Junjie Zhang

収録論文 8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

• NIDAR: 近赤外線誘導によるシーン非依存LiDAR強度再構成
  sim2real2026/9/29

  RGB画像とシミュレータ幾何情報からLiDAR強度をフィードフォワードで合成するNIDARを提案。実強度ラベルやシーンごとの最適化を不要にし、Waymoで学習した固定モデルでnuScenesにも適用可能。

• MathCoPilot: 数学研究のための人間とAIの共生パラダイムを実現する対話型システム
  定理証明2026/7/16

  数学者が高レベルの方向性を指示し、AIエージェントが詳細な形式化と証明を実行する、人間参加型の数学研究支援システムMathCoPilotを提案した。

• 大規模トンネルにおけるFLISPを用いた空中・地上協調：高速LiDAR-IMU同期経路プランナー
  群制御2026/6/1

  水力発電トンネル点検のための、UGVとUAVの協調による地図不要の経路計画フレームワークFLISPを提案。単一のLiDAR-IMUセンサーで両機の経路を同期生成し、従来法より高速で高成功率を実現した。

• Ultra-Fusion: センサ劣化と時空間摂動下での堅牢な密結合マルチセンサ融合SLAMフレームワーク
  SLAM2026/6/1

  センサ劣化や時空間キャリブレーション誤差に頑健な、密結合マルチセンサ融合SLAMフレームワークを提案した。

• PVI: 視覚言語行動モデルのためのプラグイン型視覚注入
  VLA2026/3/1

  事前学習済みの視覚言語モデルと行動エキスパートを組み合わせたVLAアーキテクチャに対し、軽量でエンコーダ非依存のモジュールを追加し、時間的視覚特徴を注入することで性能を向上させる手法を提案した。

• 堅牢なセンサフュージョン地上SLAMに向けて：包括的ベンチマークと耐障害フレームワーク
  SLAM2025/7/1

  視覚・LiDAR・GNSS・車輪オドメトリの劣化を含むM3DGRベンチマークを構築し40のSLAM手法を評価、適応的センサ選択を備えた堅牢な融合フレームワークGround-Fusion++を提案した。

• SAM-E: 視覚基盤モデルと系列模倣による身体性マニピュレーション
  マニピュレーション2024/5/1

  大規模画像で事前学習されたSegment Anything (SAM) を基盤モデルとして活用し、ロボットデータで効率的に微調整することで、長期的な行動推論と汎化性能を高めたマニピュレーション手法を提案。

• Centimeter-level Positioning by Instantaneous Lidar-aided GNSS Ambiguity Resolution
  2022/4/1