Jian Pu

収録論文 11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

• DINO-VO: 注目すべき場所を学習し、状態推定を強化する
  視覚オドメトリ2026/4/1

  DINO-VOは、適応的なパッチ選択機構を組み込んだエンドツーエンドの単眼視覚オドメトリシステムで、シーン一般化性能を向上させ、多様な環境での追跡精度を達成した。

• 空間認識型マニピュレーション順序の学習
  マニピュレーション2025/10/1

  物体間の空間的依存関係を考慮し、散らかった環境での操作順序をリアルタイムに学習・決定するフレームワークOrderMindを提案した。

• A2DO: 深層マルチセンサフュージョンによる適応型劣化耐性オドメトリ
  マルチセンサフュージョン2025/2/1

  LiDARと視覚を統合し、注意機構付きマルチスケール特徴エンコーディングでセンサ劣化に動的に対応する、自律走行向けの頑健なオドメトリシステムを提案した。

• 主軸アンカー型単眼点・線SLAM
  SLAM2024/10/1

  類似方向の線を主軸にアンカーしてn本の線をn+2パラメータで最適化する点・線SLAMを提案し、屋内・屋外データセットで有効性を示した。

• GlobalMapNet: ベクトル化グローバルHDマップをオンライン構築するフレームワーク
  自動運転マッピング2024/9/1

  自車上で局所マップを逐次統合し、重複除去と履歴融合によりベクトル化されたグローバルHDマップをオンライン生成する手法を提案。

• 模倣ベースモデルのための閉ループ計画フレームワークの再考：予測と計画の統合
  自動運転計画2024/7/1

  予測と計画を統合するニューラルネットワークを閉ループ計画に適用する新フレームワークを提案し、計画モードと安全監視モードを切り替えて安全性と安定性を両立させた。

• EC-SLAM: スパースTSDF符号化と大域バンドル調整による効果的制約付きニューラルRGB-D SLAM
  SLAM2024/4/1

  NeRFを用いたリアルタイム高密度RGB-D SLAMシステム。スパースなパラメトリック符号化とTSDFで地図を表現し、大域バンドル調整と特徴ベースの均一サンプリングで姿勢最適化を改善、Replica/ScanNet/TUMで最高精度を達成。

• FastOcc: 2D鳥瞰図と透視図の融合による3D占有予測の高速化
  3D占有予測2024/3/1

  自動運転向け3D占有予測において、計算コストの高い3D畳み込みを軽量な2D BEV畳み込みと画像特徴の補間で置き換え、精度を保ちつつ推論を高速化した手法を提案。

• ADU-Depth: Attention-based Distillation with Uncertainty Modeling for Depth Estimation
  2023/9/1
• SUPS: A Simulated Underground Parking Scenario Dataset for Autonomous Driving
  2023/2/1
• Exploration-efficient Deep Reinforcement Learning with Demonstration Guidance for Robot Control
  2020/2/1