Mingrui Li
収録論文 13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
- 時間的モード切替と地形横断追従による空地両用運動制御の学習sim2real2026/9/22
受動車輪型空地両用車両に対し、ToF計測と将来参照情報を用いた学習ベースのモード選択器と強化学習による軌道追従制御を統合し、限られた知覚下での信頼性の高い空地切替と多地形での高精度な地上追従を実現した。
- MyGO-Splat: RGBのみを用いたガウシアンSLAMのための多目的閉ループ幾何フィードバックSLAM2026/6/1
RGBのみの単眼SLAMにおけるスケール曖昧性と幾何学的自己補正の欠如に対し、3Dガウシアンスプラッティングを利用してマップから深度と法線をラスタライズし、カメラポーズ最適化を能動的に監督する閉ループフレームワークを提案。スケール適応アライメントにより単眼深度推定を統合し、RGB-D法に匹敵する性能を実現した。
- 自己対戦を超えて：閉ループ交通シミュレーションにおける連続運動のための階層的推論交通シミュレーション2026/5/1
自己対戦型強化学習の限界を克服するため、高レベルのマルチエージェント推論と低レベルの連続運動生成を組み合わせた階層的アーキテクチャを提案し、交通シミュレーションでの安全性と滑らかさを向上させた。
- ロボティクスに最適な3Dシーン表現は何か？幾何表現から基盤モデルまで3Dシーン表現2025/12/1
ロボティクスにおける点群・ボクセル・SDF・NeRF・3DGS・基盤モデルなどの3Dシーン表現を、知覚・地図構築・自己位置推定・ナビゲーション・マニピュレーションの5モジュール別に整理・比較したサーベイ。
- テンセグリティロボットの移動のための形態認識グラフ強化学習歩行2025/10/1
テンセグリティロボットの物理トポロジーをグラフで表現し、GNNをSACに統合した強化学習フレームワークを提案。シミュレーションから実機への直接転移を実現した。
- GARAD-SLAM: 動的環境に強いリアルタイム3DガウシアンスプラッティングSLAMSLAM/3DGS2025/2/1
3Dガウシアンスプラッティングを用いたSLAMにおいて、ガウシアン単位の動的分割と描画ペナルティにより動的物体の影響を抑え、追跡精度と再構成品質を両立させたリアルタイムシステムを提案する。
- MG-SLAM: マンハッタン世界仮説を用いた構造ガウシアンスプラッティングSLAMSLAM2024/5/1
マンハッタン世界仮説を利用し、室内環境の未観測領域を補間して完全な3D再構成を実現するRGB-DガウシアンスプラッティングSLAMを提案した。
- マルチモーダルUAV検出・分類・追跡アルゴリズム：CVPR 2024 UG2チャレンジ技術報告UAV追跡2024/5/1
複数のセンサ情報を統合し、悪天候下でもドローンの検出・分類・3D追跡を高精度に行う手法を提案し、CVPR 2024のUAV追跡・姿勢推定チャレンジで優勝した。
- NGM-SLAM: 放射輝度場サブマップを用いたガウシアンスプラッティングSLAMSLAM2024/5/1
ニューラル放射輝度場のサブマップを監督信号として活用し、大規模シーンでも高品質なマッピングとループ閉じ込めを実現する3DガウシアンスプラッティングベースのSLAMシステムを提案した。
- MoD-SLAM: 無限大の3Dシーン再構成のための単眼高密度マッピングSLAM2024/2/1
単眼カメラ映像から、境界のない広大な3Dシーンをリアルタイムに高密度再構成するNeRFベースのSLAM手法を提案。
- SGS-SLAM: セマンティックガウシアンスプラッティングによるニューラル高密度SLAMSLAM2024/2/1
ガウシアンスプラッティングを用いて外観・形状・セマンティクスを統合最適化し、物体レベルの高精度なセマンティックSLAMをリアルタイムで実現した研究。
- DDN-SLAM: Real-time Dense Dynamic Neural Implicit SLAM2024/1/1
- PLE-SLAM: A Visual-Inertial SLAM Based on Point-Line Features and Efficient IMU Initialization2024/1/1