Guangcheng Chen
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
- Traj-VLN: 自己回帰軌道生成によるピクセル空間でのインタラクション学習VLA2026/7/1
連続環境における視覚言語ナビゲーション（VLN-CE）において、大規模言語モデルを微調整し、言語指示と過去の観測から2Dピクセル座標の軌道を自己回帰的に生成することで、深度情報を使わずにナビゲーション行動を学習する手法を提案した。
- FLM-Occ: フィードフォワード尤度最大化による効率的な屋内占有予測3Dシーン理解2026/6/1
屋内占有予測をボクセル分布推定として再定式化し、ガウスプリミティブの分布を大域的に最適化する新しいフレームワークを提案。従来の局所的なボクセル分類に基づく手法より少ないプリミティブで高精度かつ高速な予測を実現した。
- NavIsaacLab: 並列ロボット学習による現実的な群衆生成と人間を考慮したナビゲーションのベンチマーキングナビゲーション2026/6/1
物理ベースで写実的なシミュレーション環境を提供し、データ駆動の歩行者モデルを用いて人間らしい群衆を生成することで、人間を考慮したナビゲーションポリシーの訓練と評価を可能にするフレームワークを提案した。
- 単一視点メッシュ再構成はロボットカメラの回転に汎化できるか？3D再構成2026/6/1
ロボット搭載カメラの回転が単一視点メッシュ再構成の性能に与える影響を評価し、回転による深度推定の歪みやレイアウトずれを明らかにした。重力情報を活用した改良によりレイアウト誤差を47.1%削減できることを示した。
- 深度事前情報によるガラス表面再構成の強化とロボットナビゲーションへの応用ロボットナビゲーション2026/4/1
ガラス面による深度センサの誤差を、深度基盤モデルを構造事前情報として用い、RANSACによる位置合わせで融合することで補正する訓練不要のフレームワークを提案。新規RGB-Dデータセットも導入し、既存手法を上回る性能を示した。
- VG-Mapping: 半静的環境におけるオンライン3Dガウシアンマッピングのための変化認識型密度制御3Dマッピング2025/10/1
半静的な環境で変化した領域を検出し、3Dガウシアンスプラッティングの密度制御を最適化から分離することで、オンライン地図更新の品質と効率を高める手法を提案し、合成・実環境のRGB-Dデータセットも構築した。
- EZREAL: 視界変動下で遠方目標へ向かうゼロショット屋外ロボットナビゲーションの強化ナビゲーション2025/9/1
遠方で小さく映る目標や一時的な遮蔽に対応するため、マルチスケール画像タイル階層と顕著性融合を用いた軽量なゼロショット物体ナビゲーションシステムを提案し、実環境で成功率を向上させた。
- TPT-Bench：混雑環境での目標人物追跡をベンチマークする大規模長期ロボット視点データセット目標人物追跡2025/5/1
ロボット視点で混雑した屋内・屋外環境の目標人物を長期的に追跡するための大規模マルチモーダルデータセットを構築し、既存手法の性能を評価した。
- 軌道平滑性制約によるNeRFベースSLAMの最適化SLAM2024/10/1
カメラ軌道をBスプラインで表現し平滑性制約を導入することで、NeRFベースSLAMのギクシャクした軌道推定を改善し、軌道精度とマップ品質を向上させた。
- Mapping While Following: 2D LiDAR SLAM in Indoor Dynamic Environments with a Person Tracker2022/4/1