Jiaming Xu
収録論文 5本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
マッピングオドメトリ/GNSS融合マニピュレーションVLA
※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
- LIT-GS: 照明変動に頑健なマッピングのためのLiDAR-慣性-熱ガウシアンスプラッティングマッピング2026/6/1
RGBの光度情報に依存せず、LiDAR由来の平面幾何を明示的な制約として組み込んだ、照明変化やテクスチャ欠損に頑健なLiDAR-慣性-熱ガウシアンスプラッティングマッピングフレームワークを提案した。
- FAST-LIVGO: 縮退に頑健なLiDAR-慣性-視覚-GNSS融合オドメトリオドメトリ/GNSS融合2026/6/1
長距離・大規模・高ダイナミック環境でのドリフトと縮退に強い、LiDAR・慣性・視覚・GNSSを密に融合したオドメトリを提案。GNSSの高精度観測と縮退認識型の外れ値除去により精度と頑健性を向上。
- マルチモーダル政策コンセンサスによるマルチモーダルマニピュレーションマニピュレーション2025/9/1
視覚や触覚など複数の感覚モダリティを、それぞれに特化した拡散モデルと適応的な重み付けを行うルータネットワークで統合し、接触の多いタスクや遮蔽された物体の操作を可能にする手法を提案。
- SpecPrune-VLA: 行動認識型自己投機的プルーニングによる視覚言語行動モデルの高速化VLA2025/9/1
VLAモデルの推論を高速化するため、時空間的一貫性を利用して視覚トークンを行動レベルと層レベルで動的に枝刈りする学習不要の手法を提案し、成功率を維持しつつ最大1.7倍の高速化を実現した。
- 状態拡散と逆動力学モデルを用いた協調的双腕マニピュレーション方策の学習マニピュレーション2025/3/1
拡散モデルで将来の状態を予測し、逆動力学モデルで行動を生成することで、双腕ロボットの協調マニピュレーションを模倣学習する手法を提案。