스페셜한 Spatial AI 스터디

'스페셜한 Spatial AI' 스터디 모임에 오신 것을 환영합니다!

🌟 프로젝트 목표 (Project Vision)

Embodied AI에 대해 아시나요? 로보틱스 기술의 세부 분야로서, 컴퓨터 속에서만 존재하는 AI를 실제 세상과 물리적으로 상호작용할 수 있는 '몸을 가진 AI'를 만들기 위한 연구 분야입니다. 이러한 Embodied AI를 만들기 위한 기술 중 하나로 '공간 지능' - Spatial AI가 떠오르고 있습니다.

근데 이 기술, 범위가 너무 넓습니다. 우리는 여러 기수동안 유명한 교수님들의 주요 논문을 읽으며 Spatial AI에 대한 이해를 높일겁니다.

본인이 가장 익숙한 / 공부하고 싶은 논문을 골라서, 매주 차례를 돌며 논문 세미나를 진행합니다.

• 9기: Andrew Davison 교수님의 Gaussian Belief Propagation, Coded SLAM with learned prior 이해하기
• 10기: Object/Semantic SLAM
• 미래: SLAM with Scene graph, Visual-language topological mapping, NeRF와 3DGS를 이용한 Neural implicit feature fusion, Parallel proximity programming 공부하기!

🧑 역동적인 팀 소개 (Dynamic Team)

역할	이름	기술 스택 배지	주요 관심 분야
Project Manager	장형기		생성형 AI/추천 시스템 최적화
Member	레오나르도 다빈치		데이터 파이프라인 설계

💻 주차별 활동 (Activity plan)

매주 2명의 인원이 각각 1개의 논문에 해당하는 30분 세미나를 준비해 발표합니다.

• 시간: 화요일 오후 9시
• 장소: #ROOM-YB

날짜	내용	발표자	매체
2025/02/XX	3D Scene Graph: A Structure for Unified Semantics, 3D Space, and Camera, 3D Dynamic Scene Graphs: Actionable Spatial Perception with Places, Objects, and Humans	발표자 발표자	링크
2025/02/XX	Kimera: an open-source library for real-time metric-semantic localization and mapping, Kimera: From SLAM to spatial perception with 3D dynamic scene graphs	발표자 발표자	링크
2025/09/XX	Kimera-multi: Robust, distributed, dense metric-semantic slam for multi-robot systems, Hydra: A real-time spatial perception system for 3D scene graph construction and optimization	발표자 발표자	링크
2025/10/XX	Hierarchical representations and explicit memory: Learning effective navigation policies on 3d scene graphs using graph neural networks, Hydra-multi: Collaborative online construction of 3d scene graphs with multi-robot teams	발표자 발표자	링크
2025/10/XX	Kimera2: Robust and accurate metric-semantic SLAM in the real world, Foundations of spatial perception for robotics: Hierarchical representations and real-time systems	발표자 발표자	링크
2025/10/XX	Khronos: A Unified Approach for Spatio-Temporal Metric-Semantic SLAM in Dynamic Environments, Indoor and outdoor 3d scene graph generation via language-enabled spatial ontologies	발표자 발표자	링크
2025/10/XX	Task and Motion Planning in Hierarchical 3D Scene Graphs, Clio: Real-time Task-Driven Open-Set 3D Scene Graphs	발표자 발표자	링크
2025/10/XX	Long-Term Human Trajectory Prediction using 3D Dynamic Scene Graphs, S-Graphs+: Real-Time Localization and Mapping Leveraging Hierarchical Representations	발표자 발표자	링크
2025/11/XX	SceneGraphFusion: Incremental 3D Scene Graph Prediction from RGB-D Sequences, ConceptGraphs: Open-Vocabulary 3D Scene Graphs for Perception and Planning	발표자 발표자	링크
2025/11/XX	Collaborative Dynamic 3D Scene Graphs for Automated Driving, SayPlan: Grounding Large Language Models using 3D Scene Graphs for Scalable Task Planning	발표자 발표자	링크
2025/11/XX	Open3DSG: Open-Vocabulary 3D Scene Graphs from Point Clouds with Queryable Objects and Open-Set Relationships, Hierarchical Open-Vocabulary 3D Scene Graphs for Language-Grounded Robot Navigation	발표자 발표자	링크
2025/11/XX	LM-Nav: Robotic Navigation with Large Pre-Trained Models of Language, Vision, and Action, CLIP-Fields: Weakly Supervised Semantic Fields for Robotic Memory	발표자 발표자	링크
2025/12/XX	Graph R-CNN for Scene Graph Generation_	발표자 발표자	링크
2025/12/XX		발표자 발표자	링크

과거의 활동 (Activity history)

Gaussian Belief Propagation (S9)

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날짜	내용	발표자	매체
2024/09/10	OT (스터디 소개, 방향 논의, Ice breaking), 발표 논문 선정	장형기	-
2024/09/17	추석! 쉽니다!	-	-
2024/09/24	FutureMapping: The Computational Structure of Spatial AI Systems, FutureMapping 2: Gaussian Belief Propagation for Spatial AI	곽명철 김선호	YouTube, YouTube
2024/10/01	임시공휴일! 쉽니다!	-	-
2024/10/08	Bundle adjustment on a graph processor, Visual introduction to Gaussian Belief Propagation	김희성 김지성	YouTube, YouTube
2024/10/15	Incremental Abstraction in Distributed Probabilistic SLAM graphs, Visual Odometry using a Focal-Plane sensor-processor	박정현 이원희	YouTube, YouTube
2024/10/22	BIT-VO: Visual Odometry at 300 FPS using Binary Features from the Focal Plane, A Robot web for distributed many-device localisation	윤혁진 장형기	YouTube, YouTube
2024/10/29	가짜연 행사로 1주 미룹니다!
2024/11/05	Learning in deep factor graphs with Gaussian Belief Propagation, Distributed Simultaneous Localisation and Auto-Calibration using Gaussian Belief Propagation	김선호 이재민	YouTube, YouTube
2024/11/12	PixRO: Pixel-Distributed Rotational Odometry with Gaussian Belief Propagation,	이원희	YouTube

Coded SLAM with learned priors (S9)

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날짜	내용	발표자	매체
2024/11/19	CodeSLAM - Learning a Compact, Optimisable Representation for Dense Visual SLAM, SceneCode: Monocular Dense Semantic Reconstruction using Learned Encoded Scene Representations	박정현 곽명철	YouTube, YouTube
2024/11/26	DeepFactors: Real-Time Probabilistic Dense Monocular SLAM. CodeMapping: Real-Time Dense Mapping for Sparse SLAM using Compact Scene Representations	김희성 이재민	YouTube, YouTube
2024/12/03	End-to-End Egospheric spatial memory, Learning Depth Covariance Function	윤혁진 장형기	YouTube, YouTube
2024/12/10	COMO: Compact Mapping and Odometry	김지성	YouTube

🌱 참여 안내 (How to Engage)

팀원으로 참여하시려면 러너 모집 기간에 신청해주세요.

• 링크 (준비중)

누구나 청강을 통해 모임을 참여하실 수 있습니다.

1. 특별한 신청 없이 정기 모임 시간에 맞추어 디스코드 #Room-AN 채널로 입장
2. Magical Week 중 행사에 참가
3. Pseudo Lab 행사에서 만나기

Acknowledgement 🙏

'스페셜한 Spatial AI' is developed as part of Pseudo-Lab's Open Research Initiative. Special thanks to our contributors and the open source community for their valuable insights and contributions.

About Pseudo Lab 👋🏼

Pseudo-Lab is a non-profit organization focused on advancing machine learning and AI technologies. Our core values of Sharing, Motivation, and Collaborative Joy drive us to create impactful open-source projects. With over 5k+ researchers, we are committed to advancing machine learning and AI technologies.

Alumnis 😃

Sunho Kim

Wonhee Lee

Jeeseong Kim

Hyeokjin Yoon

Myeongchul Kwak

Heesung Kim

Junghyun Park

Jaemin Lee

License 🗞

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