Dongyue Lu
収録論文 13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
- ワールドモデリングはどこへ向かうのか？世界モデル2026/8/1
エージェントの継続的改善のための世界モデルの概念を、物理状態遷移からエージェント中心の情報遷移へと拡張し、6つのプロキシ形式と3つの活用レベルを提案する。
- あなたの運転ワールドモデルは万能選手か？自動運転/評価ベンチマーク2026/5/1
運転ワールドモデルの性能を画質から閉ループ運転まで多面的に評価する統一ベンチマークWorldLensを提案し、既存モデルが全軸で優れないことを示した。
- RoboSenseチャレンジ：あらゆる環境を認識し、どこへでも移動し、プラットフォームを超えて適応するロボット知覚ベンチマーク2026/1/1
ロボット知覚の堅牢性と適応性を競うRoboSense 2025チャレンジの報告で、5つのタスクのベンチマークと23の受賞解法から得られた知見をまとめた。
- 3EED: あらゆる場所のあらゆるものを3Dでグラウンディング3Dグラウンディング2025/11/1
車・ドローン・四足歩行ロボットのRGBとLiDARデータを統合した大規模3D視覚グラウンディングベンチマークを構築し、クロスプラットフォーム評価手法を提案した。
- 3D・4D世界モデリングのサーベイ世界モデル2025/9/1
RGB-D画像や占有グリッド、LiDAR点群といったネイティブな3D/4D表現を用いた世界モデリング研究を初めて体系的に整理し、定義・分類・データセット・評価指標をまとめたサーベイ。
- イベントカメラによる視覚的グラウンディングVLA2025/9/1
イベントカメラデータを用いた言語駆動型物体グラウンディングのための大規模ベンチマークTalk2Eventを構築し、動的環境でのマルチモーダル知覚を可能にした。
- 4D LiDARシーケンスの生成を学習するLiDAR生成2025/9/1
自由形式の言語指示から編集可能な4D LiDARシーケンスを生成する統合フレームワークLiDARCrafterを提案し、シーン・物体・シーケンスレベルの評価ベンチマークEvalSuiteも提供する。
- LiDARCrafter: LiDAR系列からの動的4D世界モデリング4D生成2025/8/1
自然言語指示からLiDARの4Dシーケンスを生成・編集する統合フレームワークを提案し、nuScenesで最先端の忠実性・制御性・時間的一貫性を達成した。
- 視点不変な3D物体検出3D物体検出2025/7/1
車両・四足歩行ロボット・ドローンで収集したLiDARデータセットPi3DETを構築し、車両から他プラットフォームへ知識を転移する視点不変な3D検出フレームワークを提案した。
- Talk2Event: イベントカメラによる動的シーンの言語接地理解VLA2025/7/1
イベントカメラの非同期ストリームを言語と結びつける大規模ベンチマークTalk2Eventを構築し、属性を考慮した接地フレームワークEventReferを提案した。
- EventFly: 地上から空まで対応するイベントカメラ知覚のクロスプラットフォーム適応イベントカメラ/クロスプラットフォーム適応2025/3/1
イベントカメラ知覚を車両・ドローン・四足歩行ロボットなど異なるプラットフォームへ適応させるためのフレームワークEventFlyを提案し、大規模ベンチマークEXPoで有効性を示した。
- FlexEvent: 動作周波数が変化する環境での柔軟なイベントフレーム物体検出イベントカメラ/物体検出2024/12/1
イベントカメラとRGBフレームを適応的に融合し、周波数に応じた微調整を行うことで、20Hzから180Hzまで様々な周波数で高精度な物体検出を可能にするフレームワークを提案。
- SimpleMapping: Real-Time Visual-Inertial Dense Mapping with Deep Multi-View Stereo2023/6/1