Guole Shen

収録論文 5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

• 適応的世界記憶3D基盤モデル：スケーラブルな3Dマッピング・自己位置推定・レンダリング
  3D基盤モデル/SLAM2026/9/18

  Transformerベースのゲート付き更新と時空間調整を組み合わせた適応的世界記憶機構により、長期記憶・大規模マッピング・ガウシアンレンダリングを単一モデルで統合した3D基盤モデルを提案。

• 拡散モデル誘導による実世界単眼深度推定攻撃用の敵対的物体生成
  敵対的攻撃2025/12/1

  拡散モデルを用いてシーンに自然に溶け込む敵対的物体を生成し、単眼深度推定を誤らせる物理攻撃手法を提案した。

• MUT3R: 動きを考慮した更新トランスフォーマーによる動的3D再構成
  3D再構成2025/12/1

  事前学習済みトランスフォーマーの自己注意マップから動きの手がかりを抽出し、再学習なしで動的領域の影響を抑制してストリーミング3D再構成を安定化させる手法を提案。

• GRS-SLAM3R: ゲート付きリカレント状態を用いたリアルタイム高密度SLAM
  SLAM2025/9/1

  RGB画像から事前知識なしに高密度シーン再構成とカメラ姿勢推定をリアルタイムで行うSLAMフレームワークを提案。空間メモリをゲート付きリカレント更新で管理し、サブマップ分割とグローバル整合により高精度な再構成を実現。

• MCN-SLAM: ハイブリッド暗黙的ニューラルシーン表現を用いたマルチエージェント協調ニューラルSLAM
  SLAM2025/6/1

  複数エージェントが協調して動作する分散型ニューラルSLAMフレームワークを提案し、通信帯域制約下での大規模環境の再構成と、単一・複数エージェント両対応の実世界データセットを構築した。