Sheng Yang

収録論文 11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

• GUIDE: 自動運転の障害物認識を強化するガウス統合インスタンス検出
  自動運転認識2025/11/1

  3Dガウス表現を用いてインスタンス検出と占有予測を統合し、追跡も可能な自動運転向けフレームワークを提案。nuScenesで従来比50%向上の精度を達成。

• Less is More: 自動運転のための軽量かつ強力な視覚言語モデル
  VLA2025/10/1

  自動運転を言語問題として捉え、視覚言語モデルを用いて前視カメラ入力から直接軌道を予測する一段階エンドツーエンドフレームワークMax-V1を提案。nuScenesで30%以上の性能向上を達成。

• BEV-VLM: 統合BEV表現による軌道計画
  自動運転/軌道計画/VLM2025/9/1

  カメラとLiDARを融合したBEV特徴マップを視覚入力としてVLMに与え、自動運転の軌道計画を高精度化する手法を提案。nuScenesで視覚のみの最先端手法より計画精度が53.1%向上し、衝突回避も達成。

• SAM4D: カメラとLiDARストリームを横断するセグメンテーションモデル
  マルチモーダルセグメンテーション2025/6/1

  カメラとLiDARの両ストリームでプロンプト可能なセグメンテーションを行うマルチモーダル基盤モデルを提案し、自動運転シーンでの時系列一貫性とアノテーション効率を大幅に向上させた。

• ガウシアンスプラッティングによる産業グレードのセンサシミュレーション：スケーラブルな編集とフルスタック検証のためのモジュラーフレームワーク
  sim2real2025/3/1

  自動運転のセンサシミュレーションをNeRFからガウシアンスプラッティングに置き換え、シーン編集や拡張を可能にするモジュラーフレームワークを提案し、カメラとLiDARで実証した。

• WING: 地面多様体制約を用いた車輪・慣性ニューラルオドメトリ
  オドメトリ2024/7/1

  IMUと車輪エンコーダのみで自己位置推定を行うため、ニューラルネットで計測を補正し、地面を連続多様体としてモデル化する制約を組み合わせた手法を提案。

• STTAR: Surgical Tool Tracking using off-the-shelf Augmented Reality Head-Mounted Displays
  2022/8/1
• DIDO: Deep Inertial Quadrotor Dynamical Odometry
  2022/3/1
• Road Mapping and Localization using Sparse Semantic Visual Features
  2021/8/1
• The Visual-Inertial-Dynamical Multirotor Dataset
  2021/3/1
• ClusterVO: Clustering Moving Instances and Estimating Visual Odometry for Self and Surroundings
  2020/3/1