Zehuan Yu

収録論文 9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

• CSMapping: 自動運転のためのスケーラブルなクラウドソーシング意味地図構築とトポロジー推論
  自動運転地図構築2025/12/1

  低コストセンサのノイズに頑健な生成事前分布と制約付き最適化を用いて、クラウドソーシングデータから高精度な意味地図と道路中心線を生成するシステムを提案。

• SLABIM: SLAMとBIMを統合した香港科技大学本館のデータセット
  SLAM2025/2/1

  SLAMとBIMを組み合わせた初のデータセットを構築し、位置合わせ・自己位置推定・意味マッピングの実験で有効性を示した。

• SLIM: 都市環境におけるスケーラブルで軽量なLiDARマッピング
  SLAM2024/9/1

  都市環境での長期LiDARマッピングのため、構造物を線や平面にパラメータ化し、地図統合やポーズグラフ最適化を可能にする軽量でスケーラブルなシステムを提案。KITTIなどで精度と軽量性を検証し、約130KB/kmの低メモリで地図を生成。

• 同じ言語で話そう：ポーズハフ変換によるBIMへのグローバルLiDAR位置合わせ
  位置合わせ2024/5/1

  LiDAR点群とBIMを共通座標系で位置合わせするため、壁と角から三角形記述子を抽出し、ハフ変換と階層的投票で姿勢候補を推定するクロスモダリティ位置合わせ手法を提案した。

• G3Reg: ガウス楕円体モデルとピラミッドグラフによるグローバル位置合わせ
  位置合わせ2023/8/1

  LiDAR点群の高速でロバストなグローバル位置合わせのため、平面・クラスタ・線分をガウス楕円体で表現し、ピラミッド型の整合性グラフで変換候補を生成・検証するフレームワークを提案した。

• Catmull-Romスプラインを用いたオンライン単眼レーンマッピング
  自動運転/マッピング2023/7/1

  単眼カメラとオドメトリのみからCatmull-Romスプラインでレーンマップをオンライン生成する手法を提案し、OpenLaneデータセットで精度向上を示した。

• 意味的線・平面を用いたマルチセッション・軽量LiDARマッピング
  SLAM2023/7/1

  都市環境でのマルチセッションLiDARマッピングを、点群ではなく軽量な線・平面表現で行うフレームワークを提案し、大域的な地図統合と逐次最適化、軽量なロボット自己位置推定への適用を示した。

• 低オーバーラップ点群のためのピラミッド意味グラフに基づく大域的位置合わせ
  点群位置合わせ2023/7/1

  意味情報で点群を縮小し、複数閾値のピラミッドグラフとGNCで低オーバーラップでも頑健に大域的位置合わせを行う手法を提案。

• H2-Mapping: 階層的ハイブリッド表現によるリアルタイム高密度マッピング
  マッピング2023/6/1

  NeRFベースのマッピングにおいて、暗黙的なマルチレゾリューションハッシュ符号化と明示的なオクツリーSDF事前分布を組み合わせた階層的ハイブリッド表現を提案し、エッジコンピュータ上でもリアルタイムに高品質な3次元地図を構築できるようにした。