Ke Ma
Fudan University
収録論文 12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
- 自動運転車と人間運転車の車両運動特性のスペクトル差異を走行シナリオ別に定量化自動運転2026/9/11
実世界の自動運転車データセットを用い、周波数領域の枠組みで自動運転車と人間運転車の運動特性の違いを様々な走行シナリオ別に定量化した研究。
- CAP: 学習型ノイズ除去による連続適応型知覚ブラインドヒューマノイド歩行歩行2026/9/10
劣化した深度入力を学習型デノイザで復元しつつ固有感覚も併用することで、知覚が不確実な環境でも途切れずに歩行できるヒューマノイド制御ポリシーを提案した。
- HUGIN: 自律物流仕分けのための視覚言語プランニングの強化VLA/プランニング2026/8/12
自律物流仕分けシステムにおける複数カメラ視点を統合した計画問題を新たに定義し、視覚言語モデルの性能を高める訓練フレームワークHUGINを提案。データ拡張と文脈ランキングにより精度を大幅に向上させた。
- R4DSG：長尺一人称ビデオにおけるオブジェクト中心の質問応答のための相対4Dシーングラフメモリビデオ理解/質問応答2026/8/11
長い一人称ビデオから、物体の移動や状態変化などの質問に答えるため、安定したアンカーと動的物体を分離し、アンカー相対の変化として物体状態を記憶する新しいメモリ表現を提案した。
- TransBiolab: 透明な生体医用物体が散乱する実世界マルチビューデータセットデータセット2026/7/1
透明な生体医用プラスチック器具が散乱する実世界のRGB-Dマルチビューデータセットを構築し、セグメンテーション、深度推定、6D姿勢推定のベンチマークとロボット操作評価を提供した。
- 時間的サンプリング周波数の重要性：エンドツーエンド運転軌道予測の容量認識研究自動運転2026/5/1
エンドツーエンド自動運転の軌道予測において、カメラフレームの時間的サンプリング周波数を訓練データ設計の変数として扱い、モデル容量に応じて最適な周波数が異なることを示した研究。
- TPS-Drive: タスク誘導型表現精製によるVLMベース自動運転自動運転2026/5/1
VLMベースの自動運転計画において、空間的推論と3D予測のギャップを埋めるため、タスク誘導型表現精製フレームワークTPS-Driveを提案。エージェント中心トークナイザで背景冗長性を除去し、精製された空間語彙を用いてシーン理解・未来予測・行動生成を段階的に行う。
- Rhythm: 双ヒューマノイドのインタラクティブ全身制御学習全身制御2026/3/1
人間の動作データから2体のヒューマノイドが抱擁やダンスなどの全身協調動作を実機で行えるようにする統合フレームワークを提案。
- Phys-Liquid: 透明変形液体の3D形状と体積を推定するための物理情報データセット液体知覚/3D再構成2025/11/1
容器の動きで変形する透明液体の3D形状・体積を推定するため、97,200枚の物理シミュレーション画像と3Dメッシュからなるデータセットを構築し、4段階の再構成パイプラインで有効性を検証した。
- 自動運転車向け高度ミクロエネルギー消費モデルの開発・校正・検証エネルギー消費モデリング2024/8/1
ACC搭載の自動運転車の走行データからエネルギー消費を高精度に予測するミクロモデルを構築し、実測データで校正・検証した。
- 自動運転車の縦方向軌道データセットUltra-AVの構築データセット2024/6/1
13の異なるデータ源を統合し、自動運転車の縦方向・車間追従軌道を分析するための統一データセットを構築した。
- HAIR: Head-mounted AR Intention Recognition2021/2/1