Ping Zhong
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
- FloAff-Kitchen：正準的かつ段階的な床面アフォーダンス学習によるナビゲーションと操作の橋渡しモバイルマニピュレーション2026/7/1
移動マニピュレーションにおいて、操作の成功率を最大化する床面アフォーダンス（FloAff）を予測する統一フレームワークを提案。正準表現学習と段階的アフォーダンス事前学習により、異種操作スキル間の共有知識とタスク固有知識を分離し、新規ベンチマークで優位性を示した。
- 不確実性から決定論へ：レイマッチングを介さない粗密段階的ビジュアルフロアプラン位置推定位置推定2026/7/1
本論文は、画像とフロアプランを用いた屋内位置推定において、従来のレイマッチングを介さず、粗密段階的アプローチで多峰性の位置分布を扱う手法を提案している。粗段階では画像条件付き拡散モデルで候補位置を生成し、密段階では局所的な残差を推定して高精度な位置を決定する。
- DisCo-FLoc: セマンティクス不要なSE(2)対応コントラスト曖昧性解消による間取り位置推定位置推定2026/1/1
単眼RGB画像から深度対応のレイ回帰で2Dレイ特徴を抽出し、SE(2)摂動を用いたコントラスト学習で間取り上の位置・向きを曖昧性なく推定する手法を提案。
- 適応的経験選択と動的想像による空間的に汎化可能なモバイルマニピュレーションモバイルマニピュレーション2026/1/1
長い軌道から重要な経験を選ぶ適応的経験選択と、ロボットの動力学を想像する再帰状態空間モデルによる予測計画を組み合わせ、新しい空間配置にも汎化するモバイルマニピュレーション手法を提案した。
- 部屋スタイル知識は視覚的間取り位置推定に役立つか？広い文脈からの視点位置推定2025/8/1
自己収集した未ラベル部屋画像を用いた教師なし学習で部屋識別器を事前学習し、そのシーン文脈情報を視覚的間取り位置推定アルゴリズムに注入することで、曖昧さを低減し精度とロバスト性を向上させた研究。
- 再帰的視覚想像と適応的言語接地による視覚言語ナビゲーションVLA2025/7/1
視覚言語ナビゲーションにおいて、履歴視覚情報を再帰的に要約し、言語命令と適応的に整合させることで、長系列のナビゲーション判断を改善する手法を提案した論文。
- 高次元からの視点：3D幾何学的事前情報は視覚的フロアプラン自己位置推定に役立つか？自己位置推定2025/7/1
視覚的なフロアプラン自己位置推定に3D幾何学的事前情報を導入し、多視点制約とシーン再構成を自己教師あり対比学習でモデル化することで、見た目の変化や遮蔽による位置推定誤差を改善する手法を提案。
- 環境駆動型オンラインLiDAR-カメラ外部キャリブレーションキャリブレーション2025/2/1
環境の特徴密度を推定してLiDARとカメラの外部キャリブレーションをオンラインで行う手法を提案し、疎な点群や視野の重なりが少ない場面でも高精度を実現した。
- TiCoSS: 統合学習フレームワークにおける意味セグメンテーションとステレオマッチングの結合強化ステレオマッチング2024/7/1
意味セグメンテーションとステレオマッチングを統合学習フレームワークで密に連携させるTiCoSSを提案し、KITTIとvKITTI2でmIoUを9%以上向上させた。