Ajmal Mian

収録論文 11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

• VLAベースのエンドツーエンド自動運転のための協調的マルチモーダル相互作用
  自動運転2026/8/21

  VLAモデルを用いた自動運転において、異種センサ間の効果的なマルチモーダル相互作用と複数軌道計画を統合し、安全性と解釈可能性を向上させるシステムを提案した。

• 複雑なカードゲームのための因果強化学習：マジック・ザ・ギャザリングのベンチマーク
  強化学習2026/5/7

  因果強化学習のための複雑なベンチマークとして、マジック・ザ・ギャザリングを用いた環境を構築し、因果構造を活用するエージェントを提案・評価した。

• 都市規模のLiDARを用いた3D変化検出
  3D変化検出2025/10/1

  異なる時期のLiDAR点群を位置合わせし、不確かさを考慮した物体中心の手法で都市の3D変化を検出する。

• 動的時間伸縮法によるLiDAR・GNSS・IMUの高精度統合と3D都市地図構築
  SLAM/地図構築2025/7/1

  LiDAR・GNSS・IMUを動的時間伸縮法と拡張カルマンフィルタで融合し、都市規模の3D地図を高精度に構築する手法を提案。パースで取得した大規模データセットも公開。

• ニューラルブレイン：身体性エージェントのための神経科学に着想を得たフレームワーク
  身体性AI2025/5/1

  身体性エージェントの中核となる知能システム「ニューラルブレイン」の統一フレームワークを提案し、マルチモーダル能動センシング、知覚・認知・行動の統合、神経可塑性に基づく記憶、ニューロモーフィック最適化を組み合わせた生物学的着想アーキテクチャを示した。

• MonoDiff9D: 拡散モデルによる単眼カテゴリレベル9D物体姿勢推定
  姿勢推定2025/4/1

  単眼RGB画像から拡散モデルを用いてカテゴリレベルの9D物体姿勢を推定する手法を提案し、形状事前知識やCADモデルを必要とせずに最先端精度を達成した。

• 単一参照画像からの未見物体6自由度姿勢推定とロボット統合
  姿勢推定2025/3/1

  ロボット操作中に撮影した1枚の参照RGB-D画像だけから、未見物体の6自由度絶対姿勢を推定する手法SinRef-6Dを提案し、実機ロボットシステムに統合した。

• Diff9D: 拡散モデルによるドメイン汎化可能なカテゴリレベル9自由度物体姿勢推定
  姿勢推定2025/2/1

  合成データのみで訓練した拡散モデルを用い、実世界シーンへ汎化できるカテゴリレベル9自由度の物体姿勢・サイズ推定手法を提案し、ロボット把持システムで有効性を示した。

• UnLoc: A Universal Localization Method for Autonomous Vehicles using LiDAR, Radar and/or Camera Input
  2023/7/1
• Slice Transformer and Self-supervised Learning for 6DoF Localization in 3D Point Cloud Maps
  2023/1/1
• Fast ORB-SLAM without Keypoint Descriptors
  2020/8/1