Runnan Chen
収録論文 12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
- OmniLiDAR: マルチドメイン3D LiDAR生成のための統一拡散フレームワークLiDAR生成2026/5/1
異なるセンサー条件やプラットフォームにわたる8つのドメインでLiDARスキャンを生成する統一テキスト条件付き拡散モデルを提案し、ドメイン間の特徴シフトを扱う新しいトレーニング戦略と特徴変調を導入した。
- PosA-VLA: 姿勢条件付きアンカー注意による行動生成の強化VLA2025/12/1
VLAモデルの視覚注意を姿勢情報で誘導し、タスクに関連する領域に集中させることで、冗長な動きを抑え精密で効率的な行動生成を実現した研究。
- La La LiDAR: LiDARデータからの大規模レイアウト生成LiDAR生成2025/8/1
LiDARシーンの前景物体配置と空間関係を制御可能にする、シーングラフ誘導の生成フレームワークを提案し、大規模データセットと評価指標を導入した。
- Veila: 単眼RGB画像からのパノラマLiDAR生成LiDAR生成2025/8/1
単眼RGB画像を条件として、拡散モデルによりパノラマLiDAR点群を生成するフレームワークを提案。信頼度に基づく条件付けと幾何学的整合性により、RGBとLiDARのモダリティギャップを克服する。
- SURPRISE3D: 複雑な3Dシーンにおける空間理解と推論のためのデータセット3D空間推論2025/7/1
物体名に頼らず空間関係のみを問う20万件超の視覚言語ペアを構築し、3Dシーンでの空間推論を評価するベンチマークを提案した。
- LargeAD: 自動運転のための大規模クロスセンサデータ事前学習自動運転/3D知覚2025/1/1
2D画像から視覚基盤モデルでスーパーピクセルを抽出しLiDAR点群と対応付けることで、自動運転向けのクロスモーダル3D表現を大規模事前学習するフレームワークを提案。
- PanoSLAM: ガウシアンSLAMによるパノプティック3Dシーン再構成SLAM2025/1/1
3Dガウシアンスプラッティングを基盤に、RGB-D動画から幾何・意味・インスタンス情報を統合したパノプティック3D再構成をオンラインで実現するSLAMシステムを提案。
- 最先端LiDARセグメンテーションモデル訓練の実証研究LiDARセグメンテーション2024/5/1
LiDARセグメンテーション研究を統一するツールボックスMMDetection3D-lidarsegを提案し、多様なモデル・データ拡張・疎畳み込みバックエンドを統合してベンチマークを効率化した。
- ユニバーサルLiDARセグメンテーションに向けたマルチスペースアラインメントLiDARセグメンテーション2024/5/1
異なるセンサやシーンで収集された大規模運転データセットを統合し、データ・特徴・ラベル空間でのアラインメントを行うことで、単一パラメータでマルチタスク・マルチデータセット・マルチモダリティのLiDARセグメンテーションを実現するM3Netを提案。
- Segment Any Point Cloud Sequences by Distilling Vision Foundation Models2023/6/1
- Robo3D: Towards Robust and Reliable 3D Perception against Corruptions2023/3/1
- Rethinking Range View Representation for LiDAR Segmentation2023/3/1