Jintao Cheng

収録論文 6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

• WALT: 自動運転のための世界モデル整合潜在軌道学習
  自動運転2026/9/24

  凍結した運転世界モデルの知識を軌道潜在空間に転移し、生のウェイポイント生成より高精度な計画を実現する手法を提案。

• SIPTraj: 物理誘導によるシーン相互作用を用いたマップフリーのエンドツーエンド軌道予測
  軌道予測2026/8/1

  高精細地図を使わずに、エージェントの軌道予測を物理的制約を考慮して行う新しいフレームワークを提案。階層的エンコーダと物理誘導デコーダにより、シーン文脈の接地と運動学的実現可能性を同時に改善した。

• KDMOS: 知識蒸留による動きセグメンテーション
  セグメンテーション2025/6/1

  自動運転向けの動き物体セグメンテーション(MOS)において、BEV投影モデルを生徒、非投影モデルを教師とするロジットベースの知識蒸留フレームワークを提案し、精度とリアルタイム性を両立させた。

• GNSS情報を統合したLiDAR慣性オドメトリによる車両位置推定の高精度化
  位置推定2025/3/1

  LiDARオドメトリにGNSSのグローバル情報を統合し、オフライン点群地図を事前知識として用いることで、高速移動時やドリフト蓄積時でも高精度かつロバストな車両位置推定を実現するフレームワークを提案した。

• MambaMOS: 動きを考慮した状態空間モデルによるLiDARベース3次元移動物体セグメンテーション
  移動物体セグメンテーション2024/4/1

  LiDAR点群の時系列情報から移動物体を切り出すタスクに対し、時間情報と空間情報の結合を強化する埋め込みと、物体の動きの時間的相関を捉える状態空間モデルを組み合わせた手法を提案し、ベンチマークで最高精度を達成した。

• Robust Edge-Direct Visual Odometry based on CNN edge detection and Shi-Tomasi corner optimization
  2021/10/1