Lijun Zhao

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

• MatchFusion: 時空間マルチモーダル自動運転のための明示的・暗黙的インスタンスマッチング
  マルチモーダル融合2026/9/22

  LiDARとカメラの空間的融合および過去と現在の時間的融合において、幾何学的類似度とカテゴリ一致で初期対応を推定し、インスタンス埋め込みで曖昧な対応を精緻化する学習可能なマッチング・融合モジュールを提案。nuScenesで知覚精度の向上を実証。

• Fusion-Poly: 時空間融合に基づく3D多物体追跡のための多面体フレームワーク
  3D多物体追跡2026/3/1

  LiDARとカメラの非同期観測を活用し、同期・非同期タイムスタンプで軌道を更新する3D多物体追跡フレームワークを提案。

• Adaptive-LIO: 環境適応によるLiDAR慣性オドメトリのロバスト性と精度の向上
  SLAM2025/3/1

  LiDAR慣性オドメトリにおいて、適応的セグメンテーション、IMU飽和・故障検出による運動モード適応、多解像度ボクセルマップによる地図解像度適応を組み合わせ、様々な環境でのロバスト性と精度を向上させた。

• 選択的カルマンフィルタ：SLAMの退化を克服するためのマルチセンサ情報融合の時期と方法
  SLAM/センサ融合2024/12/1

  LiDAR SLAMの退化を検出し、退化時のみ視覚情報を選択的に融合することで、計算コストを抑えつつロバスト性と精度を向上させる手法を提案。

• RockTrack: 堅牢なマルチカメラ3D多物体追跡フレームワーク
  マルチカメラ3D追跡2024/9/1

  RockTrackは、マルチカメラ検出器に特化した3D多物体追跡手法で、検出器に依存せず、信頼度に基づく前処理と外観・幾何情報を融合した関連付けにより、nuScenesリーダーボードで最高性能を達成した。

• I2EKF-LO: 二重反復拡張カルマンフィルタに基づくLiDARオドメトリ
  LiDARオドメトリ/状態推定2024/7/1

  観測方程式と状態更新の両方を反復する二重反復拡張カルマンフィルタを提案し、動的な過程雑音調整と機体別運動モデルによりLiDARオドメトリの精度と効率を向上させた。

• Fast-Poly: 3D多物体追跡のための高速多面体フレームワーク
  3D多物体追跡2024/3/1

  3D多物体追跡のためのフィルタベース手法Fast-Polyを提案し、回転異方性の考慮や並列化により高速化と高精度化を実現した。

• Poly-MOT: A Polyhedral Framework For 3D Multi-Object Tracking
  2023/7/1