Chengjian Feng
収録論文 8本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
自動運転VLAナビゲーションマニピュレーション
※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
- RoboTron-Sim: シミュレーションによる難ケースで実世界運転を改善自動運転2025/8/1
高リスクな稀ケースを網羅したシミュレーションデータセットHASSと、環境・ハードウェア差に適応する手法を提案し、実世界の自動運転性能を約50%向上させた。
- 低コストデータでロボットマニピュレーションの汎化を促進VLA2025/3/1
大規模作業空間での空間推論フェーズに着目し、低コストで収集可能なデータを活用してVLAモデルの汎化性能を高めるフレームワークを提案。
- RoboTron-Nav: 知覚・計画・予測を統合した具現化ナビゲーションの統一フレームワークナビゲーション2025/3/1
言語指示に基づく視覚ナビゲーションのため、知覚・計画・予測をマルチタスク学習で統合し、適応的な3D履歴サンプリングで過去の観測を効率的に活用するフレームワークを提案。CHORES-Sベンチマークで成功率81.1%を達成し、最先端性能を更新した。
- RoboTron-Mani：ロボット操作のためのオールインワン・マルチモーダル大規模モデルマニピュレーション2024/12/1
カメラパラメータと占有監督で3D知覚を強化し、モダリティ分離マスクとマルチモーダルデコーダで融合を改善したロボット操作モデルと、複数データセットを統合したRoboDataを提案。CALVINで平均系列長を1.7から3.5に向上させ、シミュレーションと実世界で最先端を達成。
- RoboTron-Drive：自動運転のためのオールインワン大規模マルチモーダルモデルVLA2024/12/1
画像や多視点動画を入力とし、知覚・予測・計画を含む多様な自動運転タスクを単一モデルで実行する汎用大規模マルチモーダルモデルを提案し、複数ベンチマークで最先端性能を達成した。
- RoboCAS：複雑な物体配置シナリオにおけるロボットマニピュレーションのベンチマークマニピュレーション2024/7/1
散在・整列・積み重ねなど複雑な物体配置を扱うロボット操作ベンチマークRoboCASを提案し、長期的な空間推論や連鎖反応予測の能力を評価した。
- RoboUniView: ロボット操作のための統一視点表現を持つ視覚言語モデルVLA2024/6/1
カメラパラメータに依存しない統一視点表現を事前学習で獲得し、それに基づいてロボット操作の行動を生成することで、異なるロボットプラットフォーム間での性能差を解消した手法を提案。
- FastPillars: A Deployment-friendly Pillar-based 3D Detector2023/2/1