Chunran Zheng
収録論文 17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
- SparseNav: 指示条件付きスパース意味知覚による訓練不要な視覚言語ナビゲーションVLA2026/9/22
現在の指示に必要なランドマークだけをオンデマンドで知覚し、軽量なBEV地図とスパースな記憶でVLMプランナを導く、訓練不要の視覚言語ナビゲーション手法。
- UAV-MapFusion: RTK位置合わせに基づく不確実性を考慮した粗密マルチセッションUAVマッピングマッピング2026/6/1
UAVの複数回の飛行で取得した点群地図を、RTK観測と不確実性を考慮した因子グラフ最適化により高精度に統合するシステムを提案した。
- LIT-GS: 照明変動に頑健なマッピングのためのLiDAR-慣性-熱ガウシアンスプラッティングマッピング2026/6/1
RGBの光度情報に依存せず、LiDAR由来の平面幾何を明示的な制約として組み込んだ、照明変化やテクスチャ欠損に頑健なLiDAR-慣性-熱ガウシアンスプラッティングマッピングフレームワークを提案した。
- FAST-LIVGO: 縮退に頑健なLiDAR-慣性-視覚-GNSS融合オドメトリオドメトリ/GNSS融合2026/6/1
長距離・大規模・高ダイナミック環境でのドリフトと縮退に強い、LiDAR・慣性・視覚・GNSSを密に融合したオドメトリを提案。GNSSの高精度観測と縮退認識型の外れ値除去により精度と頑健性を向上。
- FAST-Calib: 1秒で完了するLiDAR-カメラ外部キャリブレーションキャリブレーション2025/7/1
専用3Dターゲットを用い、機械式・ソリッドステート両対応のLiDAR-カメラ外部キャリブレーション手法を提案。エッジ抽出と楕円フィッティングで高精度・高速(0.7秒未満)を実現し、コードとデータセットを公開。
- Mesh-Learner: 球面調和関数によるメッシュのテクスチャリング3D再構成2025/4/1
メッシュと球面調和関数テクスチャを統合し、ラスタライズパイプラインと互換性のある3D再構成・レンダリングフレームワークを提案。
- GS-SDF: LiDAR拡張ガウシアンスプラッティングとニューラルSDFによる幾何学的に一貫したレンダリングと再構成3D再構成/レンダリング2025/3/1
LiDAR点群とニューラル符号付距離場(SDF)をガウシアンスプラッティングに統合し、幾何学的に一貫した高精度な表面再構成と高忠実度レンダリングを実現する手法を提案した。
- リソース制約環境向け軽量LiDAR-慣性-視覚オドメトリVIO/オドメトリ2025/1/1
リソース制約のあるプラットフォーム向けに、適応的視覚フレーム選択と省メモリ地図構造を組み込んだ軽量LiDAR-慣性-視覚オドメトリを提案し、精度をほぼ維持しつつ計算量とメモリを削減した。
- GS-LIVO: ガウスマッピングを用いたLiDAR・慣性・視覚のリアルタイム融合オドメトリSLAM2025/1/1
LiDAR・IMU・カメラを統合し、3Dガウススプラッティングによる地図表現とIESKFベースのオドメトリを組み合わせることで、リアルタイムかつ省メモリなSLAMシステムを実現した論文。
- Voxel-SLAM：完全・高精度・汎用性を備えたLiDAR慣性SLAMシステムSLAM2024/10/1
適応的ボクセルマップを共通表現として用い、初期化・オドメトリ・局所マッピング・ループ閉じ込め・大域マッピングの5モジュールで短期〜長期・マルチマップのデータ関連付けを活用するLiDAR慣性SLAMを提案。
- LiDAR-視覚システムのためのニューラル表面再構成とレンダリング3D再構成2024/9/1
LiDARとカメラのデータを統合し、NeRFとNeural Distance Fieldを可視性を考慮した占有マップで結びつけて、シーンの形状と見た目を高精度に再構成・描画するフレームワークを提案した。
- MFCalib: マルチ特徴エッジに基づくターゲットレス環境でのLiDAR-カメラ単一ショット自動外部キャリブレーションキャリブレーション2024/9/1
ターゲット不要の環境で、LiDARとRGBカメラの外部キャリブレーションを1回のデータ取得で自動的に行う手法を提案。深度連続・不連続エッジと輝度不連続エッジを組み合わせ、LiDARビームモデルでエッジ膨張を抑制し、高精度なキャリブレーションを実現した。
- FAST-LIVO2: 高速・直接法によるLiDAR-慣性-視覚オドメトリSLAM2024/8/1
LiDAR・IMU・カメラをESIKFで統合し、生データを直接使う高速なSLAMオドメトリを提案。単一ボクセルマップ上で幾何と画像を融合し、機上リアルタイム動作を実現した。
- LIV-GaussMap: LiDAR-Inertial-Visual Fusion for Real-time 3D Radiance Field Map Rendering2024/1/1
- FAST-LIVO: Fast and Tightly-coupled Sparse-Direct LiDAR-Inertial-Visual Odometry2022/3/1
- R2LIVE: A Robust, Real-time, LiDAR-Inertial-Visual tightly-coupled state Estimator and mapping2021/2/1
- CamVox: A Low-cost and Accurate Lidar-assisted Visual SLAM System2020/11/1