Binbin Xu

収録論文 14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

• UniScale：ロボット知覚のための事前情報注入による統一スケール対応多視点3D再構成
  3D再構成2026/2/1

  多視点画像からカメラ内部・外部パラメータ、スケール不変な深度と点群、実スケールを単一のフィードフォワードネットワークで推定し、既存モデルの事前情報を活用してロボット向け3D再構成を高精度化するフレームワーク。

• UnPose: 不確実性誘導拡散事前分布によるゼロショット姿勢推定
  姿勢推定2025/8/1

  事前学習済み拡散モデルの3D事前分布と不確実性推定を活用し、CADモデル不要で新規物体の6D姿勢推定と3D再構成をゼロショットで行うフレームワークを提案。

• HIPPo: 画像から3Dへの事前分布を活用したモデルフリーゼロショット6D姿勢推定
  6D姿勢推定2025/2/1

  拡散モデルによる画像から3Dメッシュ生成とオンライン観測の統合により、CADモデルや参照画像なしで未知物体の6D姿勢を推定・追跡するフレームワークを提案。

• 3D拡散事前分布を用いたスパース視点からの汎用物体レベルマッピング
  物体レベルマッピング2024/10/1

  3D拡散モデルを形状事前分布として活用し、多カテゴリ物体の姿勢と形状をスパースな視点からNeRFで推定する汎用物体レベルマッピングシステムGOMを提案した。

• MOSE: NeRFによるノイズを含む単眼事前情報を持ち上げたセマンティック再構成
  3D再構成/セマンティック2024/9/1

  単眼画像からノイズの多い2Dセマンティック事前情報をNeRFで3Dに持ち上げ、クラス非依存のセグメンテーションマスクをガイドに使うことで、3D/2Dのセマンティックセグメンテーションと表面再構成を同時に高精度化する手法を提案。

• MakeWay: LiDARを用いた物体認識型コストマップによる先読み屋内ナビゲーション
  ナビゲーション2024/8/1

  LiDARの3D物体検出と追跡で物体マップを構築し、物体のアフォーダンスに基づくコストマップで先回り的な衝突回避を実現する屋内ナビゲーションシステムを提案した。

• ベイズ最適化による高高度ラテックス気球の最適打ち上げ地点同定：滞空タスクに向けて
  ベイズ最適化2024/3/1

  強化学習による滞空制御の環境悪用問題を補正し、ベイズ最適化で高高度気球の最適な打ち上げ地点を効率的に見つける手法を提案した。

• FuncGrasp: Learning Object-Centric Neural Grasp Functions from Single Annotated Example Object
  2024/2/1
• What to Learn: Features, Image Transformations, or Both?
  2023/6/1
• Finding Things in the Unknown: Semantic Object-Centric Exploration with an MAV
  2023/2/1
• Learning to Complete Object Shapes for Object-level Mapping in Dynamic Scenes
  2022/8/1
• Visual-Inertial Multi-Instance Dynamic SLAM with Object-level Relocalisation
  2022/8/1
• Deep Probabilistic Feature-metric Tracking
  2020/8/1
• MID-Fusion: Octree-based Object-Level Multi-Instance Dynamic SLAM
  2018/12/1