Shibo Zhao

収録論文 15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

• スーパーオドメトリ2.0：階層的適応による頑健なオドメトリ
  オドメトリ2026/8/26

  環境劣化に応じてセンサ融合を動的に適応させる頑健なオドメトリフレームワークを提案。IMUをカメラやLiDARと同等に扱い、劣化時でも信頼性を確保する。

• SuperMap: 視覚言語ナビゲーションのための時空間SLAMシステム
  SLAM/ナビゲーション2026/8/24

  高頻度の幾何SLAMと非同期のオープンボキャブラリ知覚を統合し、物体の同一性維持と古い地図情報の整理を行う4D時空間マッピングフレームワークを提案。

• SceneBot: 接触プロンプトによる汎用ヒューマノイド全身追跡とシーンインタラクション
  ヒューマノイド制御2026/6/1

  接触ラベルを条件として与えることで、自由空間動作と接触を伴う操作を単一のポリシーで統一的に扱うヒューマノイド全身追跡フレームワークを提案した。

• フレーム単位追跡を超えて：効率的な点群追跡のための軌道ベースパラダイム
  3D単一物体追跡2025/9/1

  LiDAR 3D単一物体追跡において、過去のバウンディングボックス軌道から運動連続性を暗黙的に学習し、2フレーム追跡器を軽量に強化するTrajTrackを提案。NuScenesで精度3.02%向上、55FPSを達成。

• AirIO: IMU特徴の可観測性を高めた慣性オドメトリ学習
  慣性オドメトリ/UAV2025/1/1

  生のIMUデータを機体座標系のまま扱い姿勢情報も明示的に入力することで、UAVの動的な飛行でも高精度に自己位置推定できる学習型慣性オドメトリを提案した。

• ノイズを含む動画からのロバストな自己運動推定と3D再構成のためのスケーラブルなベンチマークと学習
  3D再構成2025/1/1

  ノイズの多い動画でも高精度な自己運動推定と3D再構成を実現するため、ノイズ合成パイプラインとベンチマークRobust-Ego3Dを構築し、テスト時適応手法CorrGSを提案した。

• SuperLoc: アラインメントリスク予測による堅牢なLiDAR慣性自己位置推定
  自己位置推定2024/12/1

  最適化前にアラインメントリスクを予測することで、劣化環境でも失敗を早期検知し、LiDAR慣性自己位置推定の精度と堅牢性を大幅に向上させる手法を提案した。

• MVCTrack: マルチモーダル誘導仮想キューによる3D点群追跡の強化
  3D追跡2024/12/1

  LiDAR点群の疎性を補うため、RGB画像から得た2D検出を仮想3Dキューに変換して点群を密にし、既存の3D追跡器の性能を向上させる手法を提案。

• Toward General-Purpose Robots via Foundation Models: A Survey and Meta-Analysis
  2023/12/1
• SubT-MRS Dataset: Pushing SLAM Towards All-weather Environments
  2023/7/1
• PyPose: A Library for Robot Learning with Physics-based Optimization
  2022/9/1
• Present and Future of SLAM in Extreme Underground Environments
  2022/8/1
• Super Odometry: IMU-centric LiDAR-Visual-Inertial Estimator for Challenging Environments
  2021/4/1
• TP-TIO: A Robust Thermal-Inertial Odometry with Deep ThermalPoint
  2020/12/1
• A Robust Laser-Inertial Odometry and Mapping Method for Large-Scale Highway Environments
  2020/9/1