Minghan Zhu

収録論文 9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

• GINIO: ニューラル慣性オドメトリのための幾何学的SO(3)同変インターフェース
  慣性オドメトリ/同変学習2026/9/21

  IMUの取り付け回転に対して同変なニューラル慣性オドメトリのインターフェースを提案し、任意の回転下でも一貫した運動推定と不確かさ予測を実現した。

• 遮蔽下における生成事前分布と接触誘導制約を用いた物体再構成
  物体再構成2025/12/1

  生成モデルの形状事前分布と接触情報による境界制約を組み合わせ、遮蔽された物体の3D形状をより正確に再構成する手法を提案。

• Equi-RO: 同変ネットワークによる4Dミリ波レーダオドメトリ
  オドメトリ/レーダ2025/9/1

  4Dミリ波レーダのドップラー速度を不変特徴に変換し、同変・不変ネットワークとグラフ構造でフレーム間対応を強化するオドメトリ手法を提案。公開データセットで並進・回転精度を改善。

• Vysics: 視覚と接触物理の融合による遮蔽下の物体再構成
  物体再構成2025/4/1

  RGBD動画とロボットの固有感覚を使い、視覚的追跡と接触ダイナミクスの最適化を組み合わせて、遮蔽された剛体の形状と動力学モデルを再構成する手法。

• LiDAR-EDIT: 実世界シーンの物体配置編集によるLiDARデータ生成
  LiDAR生成2024/12/1

  実世界のLiDARスキャンを編集し、物体の配置を制御可能にしつつ背景のリアリズムを保つ合成LiDARデータ生成フレームワークを提案。

• LatentBKI: 視覚言語潜在空間における不確実性を定量化可能なオープン辞書連続マッピング
  セマンティックマッピング2024/10/1

  視覚言語モデルの埋め込みをベイズカーネル推論でボクセルマップに統合し、不確実性を定量化しながら任意の語彙で問い合わせ可能な連続セマンティックマッピング手法を提案した。

• SE3ET: 低重複点群位置合わせのためのSE(3)同変トランスフォーマー
  点群位置合わせ2024/7/1

  3D点群の同変学習を活用し、大きな変換や低重複率でも頑健に部分点群を位置合わせするSE(3)同変フレームワークを提案した。

• E2PN: Efficient SE(3)-Equivariant Point Network
  2022/6/1
• Mcity Data Collection for Automated Vehicles Study
  2019/12/1