マルガリータ・クリー - 百科事典

マルガリータ・Chliは、スイスのチューリッヒ工科大学（ETH Zürich）のVision for Robotics Labの助教授およびリーダーです。Chliはコンピュータビジョンおよびロボティクス分野のリーダーであり、完全自律型のヘリコプターの開発チームに参加して、初めての地上定位および地図作成を達成しました。Chliはまた、ロボティクスおよび知能システム研究所の副所長であり、イギリスのエディンバラ大学の名誉フェローでもあります。彼女の研究は、現在、飛行自律ロボットシステムの視覚感知と知能の開発に焦点を当てています。

幼少期と教育
Chliはキプロスおよびギリシャで育ちました。彼女はイギリスのケンブリッジ大学で学士号を取得し、トリニティ・カレッジで情報およびコンピュータ工学を学びました。学士号を取得後、トリニティで工学の修士号を取得しました。

2006年、Chliはアンドリュー・Davisonの指導の下、ロンドン帝国工科大学で大学院の研究を進めました。彼女はロボットビジョングループで働き、モバイルデバイスの効率的な自律的なナビゲーションを可能にするためのデータ操作の新しい方法を開発しました。視覚基盤の方法が自律的なナビゲーションを可能にする鍵であるため、Chliは精度を維持しつつ効率的な情報処理を実現するための課題に取り組みました。彼女は情報理論の原理を使用して、環境からの情報を収集した後の推定決定を導き、これらの原則が動きと環境の確率的地図を推定するアルゴリズムの効率と一貫性を向上させたことを示しました。彼女のアルゴリズムは、カメラ動きの曖昧さや不確実さが存在する場合でも、濃度の高い特徴地図を作成することができました。Chliは2009年に大学院の研究を完了し、1年間ロボットビジョングループの研究助手として働きました。

カリアリと研究
博士号を取得後、ChliはETH Zürichの自律システムラボで博士後期研究に参加し、すぐにラボの副所長に任命されました。ETH Zürichに在籍中、彼女は自律移動ロボットコースを教え、後に無料で世界中の数千人の研究者を訓練するオンラインコースに変えました。2013年、Chliは大学長奨学金を授与され、エディンバラ大学の認知行動研究所で助教授となりました。彼女は2年間この名誉な奨学金を保持しました。

2015年、Chliはスイス国立科学基金（SNF）のVision for Roboticsの助教授に昇格し、エディンバラからラボを移転しました。彼女はエディンバラ大学の名誉フェローを引き続き保持しています。彼女のラボ、Vision for Robots Lab（V4RL）は、人間の生活の品質と安全性を向上させるために知能ロボットの開発に焦点を当てています。Chliのラボには、これらの目標を達成するためのいくつかの研究が進んでいます。SHERPAプロジェクトでは、知能と自律的なロボットシステムを使用して、アルペンスーローの救助を支援することを目指しています。Chliはまた、マイコプタープロジェクトに参加し、低空で仕事から家に空を通じて移動できる個人用自動航空輸送システムを設計することを目指しています。最後に、Chliのチームは、マイクロ航空機が未知の環境を地図化するための方法を開発するSFlyプロジェクト（マイクロ飛行ロボットの群れ）に取り組んでいます。これらすべてのプロジェクトは、ロボットが大量のデータを効率的に処理し、環境を「見」て迅速かつ自律的に応答する能力を要求します。Chliのチームは、深い学習とロボットのコラボレーションを使用して、視覚感知を持つこれらの知能システムを開発することを目指しています。

= コンピュータビジョンの方法の改善 =
Chliの初期の研究は、自律的なロボットシステムの構築を可能にするコンピュータビジョンアプローチを改善しました。Chliが最初に取り組んだ問題は、同時定位と地図作成（SLAM）で、ロボットシステムが新しい変化する環境を推定しつつ、自分自身の場所を追跡するのが難しいことでした。地図をより小さなサブマップに分割することで、シーンの各部分を独立して効率的に処理できるため、ChliはSLAMマップに対してサブマップ分割を実行する革新的な方法を創出しました。彼女は階層クラスタリングを使用して、似た特徴を同じグループにまとめ、視覚地図の構造に関する新しい洞察を提供し、SLAMに関連する計算的問題を解決するのに役立つことを見出しました。

ChliがETH Zürichの博士後期研究員として取り組んだ次のコンピュータビジョンの問題は、画像における鍵ポイントの検出です。彼女はBRISK（Binary Robust Invariant Scalable Key points）という方法を開発し、SURFやSIFTなどの前の鍵ポイント検出アルゴリズムよりもはるかに高速で、低い計算コストで実行しました。

= 自律型ヘリコプター =
ChliがETH Zürichの博士後期研究として取り組んだ間、彼女は初めての自律飛行小型ヘリコプターを開発したチームに参加しました。このヘリコプターは単眼カメラが唯一の惯性センサーであり、新しい環境でナビゲートすることができました。SLAMを実現し、自律飛行を可能にするために、非常に堅牢な耐性を持っていました。

= ロボットナビゲーション =
Chliは自律的なロボットナビゲーションの方法を改善するための基本的な研究を行いました。Chliと彼女のチームがロボットナビゲーションを改善するための一つの方法は、ロボット上の複数のセンサーからの情報をよりよく統合するアルゴリズムを作成することです。以前は、感覚の喪失や測定率と遅延の違いによる多感覚統合が難しいものでした。このため、Chliと彼女のチームは、遅延した、相対的、および絶対的な情報を無制限のセンサーおよびセンサータイプから処理できるフレームワーク、MultiSensor-Fusion Extended Kalman Filter（MSF-EKF）を開発しました。彼らのフレームワークは、GPS受信機および視覚、惯性、圧力センサーを持つマイクロ航空機（MAV）でテストされ、自己調整が可能であり、状態更新に対する効率的な再線形化を示したことが確認されました。

SLAMの能力の改善と進歩により、Chliは多ロボット協同SLAMの創成に興味を持ちました。自律的なロボットのグループによる協同的なシーン認識と地図作成は、環境データ収集から監視や救助まで、幅広い用途に役立ちます。彼女のフレームワークでは、各個別の無人航空機（UAV）は設計および計算能力の一部として限られた容量のローカルSLAMを持っており、中央の地面上のサーバーが各個別のUAVからのすべての情報を収集および集約する役割を果たします。この中央コントローラーは、各個別のUAVに情報を返し、彼らが地図を更新できるようにします。

Chliは最近、コンボベンショナルニューラルネットワーク（CNN）を使用して、ロボットナビゲーションにおける場所認識の能力を向上させるために取り組んでいます。彼女は、コンボベンショナルレイヤーの活性化から直接的に重要な領域の地域的な表現を作成することで、場所認識に使用する新しいCNNベースの画像特徴を提案しました。彼らのシステムは、視点や外観の変化に対する耐性が向上し、システム内の外部の変化に対する特徴エンコードのプロセスに関する洞察を共有しました。

奨励と栄誉
2017年 Zonta賞
2016年 25人のロボティクス女性
2016年 国際ロボティクスおよび自動化会議ベストアソシエイトエディタ賞
2001-2005年、ケンブリッジ大学トリニティ・カレッジの優秀な資格奨学金
2001-2005年、キプロス国営奨学金財団の優秀な成績奨学金

主要出版物
Marco Karrer、Mohit Agarwal、Mina Kamel、Roland Siegwart、Margarita Chli: Collaborative 6DoF Relative Pose Estimation for Two UAVs with Overlapping Fields of View. ICRA 2018: 6688-6693
Patrik Schmuck、Margarita Chli: CCM-SLAM: Robust and efficient centralized collaborative monocular simultaneous localization and mapping for robotic teams. J. Field Robotics 36(4): 763-781 (2019)
Z. Chen、F. Maffra、I. Sa、M. Chli、「Only look once, mining distinctive landmarks from ConvNet for visual place recognition,」2017 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)、バンクーバー、BC、2017、pp. 9–16、doi: 10.1109/IROS.2017.8202131。
P. Schmuck、M. Chli: Multi-UAV collaborative monocular SLAM, 2017 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)、シンガポール、2017、pp. 3863–3870、doi: 10.1109/ICRA.2017.7989445。
S. Lynen、M. W. Achtelik、S. Weiss、M. Chli、R. Siegwart: A robust and modular multi-sensor fusion approach applied to MAV navigation, 2013 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems、東京、2013、pp. 3923–3929、doi: 10.1109/IROS.2013.6696917。
M. W. Achtelik、S. Lynen、S. Weiss、L. Kneip、M. Chli、R. Siegwart: Visual-inertial SLAM for a small helicopter in large outdoor environments, 2012 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems、ビラモーラ、2012、pp. 2651–2652、doi: 10.1109/IROS.2012.6386270。
S. Leutenegger、M. Chli、R. Y. Siegwart: BRISK: Binary Robust Invariant Scalable Keypoints, 2011 International Conference on Computer Vision、バルセロナ、2011、pp. 2548–2555、doi: 10.1109/ICCV.2011.6126542。
M. Chli、A. J. Davison: Automatically and efficiently inferring the hierarchical structure of visual maps, 2009 IEEE International Conference on Robotics and Automation、神戸、2009、pp. 387–394、doi: 10.1109/ROBOT.2009.5152530。
Margarita Chli、Andrew J. Davison: Active matching for visual tracking. Robotics Auton. Syst. 57(12): 1173-1187 (2009)

参考文献
（省略）