周波数変調に改変し、連続方位から動径ドップラー速度を抽出して自己速度推定に活用、幾何学的に厳しい環境でもオドメトリ精度を向上させた。
- FoMo: 北方林におけるロボットナビゲーションのための多季節データセット提案ナビゲーション2024/4/1
カナダのモンモランシー森林で6つの経路を季節ごとに走行し、LiDAR・レーダー・IMUなどのセンサデータと高精度な正解位置を収集した多季節データセットを提案する。
- IMUを入力とするか状態の観測とするか：慣性支援状態推定における比較状態推定2024/3/1
IMUを運動モデルの入力として扱う従来手法と、連続時間状態推定で状態の観測として扱う手法を比較し、LiDAR慣性オドメトリで最先端性能を示した。
- 最悪の事態に備える：ICPアルゴリズムのレジリエンス解析のための学習ベース敵対的攻撃SLAM/位置推定2024/3/1
LiDAR点群に対する学習ベースの最悪ケース攻撃により、ICPアルゴリズムの脆弱な場所を事前に特定する手法を提案した。
- LaserSAM: 回転LiDARの視覚的セグメンテーションによるゼロショット変化検出変化検出2024/2/1
回転LiDARの距離・強度データを仮想カメラ画像に変換し、Segment Anything Modelで意味領域を検出することで、昼夜を問わず環境変化をゼロショットで検出する手法を提案。
- ガウス過程運動事前分布を用いた連続時間レーダー慣性・LiDAR慣性オドメトリオドメトリ2024/2/1
ガウス過程運動事前分布を用いて、連続時間のレーダー慣性オドメトリとLiDAR慣性オドメトリを実現し、IMUを組み込むことでレーダーオドメトリの性能を43%改善した。
- SE(3)上の連続体マルチロボットシステムの状態推定状態推定2024/1/1
複数の連続体ロボットが任意の結合トポロジーで連結された系に対し、形状とひずみを推定する状態推定法を提案し、シミュレーションと実験で精度と高速性を実証した。
- 距離のみによる軌道推定のための最適な初期化戦略状態推定2023/9/1
距離測定のみからロボットの軌道を推定する問題に対し、半正定値計画緩和を用いて高精度な初期姿勢・軌道推定を行う手法を提案し、シミュレーションと実機実験で有効性を示した。
- 風景の変化：移動ロボットのための教師なしLiDAR変化検出LiDAR変化検出2023/9/1
既存の点群地図とライブLiDARスキャンを比較し、ラベルなしでシーン変化を検出するニューラルネットワークRangeNetCDを開発した。
- Koopman線形化を用いたデータ駆動型バッチ自己位置推定とSLAMSLAM2023/9/1
制御アフィン系をKoopmanリフティングで高次元双線形モデルに変換し、データからモデルを学習してバッチ最適化で自己位置推定とSLAMを行う手法を提案。モデルが不完全な場合に従来法を上回る。
- 悪条件下での安全な位置推定のための地図認証に向けて位置推定2023/9/1
ICPアルゴリズムが外れ値測定にさらされたときの姿勢誤差を近似する閉形式を導出し、環境内の位置推定失敗リスクが高い領域を特定する指標を提案した。
- 連続時間ファクターグラフ最適化によるGNSS/マルチセンサフュージョンを用いたロバストな自己位置推定自己位置推定2023/9/1
連続時間軌道表現とファクターグラフ最適化により、GNSSと複数センサ（IMU、速度センサ、LiDARオドメトリ）を非同期に融合し、都市部でのロバストな車両位置推定を実現した。
- STAR-loc: ステレオカメラとUWB測距を用いた位置推定データセット位置推定/SLAM2023/9/1
ステレオカメラと慣性センサ、UWB測距を組み合わせた位置推定・SLAM研究用のデータセットを構築し、モーションキャプチャ環境で収集した。
- 道を示す：学習済みICP重みによるレーダー・ライダー位置推定の改良位置推定2023/9/1
レーダー点群に学習ベースの重み付け前処理を施し、ICPによるライダーマップへの位置合わせ精度を向上させる手法を提案。微分可能なICPライブラリも公開。
- 衛星画像を用いたASVナビゲーションのための確率的プランナの実地試験ナビゲーション2023/9/1
湖の水質モニタリング用自律航行艇(ASV)のため、衛星画像を事前地図として使う確率的ミッションプランナと局所計画モジュールを開発し、カナダの湖でkmスケールの実地試験を行った。
- 道を外れて：局所障害物回避のための横方向重み付き動作計画経路計画2023/9/1
曲線座標系の計画空間と横方向のずれを抑える新たなエッジコストを導入し、参照経路の地形知識を活かしつつ障害物を回避する滑らかな経路を生成する手法を提案。MPCと組み合わせ、5kmの実地試験で従来の直接追従型MPCと比較した。
- 自動的に強化された半正定値緩和による大域的最適状態推定状態推定2023/8/1
半正定値緩和において、手動で見つけていた冗長制約を自動的に発見し、大域的最適性を達成する手法を提案。
- 何を学習すべきか：特徴量、画像変換、あるいはその両方？視覚的自己位置推定2023/6/1
夜間画像を昼間風に変換する画像変換ネットワークと特徴量学習ネットワークを組み合わせ、長期的な視覚的自己位置推定の性能を向上させる手法を提案した。
- ロボティクスにおけるミリ波レーダー応用の新潮流：最新動向サーベイミリ波レーダー2023/5/1
76-81GHz帯のFMCWミリ波レーダーをロボットに応用する研究を、自己位置推定・地図生成から物体検出・分類まで幅広く調査し、データセットやキャリブレーション手法と今後の展望をまとめたサーベイ論文。
- 連続時間レンジのみによる姿勢推定自己位置推定2023/4/1
複数の距離センサのみを用い、連続時間ガウス過程でロボットの全姿勢を推定する手法を提案し、従来のセンサ融合手法と同等以上の性能を示した。
- 時間相関測定ノイズモデルによる一貫性のあるバッチ状態推定状態推定2023/3/1
測定ノイズの時間相関を考慮したバッチ状態推定のための共分散学習アルゴリズムを提案し、移動ロボットの実験データで推定精度と一貫性の向上を示した。
- 速度重視：ドップラー速度を用いた高速・対応付け不要なLiDAR慣性オドメトリLiDARオドメトリ2023/3/1
FMCW LiDARのドップラー速度とジャイロを組み合わせ、データ対応付けなしで6自由度速度を線形推定し、姿勢を積分する高速オドメトリを提案。実走行データでICP系手法と比較し、精度と計算量のトレードオフを示す。
- 長期メートル視覚自己位置推定のための自己教師あり特徴学習視覚自己位置推定2022/12/1
正解ラベルなしで画像対応を生成し、疎な特徴と記述子を学習して、照明変化に頑健な視覚的自己位置推定を実現した。
- 同じ道筋に沿って：長期自律経路追従のための局所的障害物回避経路追従2022/11/1
LiDARを用いたVisual Teach and Repeat 3において、場所依存の変化検出で障害物を認識し、曲線計画空間と新たなエッジコストで滑らかな回避経路を生成する手法を提案した。
- SE(3)上のガウス過程回帰による連続体ロボットの状態推定状態推定2022/10/1
連続体ロボットの形状を、長さ方向に沿った離散的な姿勢・ひずみ計測からガウス過程回帰を用いて連続的に推定する手法を提案し、シミュレーションと実験で精度を検証した。
- 衛星画像を用いた自律水面艇の確率的経路計画経路計画2022/9/1
衛星画像を粗い地図として使い、風や植生などの環境外乱による不確実性を考慮して、自律水面艇が湖の水質調査ルートを最短の期待移動距離で計画する手法を提案し、実機実験で検証した。
- ドップラー速度計測を用いた連続時間LiDARオドメトリオドメトリ2022/9/1
FMCW LiDARのドップラー速度計測を活用し、幾何学的に退化した環境でも高精度に動作する連続時間LiDARオンリーオドメトリを提案した論文。
- 安全かつ滑らか：連続時間レンジオンリー自己位置推定の最適性証明自己位置推定2022/9/1
距離のみの計測から移動ロボットの位置を推定する問題に対し、運動事前分布を組み込んだ連続時間定式化と、局所解の最適性を低コストで保証する証明書を提案した。
- 予見可能な未来：屋内ナビゲーションのための動的シーン予測自己教師あり学習ナビゲーション2022/8/1
3D LiDARから将来の時空間占有グリッドマップを自己教師あり学習で予測し、屋内ナビゲーションに活用する手法を提案。
- ランドマークベースSLAMのための効率的な大域的最適性証明SLAM2022/6/1
ランドマークベースSLAMの部分問題に対して、ランドマーク数に線形な計算量で大域的最適性を証明する手法を提案し、SE-Syncと統合して大域的最適解を効率的に求める。
- Boreas：季節変動を含む自動運転データセット自動運転データセット2022/3/1
1年間同じルートを走行して収集した、季節変化や悪天候を含む自動運転向けの大規模データセットを構築した。
- 全天候マッピングと自己位置推定においてレーダーはライダーを置き換えられるか？自己位置推定2022/3/1
Boreasデータセットを用いてレーダーのみ・ライダーのみ・レーダーとライダーのクロスモーダルな自己位置推定を季節や天候を変えて比較し、吹雪でもライダーが最高精度だった一方、レーダーは小さい地図で競争力のある精度を達成した。
- 制御アフィン系のデータ駆動バッチ状態推定のためのKoopman線形化状態推定2021/9/1
制御アフィン系をRKHSに持ち上げて双線形化し、学習したモデル行列からテスト時に線形時変系としてバッチ状態推定を行うモデルフリー手法KoopSEを提案。移動ロボットのUWBと車輪オドメトリによる自己位置推定で、モデル未知ながら標準RTSスムーザより高精度・高整合を達成。
- 見張りを怠らない：長期視覚自己位置推定のための深層学習特徴量視覚自己位置推定2021/9/1
昼夜の照明変化を跨いでロボットが自律走行できるよう、スパースキーポイントと記述子を学習し、古典的姿勢推定器と組み合わせて地図構築と自己位置推定を行う手法を提案。35.5kmの自律走行実験で有効性を検証した。
- 動的環境での生涯ナビゲーションのための時空間占有グリッドマップ学習ナビゲーション2021/8/1
LiDARデータから将来の動的環境を埋め込んだ時空間占有グリッドマップを自己教師あり学習で生成・予測し、ナビゲーションに活用する手法を提案した論文。
- 単一受信機GPSオドメトリと視覚オドメトリの実験比較オドメトリ/自己位置推定2021/6/1
単一のGPS受信機で搬送波位相の時間差分(TDCP)を用いたロバストなGPSオドメトリ手法を提案し、同一走行経路でステレオ視覚オドメトリと比較してドリフト率が75%低いことを示した。
- 確率的推定と教師なし特徴学習を組み合わせたレーダーオドメトリレーダーオドメトリ2021/5/1
正解姿勢データなしで、確率的軌道推定と深層学習特徴を組み合わせたレーダーオドメトリ手法を提案し、悪天候下でも有効性を示した。
- GPSとセマンティックマップ間のオフセット自己校正によるロバストな自己位置推定自己位置推定2021/5/1
GPSとセマンティックマップの座標系のずれを、信号機や車線などの共通セマンティック特徴を用いて自己校正しながら位置推定する手法を提案し、LIDAR並みの精度を実現した。
- 姿勢のベクトルパラメータ化姿勢推定2021/3/1
剛体運動（姿勢）をベクトル空間から行列リー群へ写像する手法を4×4表現に拡張し、姿勢補間・サーボ制御・点群位置合わせへの応用例を示した。
- 確率的軌道推定のためのLiDAR特徴量の教師なし学習LiDARオドメトリ2021/2/1
ガウス変分推論の枠組みで、移動ロボットの軌道推定と深層学習によるLiDAR特徴量・不確かさの学習を単一目的関数で統合し、正解データなしで学習する手法を提案した。
- オートエンコーダで圧縮した衛星画像を用いたUAVの自己位置推定自己位置推定2021/2/1
衛星画像をオートエンコーダで低次元ベクトルに圧縮し、UAVの撮影画像と内積カーネルで照合することで、従来の1%の計算時間でRMSE 3m未満の位置推定を実現した。
- 怠惰な相対ナビゲーション：視覚とGNSSによる屋内・屋外自律走行ナビゲーション2021/1/1
視覚とGNSSを組み合わせ、絶対状態の推定や地図最適化を遅延させることで、教示直後から屋内・屋外3.5kmの経路を滑らかに自律再走行できる手法を実機で検証した。
- 屋内自律走行のためのLiDARセグメンテーションの自己教師あり学習自己教師あり学習/LiDARセグメンテーション2020/12/1
SLAMとレイトレーシングを組み合わせてLiDAR点群のセマンティックラベルを自動生成し、人手注釈なしで深層セグメンテーションモデルを訓練する手法を提案。走行を重ねるごとに自己改善し、複雑な環境でのナビゲーションや自己位置推定の性能向上を示した。
- スピニングレーダーナビゲーションにおける運動歪みとドップラー効果の補償は必要か？レーダーオドメトリ2020/11/1
スピニングレーダーを用いたオドメトリと位置推定において、運動歪みとドップラー効果が与える影響を実データで評価し、両効果を考慮した軽量推定器の有効性を示した。
- ベイズヒルベルト空間における反復射影としての変分推論とロボット状態推定への応用状態推定2020/5/1
確率密度関数をベイズヒルベルト空間の元とみなし、KLダイバージェンスに基づく変分推論がユークリッド的な反復射影として解釈できることを示し、ガウス近似や高次元ロボット状態推定への応用例を提示した論文。
- Zeus: 自動運転競技AutoDriveで2連覇を達成したシステムの解説自動運転2020/4/1
学生チームaUTorontoが開発した自動運転車Zeusのシステム構成（センサ群・ソフトウェア・チーム運営）と、交差点・歩行者・信号対応を競うSAE AutoDrive Challenge第2年での優勝内容をまとめた論文。
- ノイズ付き計測のみからのパラメータ学習を伴う変分推論による車両軌道推定状態推定2020/3/1
ESGVIの枠組みにモデルパラメータの学習を組み込み、ノイズ付き計測のみから車両の運動・センサモデルの共分散を学習して高精度な軌道推定を実現した。
- 視覚マルチ経験ローカリゼーションを深層ニューラルネットワークにコンパイルするDeepMELVLA2020/3/1
マルチ経験VT&Rのデータセットを用いて、環境条件を超えて相対姿勢を予測する深層ニューラルネットワークを学習し、冬から春・昼から夜など大きく異なる条件間での直接的な自己位置推定を実現した。
- 多変量ガウス分布の自然勾配降下法による変分推論変分推論2020/1/1
多変量ガウス分布の変分推論において、平均と逆共分散行列をパラメータ化する自然勾配降下法を導出し、対称性を考慮した簡潔な更新式を提案した。
- 疎構造を厳密に保つガウス変分推論と微分不要のバッチ非線形状態推定への応用状態推定2019/11/1
事後分布の平均と共分散を効率的に推定するESGVIを提案し、逆共分散の疎構造を利用して微分不要のバッチ非線形状態推定を実現した。
- aUToTrack: 自動運転チャレンジ向け軽量物体検出・追跡システム物体検出・追跡2019/5/1
GPSで歩行者の位置と速度を正解ラベル付けした新データセットUofTPed50を構築し、視覚・LiDAR・GPS/IMUを統合してCPUのみでリアルタイムに歩行者を検出・追跡する軽量システムaUToTrackを提案した。
- ジャークに白色雑音を仮定したSE(3)上の連続時間軌道推定モーション事前分布連続時間軌道推定2018/9/1
加速度ではなくジャークに白色雑音を仮定する新たなガウス過程事前分布を導出し、姿勢・体幹座標系の速度・加速度を同時推定するSTEAMの変種を提案。複数データセットで従来の加速度白色雑音事前分布より高精度な軌道推定を実現した。
- 3D LiDARにおける動的物体のマップレスオンライン検出3D LiDAR2018/9/1
スキャン中の移動による歪みを補正し、マップ不要で設定非依存の3D LiDAR動的物体検出法を提案。点単位で動的/静的を分類し、CARLAベンチマークと実データで評価した。
- GPS障害時のマルチロータUAV緊急帰還のための視覚的ティーチ&リピートVLA2018/9/1
GPS妨害時に、往路で構築した視覚地図へ現在の映像を照合して自己位置推定し、安全な往路をたどって自動帰還するシステムを実現した。
- LiDAR単独オドメトリのための学習ベースバイアス補正オドメトリ2018/1/1
LiDAR点群の幾何特徴からガウス過程回帰で推定誤差のバイアスを学習し、古典的オドメトリの出力を補正する手法を提案。KITTIなど50km超のデータで誤差を約10%削減した。
- 局所地面平面性を利用した単眼ビジュアルティーチ＆リピート単眼VT&R2017/7/1
地面を平面と仮定しカメラの車体に対する既知の位置・姿勢から絶対スケールを復元することで、単眼カメラのみでキロメートル規模の経路をセンチメートル精度で再走行できるVT&Rシステムを提案した。
- バッチ情報付き木探索(BIT*): 情報に基づく漸近最適なエニタイム探索経路計画2017/7/1
グラフ探索のヒューリスティックとサンプリングベース計画を統合し、サンプリングと探索を交互に行うことで連続経路計画を効率的に解くBIT*を提案した論文。
- 厳密にスパースなガウス過程回帰としてのバッチ非線形連続時間軌道推定状態推定2014/12/1
連続時間の軌道推定をガウス過程回帰として定式化し、逆カーネル行列がブロック三重対角で厳密にスパースになることを示して効率的なバッチ推定を実現した論文。
- バッチ情報木BIT*：暗黙的ランダム幾何グラフのヒューリスティック探索によるサンプリングベース最適計画経路計画2014/5/1
グラフ探索とサンプリングベース計画を統合したBIT*を提案し、サンプル集合を暗黙的なランダム幾何グラフとみなしてA*的な効率探索とRRT的な anytime スケーラビリティを両立、確率的完全性と漸近最適性を示した。
- 情報に基づくRRT*：許容楕円体ヒューリスティックの直接サンプリングによる最適経路計画の集中探索経路計画2014/4/1
経路長最小化問題において、解を改善しうる状態部分集合を楕円体で表現し、その内部を直接サンプリングすることでRRT*の収束を高速化するInformed RRT*を提案した論文。
