Jingyu Song
University of Michigan
収録論文 14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
- 合成データによる海中知覚のスケーリングに向けてsim2real2026/9/17
IsaacSimベースの海中知覚シミュレータOceanSimに合成データ生成パイプラインを追加し、ウニ検出タスクでsim-to-real性能を評価した研究。
- CRISP: 予測型ワールドモデル事前学習による運転用時空間カメラ・レーダーバックボーン自動運転/自己教師あり学習2026/7/1
カメラとレーダーの融合表現を、将来のLiDAR点群予測という事前学習タスクで学習するバックボーンを提案。推論時はカメラとレーダーのみで動作し、下流タスクに転移可能。
- FishDetector-R1: 弱教師あり魚検出・セグメンテーション・計数のための強化学習ファインチューニングを備えた統合MLLMフレームワーク水中知覚/弱教師あり学習2025/12/1
マルチモーダル大規模言語モデルと検証可能報酬による強化学習を組み合わせ、弱い教師信号だけで水中の魚の検出・領域分割・計数を高精度に行う統合フレームワークを提案した。
- CHyLL: ハイブリッドシステムの連続ニューラル表現学習ハイブリッドシステム/ニューラル表現学習2025/12/1
ハイブリッドシステムのダイナミクスを、軌道分割やモード切替なしに連続的なニューラル表現として学習する手法を提案し、流れの高精度予測やトポロジー不変量の同定、確率的最適制御への応用を示した。
- 人間のデモンストレーション不要の軌道スコアラーによるエンドツーエンド自動運転自動運転/強化学習2025/10/1
人間のデモンストレーションを一切使わず、実世界画像とルールベース報酬のみで学習する強化学習ベースのエンドツーエンド自動運転計画手法ZTRSを提案し、長尾シナリオで模倣学習を上回る性能を示した。
- DriveCritic: 視覚言語モデルによる文脈認識型・人間整合的な自動運転評価自動運転評価/VLM2025/10/1
自動運転の軌道ペアを人間の選好に沿って評価するため、文脈が重要な難シーンを集めたデータセットと視覚言語モデル評価器を構築し、既存指標より人間判断に一致することを示した。
- OceanSim: GPU高速化水中ロボット知覚シミュレーションフレームワークsim2real2025/3/1
物理ベースの水中センサモデリングとGPUによる高速レンダリングを実現し、リアルタイムのソナー画像生成と大量の合成データ生成を可能にする水中ロボット知覚シミュレータを提案。
- MemFusionMap: ワーキングメモリ融合によるオンライン・ベクター化HDマップ構築自動運転/HDマップ2024/9/1
複数フレームの履歴をワーキングメモリとして融合し、時間的重なりヒートマップも活用することで、オンラインでのベクター化HDマップ構築の精度を向上させた研究。
- TURTLMap: 低コスト無人水中ロボットによる低テクスチャ水中環境のリアルタイム自己位置推定と高密度マッピング水中SLAM2024/8/1
低テクスチャな水中環境でもリアルタイムに自己位置推定と高密度マップ構築ができる低コストな手法を提案し、水槽実験で有効性を示した。
- CRKD: クロスモダリティ知識蒸留によるカメラ・レーダー物体検出の強化物体検出2024/3/1
LiDAR-カメラ融合の高性能をカメラ-レーダー検出器に知識蒸留で転移し、BEV表現を共有空間として4つの蒸留損失で性能差を縮める手法を提案。
- LiRaFusion: Deep Adaptive LiDAR-Radar Fusion for 3D Object Detection2024/2/1
- Uncertainty-Aware Acoustic Localization and Mapping for Underwater Robots2023/7/1
- Convolutional Bayesian Kernel Inference for 3D Semantic Mapping2022/9/1
- MotionSC: Data Set and Network for Real-Time Semantic Mapping in Dynamic Environments2022/3/1