Shaoyuan Xie

収録論文 8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

• BEVLM: LLMの意味知識をBird's-Eye View表現に蒸留する
  自動運転2026/3/1

  LLMの意味理解能力をBEV表現に統合し、自動運転の空間推論と安全性を向上させるフレームワークを提案した。

• RoboSenseチャレンジ：あらゆる環境を認識し、どこへでも移動し、プラットフォームを超えて適応する
  ロボット知覚ベンチマーク2026/1/1

  ロボット知覚の堅牢性と適応性を競うRoboSense 2025チャレンジの報告で、5つのタスクのベンチマークと23の受賞解法から得られた知見をまとめた。

• VLMは自動運転に本当に使えるのか？信頼性・データ・評価指標の観点からの実証研究
  VLA2025/1/1

  自動運転向けVLMの信頼性を17設定・約2万フレームで評価するベンチマークDriveBenchを構築し、VLMが視覚ではなく一般知識やテキスト手がかりに依存しがちであることを明らかにした。

• 自動運転におけるBird's Eye View知覚のロバスト性のベンチマークと改善
  BEV知覚2024/5/1

  BEV知覚モデルのロバスト性を評価するベンチマークRoboBEVを提案し、33モデルを検証してCLIPベースの改善手法を設計した。

• RoboDriveチャレンジ：あらゆる条件でいつでもどこでも走行する
  自動運転知覚2024/5/1

  悪天候やセンサ故障など想定外の状況でも頑健に知覚できる自動運転技術を競う2024年RoboDriveチャレンジの報告で、BEV検出や地図セグメンテーションなど4タスクで140チームが参加した。

• RoboDepth: Robust Out-of-Distribution Depth Estimation under Corruptions
  2023/10/1
• The RoboDepth Challenge: Methods and Advancements Towards Robust Depth Estimation
  2023/7/1
• RoboBEV: Towards Robust Bird's Eye View Perception under Corruptions
  2023/4/1