Jingtai Liu
収録論文 6本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
VLA姿勢推定ナビゲーション自動運転/経路計画6D姿勢推定
※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
- FPC-VLA：失敗予測と修正のためのスーパーバイザを備えた視覚-言語-行動フレームワークVLA2025/9/1
VLAモデルに失敗予測と修正を行うスーパーバイザを組み合わせ、シミュレーションと実機で成功率を向上させたデュアルモデルフレームワーク。
- MK-Pose: マルチモーダル・キーポイント学習によるカテゴリレベル物体姿勢推定姿勢推定2025/7/1
RGB画像・点群・カテゴリのテキスト記述を統合し、自己教師ありキーポイント検出とグラフ強化特徴融合でカテゴリレベル物体姿勢を高精度に推定する手法を提案。
- NavG: ガイダンスポイントを用いた強化学習による混雑環境でのリスク認識ナビゲーションナビゲーション2025/3/1
混雑環境でのナビゲーションにおいて、障害物境界から抽出したガイダンスポイントを強化学習に統合し、知覚誤差に頑健で安全かつ効率的な経路計画を実現した。
- 狭路で停車車両や対向車を避ける自動運転車のシーン理解自動運転/経路計画2024/12/1
狭い道路で停車車両や対向車を避けて通行するため、道路幅の占有最小化とホモロジー類を用いて待避スペースと軌道を選ぶ手法を提案した。
- GA-TEB: ゴールラインに基づく効率的ナビゲーションのための目標適応フレームワークナビゲーション2024/9/1
局所ゴールを点から複数の候補線に拡張し、障害物を凸に近づけてグループ化するトポロジカルマップと組み合わせることで、群衆環境でのデッドロックを防ぎ、計画頻度と安全性を高めるナビゲーション手法を提案した。
- PS6D: ビンピッキングのための点群ベース対称性考慮6D物体姿勢推定6D姿勢推定2024/5/1
錆や反射、テクスチャ欠如に対応するため、点群から注意機構と対称性を考慮した損失で6D姿勢を推定するPS6Dを提案し、ビンピッキングで91.7%の成功率を達成した。