Chunxiang Wang
収録論文 10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
- TC-ADA: セマンティックセグメンテーションのためのワンショット能動的ドメイン適応ドメイン適応2026/9/27
新しい走行環境へのセマンティックセグメンテーション適応のため、1ラウンドで少数のターゲット画像を選択・密アノテーションし、視覚基盤モデルと固定UDAモデルを活用して適応する手法を提案。
- LOGOS: LiDARのみを用いたガウス標高スプラッティングによる統一的な微小障害物セグメンテーションセグメンテーション2026/6/1
道路面を2Dガウスプリミティブの連続混合としてモデル化し、高精度な標高推定により縁石や砂利などの微小障害物をセグメンテーションするLiDARのみの手法を提案した。
- 車両側LiDARデータセットから新規視点合成による路側LiDARデータセット生成データ合成/知覚2026/5/1
車両搭載LiDARデータから路側視点のラベル付きLiDARデータセットを合成するフレームワークVRSを提案し、実データ不足を補い路側3D物体検出の性能向上を実証した。
- 路側知覚に適したLiDAR走査パターンはどちらか：反復型か非反復型か路側知覚2025/11/1
CARLAシミュレーションで反復型と非反復型の路側LiDARデータセットを構築し、3D物体検出性能を比較した結果、非反復型は検出範囲が限られるものの低コストで反復型128線と同等の性能を示した。
- Bench-RNR: 反復走査・非反復走査LiDARによるインフラベース車両位置推定のベンチマークデータセット位置推定2025/9/1
路側LiDARによる車両位置推定のために、反復走査と非反復走査の両LiDARで収集したデータセットを構築し、両方式の性能を比較評価した。
- 画像と4Dレーダースペクトルの深度認識融合による3D物体検出センサーフュージョン2025/2/1
4Dミリ波レーダーのスペクトルと深度推定したカメラ画像をBEV空間でアテンション融合し、悪天候でも高精度な3D物体検出を実現する手法を提案。
- LiDAR事前地図における強度テクスチャを活用したクロスモーダル視覚的自己位置推定クロスモーダル位置推定2024/12/1
LiDAR点群の強度情報をテクスチャとして用い、事前LiDAR地図上でカメラ画像から6DoF自己位置を推定するクロスモーダル手法を提案。地図投影・粗検索・精密位置合わせの3モジュールで構成される。
- 模倣から探索へ：ワールドモデルに基づくエンドツーエンド自動運転自動運転2024/10/1
RGB画像とLiDARからワールドモデルを構築し、模倣学習で初期化した強化学習方策により、CARLAで最先端の経路完走率を達成した自動運転手法。
- HOPE: 多様な駐車シーンに対応する強化学習ベースのハイブリッド方策経路プランナ経路計画2024/5/1
強化学習エージェントとReeds-Shepp曲線を組み合わせ、アクションマスクとTransformerで多様な駐車シーンの経路計画を高成功率で行う手法を提案。
- Choose Your Simulator Wisely: A Review on Open-source Simulators for Autonomous Driving2023/11/1