Lin Zhang

収録論文 15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

• マルチモーダル経路から実行可能な軌道へ：4WISロボットのための軌道計画フレームワーク
  軌道計画2026/8/29

  4輪独立操舵ロボットの多様な動作モードを活用するため、モード拡張フロントエンド探索とモード一貫セグメント軌道最適化を組み合わせた軌道計画フレームワークを提案した。

• AeroGround: 航空・地上協調推論のための包括的ベンチマーク
  ベンチマーク2026/8/12

  UAVと地上の協調シナリオにおける視覚言語モデルの推論能力を評価する新しいベンチマークを提案し、既存モデルと人間の性能差を明らかにした。

• DRIFT: 視覚言語モデルの連続出力を解読するための残差フローアダプタ
  VLA2026/6/4

  DRIFTは、事前学習済みの視覚言語モデルを連続値出力タスクに適応させるフレームワークで、粗い予測を基にフローマッチングで残差を生成・改善します。視覚的グラウンディングやロボット制御で既存手法を上回る性能を示しました。

• LXD-SLAM: 5種類のセンサから最大32通りの組み合わせを構成可能なLiDAR+X高密度SLAM
  SLAM2026/6/1

  3D LiDARを中心に、カメラ・IMU・車輪エンコーダ・GNSSをプラグアンドプレイで統合できる多センサ融合SLAMフレームワークを提案し、高精度な位置推定と高密度マッピングを実現した。

• CALMを保て：視覚幾何基盤モデルとアシスタントアイによるキャリブレーションフリーのキロメートル級SLAM
  SLAM2026/4/1

  視覚幾何基盤モデル（VGFM）をキロメートル級SLAMに展開する際、単一の線形変換では非線形な幾何歪みを補正できない問題を解決するため、物理的間隔の事前知識を活用する「アシスタントアイ」とエピポーラ拘束に基づく補正モデルを導入したプラグアンドプレイフレームワークCAL2Mを提案した。

• DRL-TH: 時系列グラフアテンションと階層的融合を統合した混雑環境下でのUGVナビゲーション
  ナビゲーション2025/12/1

  混雑環境で走行する無人地上車両(UGV)のナビゲーションのため、時系列情報を考慮したグラフアテンションと階層的プーリングによるマルチモーダル融合を組み合わせた深層強化学習フレームワークを提案し、実機でも検証した。

• 四輪独立操舵ロボットのためのマルチモーダル動作拡張を伴うHybrid A*経路計画
  経路計画2025/9/1

  四輪独立操舵ロボットの複数の動作モードを統合するため、4次元状態空間で動作する拡張Hybrid A*経路計画手法を提案し、複雑環境での計画性能を向上させた。

• Density-Aware Federated Imitation Learning for Connected and Automated Vehicles with Unsignalized Intersection
  2021/5/1
• Safe Multi-Agent Reinforcement Learning through Decentralized Multiple Control Barrier Functions
  2021/3/1
• Multi-robot Cooperative Object Transportation using Decentralized Deep Reinforcement Learning
  2020/7/1
• Robotic Sewing and Knot Tying for Personalized Stent Graft Manufacturing
  2018/3/1
• Motion-Compensated Autonomous Scanning for Tumour Localisation using Intraoperative Ultrasound
  2017/5/1
• Self-Supervised Siamese Learning on Stereo Image Pairs for Depth Estimation in Robotic Surgery
  2017/5/1
• Real-time 3D Tracking of Articulated Tools for Robotic Surgery
  2016/5/1
• Autonomous Scanning for Endomicroscopic Mosaicing and 3D Fusion
  2016/4/1