Haolan Zhang
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
- ロボット操作コマンド生成のためのオブジェクト中心映像理解の分離VLA2026/6/15
映像デモからロボット操作コマンドを生成する際、動作認識と物体識別を分離し、タスク関連物体を特定する新しい手法を提案。TSMと物体選択アルゴリズムを統合し、精度と汎化性を向上させた。
- BPDA-GMM: ガウス混合モデルによるベイズ確率的データ関連付けを用いたセマンティックSLAMSLAM2026/6/1
セマンティックSLAMにおけるデータ関連付けを、ディリクレ過程と中国料理店過程に基づくオンラインのベイズ確率的枠組みで行い、物体ランドマークをガウス混合モデルとして更新する手法を提案した。
- Con-DSO: RGB-D直接スパースオドメトリのための短期整合性事前分布の学習視覚オドメトリ2026/5/1
RGB-D直接法による視覚オドメトリの頑健性を高めるため、隣接フレーム間のフォトメトリックおよび深度幾何整合性の不確かさを予測するネットワークを導入し、その不確かさに基づいて信頼できない観測を連続的に重み付けする手法を提案した。
- 安全な把持のためのマルチモーダル敵対的品質ポリシー把持2026/3/1
RGBD画像を用いたロボット把持の安全性向上のため、RGBと深度のモダリティ間の分布差と勾配不均衡を解消する敵対的パッチ最適化手法を提案した。
- 人間からロボットへの模倣学習：動画デモンストレーションからの操作スキル獲得模倣学習2026/2/1
動画から操作動作と対象物体を抽出するVLMベースの理解モジュールと、TD3強化学習による模倣実行モジュールを組み合わせ、ロボットが非構造動画から操作スキルを学ぶパイプラインを提案した。
- 意味論的Visual SLAMのサーベイ：最新技術・課題・今後の展望SLAM2025/10/1
意味論的Visual SLAMの研究動向を体系的に整理し、問題定式化やモジュール構成、深層学習・大規模言語モデルの活用、データセット、今後の課題を包括的に論じたサーベイ。
- SR-SLAM: 多様な環境におけるシーン信頼性に基づくRGB-D SLAMSLAM2025/9/1
環境ごとの特徴量の質と量の変動に対応するため、シーン信頼性評価を導入し、動的特徴除去や姿勢推定を適応的に行うRGB-D SLAM手法を提案した。
- IL-SLAM: 動的環境向け特徴認識に基づく知的ライン支援SLAMSLAM2025/9/1
動的環境でSLAMの点特徴が不足する問題に対し、特徴の十分性を評価して必要な時だけライン特徴を導入する機構を提案し、計算コストとノイズを抑えつつ追跡・姿勢推定を改善した。
- IRAF-SLAM: 厳しい環境下での視覚SLAMのための照明に頑健で適応的な特徴選別フロントエンド視覚SLAM2025/7/1
照明変化に強い画像強調と、画像エントロピー・輝度・勾配に基づく適応的な特徴抽出、信頼性の低い特徴点を除去する選別戦略を組み合わせた視覚SLAMのフロントエンドを提案し、TUM-VIとEuRoCで追跡失敗の減少と軌道精度の向上を示した。
- 動的環境向け適応型事前シーン物体SLAMSLAM2025/7/1
動的環境でのSLAMの位置ずれを抑えるため、シーンと物体の信頼性評価と信頼フレームを用いた姿勢補正を組み合わせた手法を提案し、TUM RGB-Dで精度とロバスト性を向上させた。