Changhao Chen

収録論文 37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

• 行動を変える記憶は行動を導く記憶ではない：履歴条件付きロボット方策の反事実的監査
  VLA2026/9/23

  ロボットの記憶が意思決定を導いているかを、同一の現在で二つの履歴を交差させる反事実的監査（CMA）で評価し、記憶への感度と信頼性を分離して検証した。

• CoRe-WAM: 対応整合型時間差分によるワールドアクションモデル
  VLA2026/9/23

  物体追跡の対応関係を用いて過去の視覚特徴を現在位置に移動させ、その差分を軽量アダプタでポリシーに組み込むことで、ロボットマニピュレーションの成功率を向上させた研究。

• UniNav: 視覚ナビゲーションのための統合ワールド・アクション拡散モデル
  ナビゲーション2026/8/4

  画像ゴールの視覚ナビゲーションにおいて、将来の観測予測と軌道生成を単一の拡散プロセスで統合したモデルUniNavを提案。幾何認識カメラトークンとビデオのみのデータ学習により性能を向上させ、高速推論も可能にした。

• GPOcc++: 視覚幾何学事前情報を用いた統合スパースガウス占有予測
  3Dシーン理解2026/7/15

  視覚幾何学の事前情報を占有予測に適したスパースガウス表現に変換し、多視点・時系列を統一的に扱う3Dシーン理解手法GPOcc++を提案した。屋内・屋外のベンチマークで高い性能と効率性を示した。

• AdvNav: 行動誘導型ブラックボックス敵対的攻撃による視覚言語ナビゲーションの妨害
  ナビゲーション/敵対的攻撃2026/7/13

  視覚言語ナビゲーションシステムに対する、勾配情報を使わずにエージェントの行動観測のみで敵対的摂動を生成するブラックボックス攻撃フレームワークを提案した。

• FlowDec: 時間的条件付きフロー修復による頑健な連続環境視覚言語ナビゲーション
  ナビゲーション2026/6/21

  連続環境での視覚言語ナビゲーション(VLN-CE)において、実世界の視覚劣化に対する頑健性を高めるため、時間的文脈を活用した画像修復フレームワークFlowDecを提案した。

• WISE: Minecraftにおける長期的目標達成エージェントのためのWhy-Which推論
  VLA2026/6/11

  Minecraftのような環境での長期的タスクを達成するエージェント向けに、因果イベントグラフを用いた記憶と推論を統合したフレームワークWISEを提案し、従来手法より成功率と効率を向上させた。

• フィードフォワード3Dモデルを用いた単眼視覚慣性システムの効率的な特徴点フリー初期化
  視覚慣性初期化2026/5/1

  単眼VINSの初期化を、視覚特徴追跡を使わずにフィードフォワード3Dモデルが予測する点群を利用して行う手法を提案し、成功率90%以上・データ所要時間1.2秒未満を達成した。

• FreeOcc: 学習不要の身体化オープンボキャブラリ占有予測
  占有予測2026/4/1

  3Dアノテーションやカメラ姿勢の真値を使わず、SLAMと視覚言語モデルを組み合わせて、単眼またはRGB-Dシーケンスからオープンボキャブラリの占有マップを構築する学習不要のフレームワークを提案した。

• REAL: 時空間ポリシー学習と物理誘導フィルタリングによる堅牢な極限アジリティ
  歩行2026/3/1

  視覚ノイズや遅延に頑健な四足ロボットのパルクール学習フレームワークを提案。クロスモーダルな教師ポリシーを、視覚ノイズを能動的にフィルタリングするMambaベースの学生ポリシーに蒸留し、物理誘導ベイズ推定で剛体整合性を保つ。

• SaferPath: 学習による誘導と安全制約付き制御を用いた階層的視覚ナビゲーション
  ナビゲーション2026/3/1

  既存のエンドツーエンドモデルから得た誘導を、安全制約付き最適化制御モジュールで洗練する階層的視覚ナビゲーションフレームワークを提案し、未見環境での衝突を減らし成功率を向上させる。

• LST-SLAM: キロメートル規模の動的環境に対応するステレオ熱画像SLAMシステム
  SLAM2026/2/1

  熱画像カメラを用いた大規模動的環境向けステレオSLAMシステムを提案し、自己教師あり特徴学習と動的特徴抑制によりキロメートル規模のデータセットで高精度・高ロバスト性を実現した。

• X-IONet: 歩行者と脚式ロボットのためのクロスプラットフォーム慣性オドメトリネットワーク
  慣性オドメトリ2025/11/1

  単一IMUのみを用い、歩行者と四脚ロボットの両方に対応する慣性オドメトリ手法を提案。動作プラットフォームを分類して専用のエキスパートネットワークに振り分け、不確かさをEKFで融合することで高精度な位置推定を実現した。

• PanoNav: パノラマシーン解析と動的メモリによる地図なしゼロショット物体ナビゲーション
  ナビゲーション2025/11/1

  RGB画像のみを用いて、パノラマシーン解析と動的メモリで履歴を活用し、未知環境でのゼロショット物体ナビゲーションを実現する地図不要のフレームワークを提案。

• DynaNav: 効率的な視覚ナビゲーションのための動的特徴・層選択
  視覚ナビゲーション2025/9/1

  シーン複雑度に応じて特徴と層を動的に選択し、早期終了とベイズ最適化を組み合わせることで、視覚ナビゲーションの計算コストを削減しつつ性能を向上させるフレームワークを提案。

• 身体性ナビゲーションにおける知覚・社会・運動知能：包括的サーベイ
  ナビゲーション2025/8/1

  身体性ナビゲーション（EN）を遷移・観測・融合・報酬方策構築・行動の5段階（TOFRA）で整理し、最新手法や評価指標、課題を包括的にレビューしたサーベイ。

• 暗闇のSLAM：熱画像からの姿勢・深度・ループ閉じ込みの自己教師あり学習
  SLAM2025/2/1

  低照度環境に強い熱画像を用いた単眼SLAMシステムDarkSLAMを提案し、注意機構とループ閉じ込み検出により夜間でも高精度な自己位置推定と3次元復元を実現した。

• ConcertoRL：直接駆動タンデム翼車両の制御を強化する革新的な時間インターリーブ強化学習アプローチ
  強化学習制御2024/5/1

  昆虫スケールの直接駆動タンデム翼実験プラットフォームの制御において、古典的制御器と強化学習制御器を時間インターリーブするConcertoRLを提案し、初期段階の制御精度とオンライン学習の安定性を向上させた。

• DK-SLAM: Monocular Visual SLAM with Deep Keypoint Learning, Tracking and Loop-Closing
  2024/1/1
• ReLoc-PDR: Visual Relocalization Enhanced Pedestrian Dead Reckoning via Graph Optimization
  2023/9/1
• Drone-NeRF: Efficient NeRF Based 3D Scene Reconstruction for Large-Scale Drone Survey
  2023/8/1
• Deep Learning for Inertial Positioning: A Survey
  2023/3/1
• SelfOdom: Self-supervised Egomotion and Depth Learning via Bi-directional Coarse-to-Fine Scale Recovery
  2022/11/1
• EMA-VIO: Deep Visual-Inertial Odometry with External Memory Attention
  2022/9/1
• milliEgo: Single-chip mmWave Radar Aided Egomotion Estimation via Deep Sensor Fusion
  2020/6/1
• A Survey on Deep Learning for Localization and Mapping: Towards the Age of Spatial Machine Intelligence
  2020/6/1
• PointLoc: Deep Pose Regressor for LiDAR Point Cloud Localization
  2020/3/1
• Deep Learning based Pedestrian Inertial Navigation: Methods, Dataset and On-Device Inference
  2020/1/1
• Learning Selective Sensor Fusion for States Estimation
  2019/12/1
• DeepPCO: End-to-End Point Cloud Odometry through Deep Parallel Neural Network
  2019/10/1
• DeepTIO: A Deep Thermal-Inertial Odometry with Visual Hallucination
  2019/9/1
• DynaNet: Neural Kalman Dynamical Model for Motion Estimation and Prediction
  2019/8/1
• Selective Sensor Fusion for Neural Visual-Inertial Odometry
  2019/3/1
• Learning with Stochastic Guidance for Navigation
  2018/11/1
• Transferring Physical Motion Between Domains for Neural Inertial Tracking
  2018/10/1
• OxIOD: The Dataset for Deep Inertial Odometry
  2018/9/1
• IONet: Learning to Cure the Curse of Drift in Inertial Odometry
  2018/2/1