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Adaptive Prior Scene-Object SLAM for Dynamic Environments
Get PDFVisual Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) plays a vital role in real-time localization for autonomous systems. However, traditional SLAM methods, which assume a static environment, often suffer from significant localization drift in dynamic scenarios. While recent advancements have improved SLAM performance in such environments, these systems still struggle with localization drift, particularly due to abrupt viewpoint changes and poorly characterized moving objects. In this paper, we propose a novel scene-object-based reliability assessment framework that comprehensively evaluates SLAM stability through both current frame quality metrics and scene changes relative to reliable reference frames. Furthermore, to tackle the lack of error correction mechanisms in existing systems when pose estimation becomes unreliable, we employ a pose refinement strategy that leverages information from reliable frames to optimize camera pose estimation, effectively mitigating the adverse effects of dynamic interference. Extensive experiments on the TUM RGB-D datasets demonstrate that our approach achieves substantial improvements in localization accuracy and system robustness under challenging dynamic scenarios.The 2025 IEEE International Conference on Real-time Computing and Robotics (RCAR), Toyama, Japan, June 1-6, 202
Integration of Real-Time Data Warehouse and Linked Open Data for Personalized Learning in Open Knowledge Domains
No full textSupervisor: 長谷川 忍先端科学技術研究科修士 (情報科学
Study of Distributed Power Flow Control Scheme in Microgrid with Quality of Energy Services
No full textSupervisor: リム 勇仁先端科学技術研究科修士 (情報科学
人間の副目的や不満を尊重する協力型ゲームAIの提案
No full textゲームAIは，プレイヤ間の協力を含むゲームにおいても，人間に匹敵，超越する強さを獲得しつつある．Population-based Training(PBT)では，人間のプレイデータを用いない強化学習により，様々な特性を有する訓練相手AIのプールを作成し，それらとプレイした際にゲームの主目的（スコア等）が高くなるような本番用AIを訓練する．この本番用AIは，様々な相手の癖を学習しているため，初対面の相手とプレイした際にも，相手の動きに対応して高いスコアを達成することが可能である．一方，既存手法では，主目的を追求することのみを目的とし，人間に見られるような主目的とは関係の薄い副目的は考慮されていない．本研究ではまず，主目的ではなく相手の副目的を叶えることを目指す「接待HSP」を提案する．さらに，人間同士の協力では，お互いの目的にすれ違いがあった場合に，ゲームの内外の行動でそれを伝達しようとする場合があることを踏まえ，そのような伝達行動を示すような訓練相手AIを用いることで相手の効用を識別し，より適切にAIを協調させる「不満忖度HSP」を提案する．情報処理学会第54回GI研究発表会, 東京大学, 2025年3月6日-7
