Liu Yang

I am an engineer researching the core algorithms of autonomous mobile robots. Ph.D. in Engineering

[Liu Yang @scomup]

@noquierocoima Currently, our viewer only displays point cloud data from E57 files.

[Liu Yang @scomup]

会社の同僚が開発したVS Codeプラグイン版の点群ビューアも、ついに公開しました！
VS Codeのストアから簡単にインストールできます。（「q3d」で検索）
多くの点群フォーマット（PCD、PLY、LAS、LAZ、E57）に対応して、大規模な点群も軽快に表示できます。
ぜひお試しください。

[hara @_hrjp]

インストール不要でサクサク動く点群ビューアを公開しました！

ここにアクセスして点群ファイルをドラックアンドドロップするだけで使えます。
https://t.co/4OMXi4vLj3

詳しくはこちら
https://t.co/dqpoIvFe87

[Liu Yang @scomup]

@Almorgand thanks for your interest!
F4-SLAM only has a Japanese version paper.
https://t.co/eJy1MUhNIu
This demo uses a more improved method than the original F4-SLAM.
I will try to publish a new paper (in English version) as soon as possible.

[Liu Yang @scomup]

以前も紹介した「F4-SLAM」をさらに進化しました！
短時間で高品質なカラー点群を生成でき、形＆細かいテクスチャも綺麗に再現できます。
Open BenchmarkデモとOSS手法との比較動画をぜひご覧ください。
点群なので、3DGSのような長い学習時間も不要です

[Liu Yang @scomup]

@naokiakai レンダリングは最新版のcloud_viewerを使っています。
単純な点群のレンダリング
https://t.co/40Ms8kELfS

[PR TIMESビジネス @PRTIMES_BIZ]

CUBE-LIOがロボティクス・シンポジア最優秀賞を受賞 https://t.co/7ycxE0Nk6b

[Liu Yang @scomup]

第31回ロボティクスシンポジアで最優秀賞をいただきました！
スライドを公開しました。反射強度を利用するタイプのLiDAR SLAMです。ぜひチェックしてください。
https://t.co/rTNKCyZN8p

[Liu Yang @scomup]

最新のq3dviewer(1.2.9+)をインストールすると、LASから自動的に座標系情報を読み取り、OpenStreetMapから地図を取得し、点群と同時に表示できるようになりました。（座標系情報がなくても手動入力も可能）
ぜひ試してください。
>pip install q3dviewer[tools]
https://t.co/40Ms8kELfS

[Liu Yang @scomup]

@LamBoo35012233 Thank you for your interest.
Our work is under a commercial license, so we will not be fully open-sourcing the SLAM system. However, we plan to disclose further details via OSS to the extent covered in our upcoming paper.

[Liu Yang @scomup]

主著のLiDAR SLAM論文「CUBE-LIO」がICRA 2026に採択されました🎉！
デモ動画を公開します。幾何学的特徴がほとんどなく、LiDARの縮退が起きやすい極端な環境でも、SOTAレベルの精度を達成できます。来月の函館のロボシンでもご紹介しますので、ぜひごチェックしてください。

[Liu Yang @scomup]

likd-tree の Python 版もリリースしました！
動的な点の追加と自動再平衡（FAST-LIO2 の ikd-tree みたいな Incremental Insert & Rebalance）ができる Python KD-Tree、たぶん世界初？
https://t.co/ZBL3XHFyQq

[Liu Yang @scomup]

kd-treeを再buildせず、動的な追加機能が有用だが、できるOSSが少ない。
( ikd-tree は可能、でも可読性と性能を改善したく )
年末年始の自己学習で、新しいOSS: likd-tree を作りました。
https://t.co/ZBL3XHFyQq
特徴：
* 効率的な 点追加 & 並列な再build
* 超軽量(約 375 行)
* ikd-tree より高速

[Liu Yang @scomup]

@tokoton01 基本的に以下の3点をやっています。トポロジー最適化について詳しくないですが、以下の方法が適用可能な部分があれば、高速化ができるでしょう。

*コア計算にはpython のforループを使わず、numpyでバッチ処理。

*特定の行列の性質に応じて、計算の簡略化

*数式レベルの見直し、簡略化

[Liu Yang @scomup]

純粋な Python 実装でありながら、徹底した NumPy 並列化により、C++ 実装の PCL や Open3D よりも高速かつ軽量な点群マッチングライブラリを作ってみました。

いろいろ面白いデモも用意しているので、ぜひ遊んでみてください！

https://t.co/znr40vND5F

[Liu Yang @scomup]

仕事で開発したF4-SLAMを大阪市中央公会堂周辺で動作させ、きれいな点群地図を作成する様子です。

技術の詳細については、今日のロボシンで紹介しますので、興味がありましたらぜひお聞きください。

[Liu Yang @scomup]

@YOSHIDASHIROU 動作の確認ありがとうございます。
ちなみに、ファイルパスを指定せず、点群ファイルを直接画面にドラッグ＆ドロップする方法をおすすめです。複数のファイルを同時にロードできますから。

[Liu Yang @scomup]

ちなみに、この動画は大阪の京橋駅の点群を使っています。
https://t.co/12gDP2vkbo

[Liu Yang @scomup]

q3dviewerに点群の動画を作成ツール(film_maker)をリリースしました。
視点移動を設定し、滑らかな動画を生成します。
遊んでみてください。
https://t.co/40Ms8kELfS
使い方の紹介：
https://t.co/4YF0KB75iY

[Liu Yang @scomup]

自作の3D点群ビューアーをオープンソース化して公開してみました。
そこそこ大規模な点群もスムーズに動作できます。

遊んでみてください。
https://t.co/40Ms8kELfS

https://t.co/4YF0KB75iY

[Liu Yang @scomup]

EKF（extended Kalman filter）を簡単に理解できる記事を書きました。
ぜひ読んでください。

*可視化
*すべての式の数学的導出
*Python実装

https://t.co/vJw95DnvRn