Bin Yang

East China Normal University

収録論文 20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

• WorldTS: マルチモーダル共変量を考慮した時系列予測のための世界モデリング
  時系列予測2026/9/25

  マルチモーダルな外部情報を潜在状態の形成と進化に直接組み込む世界モデルベースの時系列予測フレームワークWorldTSを提案し、21の実世界データセットで有効性を示した。

• HumanoidArena: 自己中心視点の階層的全身体学習のベンチマーク
  ヒューマノイド制御2026/6/1

  ヒューマノイドロボットの階層的制御（高レベル方策と低レベル運動追跡器）の性能を評価する新しいシミュレーションベンチマークを提案し、脚部が重要な7つのタスクを設計して、方策と追跡器のインターフェースの実行可能性や頑健性を検証する。

• 視点汎化を超えて：多視点デモがもたらすものとロボット操作のためのその合成方法
  マニピュレーション2026/3/1

  多視点デモデータがロボット操作の性能と汎化に与える影響を体系的に分析し、単眼入力から新視点ビデオを合成する自己教師ありフレームワークRoboNVSを提案した。

• ロボット中心の映像合成による形態整合的な人型ロボットインタラクション
  ヒューマノイド/映像生成/ゼロショット2026/3/1

  人型ロボットの対話スキルを、ポリシー学習や人間の動作リターゲティングに頼らず、映像生成モデルでロボット自身の動作を合成し、そこから関節軌道を抽出して実行するゼロショット手法を提案した。

• 不確実性が重要：自動運転における動作予測のための構造化確率的オンラインマッピング
  自動運転/地図生成/動作予測2026/3/1

  オンライン地図生成を確率的タスクとして扱い、低ランク＋対角成分の共分散分解で空間的相関を捉える不確実性モデルを提案し、地図生成と動作予測の精度を向上させた。

• アクティブレーダーとパッシブリフレクタによる屋内測位：リフレクタ配置最適化
  屋内測位2025/9/1

  移動ロボット向けに、パッシブなレーダーリフレクタとFMCWレーダーを組み合わせた低コスト高精度な屋内測位システムを提案し、複雑な部屋でのリフレクタ配置を多目的PSOで最適化した。

• クラス対応PillarMix：混合サンプルデータ拡張はレーダーポイントクラウドによる3D物体検出を強化できるか？
  3D物体検出2025/3/1

  レーダーポイントクラウドに混合サンプルデータ拡張を適用する際の課題を分析し、ピラー単位でクラスごとに混合比率を変える新手法CAPMixを提案した論文。

• 多様な環境条件下におけるレーダー3D物体検出のドメインシフト調査
  3D物体検出/ドメインシフト2024/8/1

  4Dレーダーを用いた3D物体検出において、天候や道路種別の変化が性能に与えるドメインシフトを初めて体系的に分析し、データ収集戦略への示唆を示した。

• 結合外乱に対する学習ベースオブザーバ
  外乱オブザーバ/学習制御2024/7/1

  チェビシェフ級数展開と正則化最小二乗法を組み合わせ、内部不確かさと外部外乱の結合外乱を高精度に推定する学習ベースのオブザーバを提案し、飛行実験で検証した。

• HR-INR: イベントカメラによる連続時空間ビデオ超解像
  時空間超解像2024/5/1

  イベントカメラを活用し、任意のスケールで動画の解像度とフレームレートを同時に向上させる連続時空間ビデオ超解像フレームワークを提案。

• Towards Unsupervised Object Detection From LiDAR Point Clouds
  2023/11/1
• Indoor Positioning based on Active Radar Sensing and Passive Reflectors: Concepts & Initial Results
  2023/10/1
• Diverse Complexity Measures for Dataset Curation in Self-driving
  2021/1/1
• End-to-end Interpretable Neural Motion Planner
  2021/1/1
• Recovering and Simulating Pedestrians in the Wild
  2020/11/1
• Perceive, Attend, and Drive: Learning Spatial Attention for Safe Self-Driving
  2020/11/1
• End-to-end Contextual Perception and Prediction with Interaction Transformer
  2020/8/1
• Testing the Safety of Self-driving Vehicles by Simulating Perception and Prediction
  2020/8/1
• PnPNet: End-to-End Perception and Prediction with Tracking in the Loop
  2020/5/1
• Physically Realizable Adversarial Examples for LiDAR Object Detection
  2020/4/1