Shuhong Liu

The University of Tokyo

収録論文 6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

• RawVLA: ロボットマニピュレーションのための身体性ニューラル画像信号処理プロセッサ
  VLA2026/9/29

  VLAモデルが通常使うRGB画像処理（ISP）を見直し、RAWデータから適応的に画像を生成するニューラルISPを提案。劣化した撮像条件下でもマニピュレーションの頑健性を大幅に向上させた。

• MG-SLAM: マンハッタン世界仮説を用いた構造ガウシアンスプラッティングSLAM
  SLAM2024/5/1

  マンハッタン世界仮説を利用し、室内環境の未観測領域を補間して完全な3D再構成を実現するRGB-DガウシアンスプラッティングSLAMを提案した。

• マルチモーダルUAV検出・分類・追跡アルゴリズム：CVPR 2024 UG2チャレンジ技術報告
  UAV追跡2024/5/1

  複数のセンサ情報を統合し、悪天候下でもドローンの検出・分類・3D追跡を高精度に行う手法を提案し、CVPR 2024のUAV追跡・姿勢推定チャレンジで優勝した。

• 高密度ビジュアルSLAMのためのコンパクト3Dガウシアンスプラッティング
  SLAM2024/3/1

  3Dガウシアンを用いたSLAMのメモリと計算コストを削減するため、スライディングウィンドウによるマスキングと幾何コードブックでガウシアン楕円体を圧縮し、高精度な姿勢推定とリアルタイム描画を両立させた。

• SGS-SLAM: セマンティックガウシアンスプラッティングによるニューラル高密度SLAM
  SLAM2024/2/1

  ガウシアンスプラッティングを用いて外観・形状・セマンティクスを統合最適化し、物体レベルの高精度なセマンティックSLAMをリアルタイムで実現した研究。

• MoD-SLAM: 無限大の3Dシーン再構成のための単眼高密度マッピング
  SLAM2024/2/1

  単眼カメラ映像から、境界のない広大な3Dシーンをリアルタイムに高密度再構成するNeRFベースのSLAM手法を提案。