Dongfeng Bai
収録論文 8本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
物性推定VLA/空間推論交通シミュレーション3D生成/自動運転シミュレーション3D再構成模倣学習自動運転シミュレーション自動運転/自己教師あり学習
※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
- PhysVGGT: 単一画像からのフィードフォワード高密度物性推定物性推定2026/9/16
1枚のRGB画像から摩擦係数・硬さ・ヤング率・密度の高密度マップと物体質量を1回の順伝播で予測するモデルを提案し、擬似ラベル生成により大規模弱教師学習を可能にした。
- 空間思考の連鎖：視覚言語モデルのためのモダリティ非依存の空間接地VLA/空間推論2026/8/10
追加の推論時モジュールを必要とせず、連続的な空間トークンを導入して視覚言語モデルの空間推論能力を向上させる軽量フレームワークを提案した。
- RLFTSim: 強化学習による微調整で実現する現実的かつ制御可能なマルチエージェント交通シミュレーション交通シミュレーション2026/5/1
交通シミュレーションモデルを強化学習で微調整し、実データ分布に合わせてロールアウトの現実性を高めるとともに、目標条件付きの制御可能性を蒸留する手法を提案した。
- 関節・ヒンジ軸推定を伴うパーツレベル3Dガウシアン車両生成3D生成/自動運転シミュレーション2026/4/1
単一画像や疎な多視点入力から、可動部を持つアニメーション可能な3Dガウシアン車両を生成するフレームワークを提案。パーツ境界の歪みを防ぐエッジ精緻化と、関節位置・ヒンジ軸を予測する運動学ヘッドにより、実世界の車両を忠実に再現する。
- 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。
- CAPS: 自動運転の模倣学習を強化する文脈認識型優先サンプリング模倣学習2025/3/1
VQ-VAEでデータをクラスタリングし、希少な重要サンプルを優先的に学習させることで、自動運転の模倣学習におけるデータ効率と汎化性能を向上させる手法を提案。
- HUGSIM：自動運転のためのリアルタイム・フォトリアル・閉ループシミュレータ自動運転シミュレーション2024/12/1
3Dガウシアンスプラッティングで2D画像を3D空間に持ち上げ、自動運転アルゴリズムを評価するためのリアルタイムでフォトリアルな閉ループシミュレータを構築した。
- VisionPAD: 自動運転のための視覚中心の事前学習パラダイム自動運転/自己教師あり学習2024/11/1
画像のみを教師信号に3Dガウシアンスプラッティングで多視点表現を再構成し、ボクセル速度推定と多フレーム測光整合性で自動運転向け視覚モデルを自己教師あり事前学習する手法。