Mingle Zhao
University of Macau
収録論文 10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
- DiFF: ドップラー情報を活用したフローマッチングによる人間動作フロー推定動作推定2026/9/30
4Dミリ波レーダーの点群から人間の非剛体動作フローを推定するため、ドップラー速度の事前情報とKANベースの条件付きフローマッチングを組み合わせた生成フレームワークDiFFを提案。
- Free-Init: ドップラーLiDAR慣性システムのためのスキャンフリー・モーションフリー・対応フリー初期化LiDAR慣性初期化2026/9/24
ドップラーLiDARと慣性センサを融合し、スキャンの歪み補正や励起運動、地図対応を必要とせず、静止・動的・激しい運動でも高速に初期化できるフレームワークを提案。
- FMCW-LIO: ドップラーLiDAR慣性オドメトリLiDARオドメトリ2026/9/24
FMCWドップラーLiDARのドップラー速度を活用し、動的点除去と運動補償を行うことで、構造が退化した環境でも高精度な状態推定と静的マッピングを実現するLiDAR慣性オドメトリを提案した。
- サイクロプス：色を夢見るカメラとしてのLiDARセンサ融合2026/8/17
低照度や高ダイナミックレンジ環境で劣化するカメラの代わりに、照明に依存しないLiDAR強度をRGBビデオに変換するフレームワーク「Cyclops」を提案し、カメラなしで終日認識タスクを可能にする。
- ヒューマノイドロボットのためのポーズ距離場ヒューマノイド2026/2/1
ロボットのポーズ分布を連続的で微分可能な多様体として表現する軽量な事前分布PDF-HRを提案し、報酬整形や正則化として組み込むことで運動追跡やリターゲティングなどのタスクを改善した。
- DPNet: ドップラーLiDARを用いた高ダイナミック環境向け動作計画動作計画2025/12/1
ドップラーLiDARの速度情報を活用し、高速移動障害物を追跡・予測するニューラルネットワークとモデル予測制御を組み合わせた動作計画手法を提案。
- ロボット知覚のためのスーパーLiDAR強度LiDAR知覚2025/8/1
低コストLiDARの疎なスキャンデータから、非反復走査LiDARの特性を活かして高密度な強度画像を生成するフレームワークを提案し、ループ閉じ込めや車線検出などへの応用を示した。
- Night-Voyager: 物体マップを用いた夜間視覚支援状態推定の一貫性と効率化状態推定2025/2/1
街灯を手がかりに物体マップとキーポイントを活用し、夜間でも低コストカメラで高精度な自己位置推定を実現するフレームワークを提案。
- 大規模都市環境におけるOSM誘導ロボットマッピングのための能動的ループ閉じ込めSLAM2024/7/1
OSMのGPS軌跡を利用したロボットマッピングで、姿勢推定の誤差増大に対処するため、ロボットが過去の地点を再訪してループ閉じ込め検出を行う能動的ループ閉じ込め手法を提案し、大規模屋外環境で有効性を示した。
- Night-Rider: Nocturnal Vision-aided Localization in Streetlight Maps Using Invariant Extended Kalman Filtering2024/2/1