Qingwen Zhang

収録論文 14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

• 並列計算によるLiDARマッピングの大規模バンドル調整の高速化
  SLAM/並列計算2026/8/14

  LiDARマッピングのバンドル調整を完全並列化するフレームワークを提案し、大規模データセットで最大10倍の計算効率向上を達成した。

• TeFlow: 時間的一貫性を活用したマルチフレーム自己教師ありフィードフォワードシーンフロー推定
  シーンフロー推定2026/2/1

  複数フレームの時間的に一貫した動き手がかりを集約することで、自己教師ありフィードフォワード型シーンフロー推定の精度を大幅に向上させた手法を提案。

• DeltaFlow: 効率的なマルチフレームシーンフロー推定手法
  シーンフロー推定2025/8/1

  複数フレームの時系列情報を低計算コストで活用する軽量な3Dシーンフロー推定フレームワークを提案し、クラス不均衡や動きの一貫性に対処する損失関数を導入して高精度・高速推論を実現した。

• HiMo: 点群における高速物体の動き補償
  点群処理2025/3/1

  LiDAR点群中の動的物体による歪みを補正するため、シーンフロー推定を非自己運動補償に転用したパイプラインHiMoと、そのためのリアルタイムシーンフロー推定器SeFlow++を提案し、新しい評価指標で有効性を示した。

• SeFlow: 自動運転のための自己教師ありシーンフロー手法
  シーンフロー2024/7/1

  LiDARスキャン間の点ごとの3D動きを推定するシーンフローを、動的・静的の分類と物体レベルの制約を取り入れて自己教師ありで学習する手法を提案し、Argoverse 2とWaymoで最高性能を達成した。

• BeautyMap: バイナリ符号化適応型グラウンドマトリクスによるグローバルマップの動的点除去
  SLAM/マッピング2024/5/1

  バイナリ符号化行列で環境特徴を抽出し、フレームと地図領域のビット比較で動的領域を検出、z軸の階層的分割と可視性処理で静的マップを高精度・高効率に復元する手法を提案。

• DUFOMap: 効率的な動的認識マッピング
  SLAM/動的環境マッピング2024/3/1

  レイキャスティングで完全に空と観測された領域を判定し、そこに後から現れる物体を動的とみなすことで、パラメータ調整なしにオンラインで静的地図を生成する手法を提案。

• DeFlow: Decoder of Scene Flow Network in Autonomous Driving
  2024/1/1
• Human-Centric Autonomous Systems With LLMs for User Command Reasoning
  2023/11/1
• RMP: A Random Mask Pretrain Framework for Motion Prediction
  2023/9/1
• A Dynamic Points Removal Benchmark in Point Cloud Maps
  2023/7/1
• Efficient Speed Planning for Autonomous Driving in Dynamic Environment with Interaction Point Model
  2022/9/1
• Real-time Neural Dense Elevation Mapping for Urban Terrain with Uncertainty Estimations
  2022/8/1
• MMFN: Multi-Modal-Fusion-Net for End-to-End Driving
  2022/7/1