Jongseong Brad Choi

収録論文 5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

• プラント拘束条件下におけるロバストな視覚安定化に対するスライディングモード制御の有効性
  視覚安定化2026/11/4

  視覚安定化において、スライディングモード制御(SMC)が単純なLPFやPIDより有効になる条件は「プラント拘束」(外乱速度がアクチュエータのスルーレート限界に近づく/超える状況)であることを、手持ち映像安定化とPTZ角再フレーミングの2領域で検証した論文。

• 全方位RGB-LiDARデータを3Dガウシアンスプラッティングへ変換するパイプライン
  3D再構成2026/3/1

  ロボティクスや自動運転で収集された既存の全方位RGB-LiDARログを再利用し、3DGSの初期化に適したデータへ変換するパイプラインを提案。歪み補正や点群ダウンサンプリング、位置合わせを統合し、破棄されがちなデータを高品質な3Dシーン再構成に活用する。

• 深層アライメントとGRUベースの遮蔽復元を備えたハイブリッドビジュアルサーボ
  ビジュアルサーボ2025/10/1

  深層特徴量とLucas-Kanade法を組み合わせ、GRUで遮蔽時の追跡を補完するハイブリッド視覚追跡を提案し、90%の遮蔽下でも2px以下の誤差で30Hzのサーボ制御を実現した。

• VEGA: 物理情報ニューラルオペレータとPPOによる電気自動車ナビゲーションエージェント
  ナビゲーション/強化学習2025/9/1

  車両の物理パラメータをPINOで推定し、PPOで充電停止を含む経路計画を行うEV向けエネルギー考慮型ナビゲーションシステムを提案。米国横断ルートで実用的な計画を高速に生成し、他国への汎化も示した。

• MATT-GS: マスク付きアテンション3DGSによるロボット知覚と物体検出
  3DGS/ロボット知覚2025/3/1

  U2-Netで背景除去し、Sobelフィルタベースのアテンションを組み込んだ3Dガウシアンスプラッティングにより、産業環境でのロボット知覚と物体検出の精度を向上させた研究。