Tongxing Jin

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

• オンライン重力推定は重要か？LiDAR慣性オドメトリにおける静かな設計分岐の再検討
  LiDAR慣性オドメトリ2026/9/12

  LiDAR慣性オドメトリにおいて重力をオンライン推定し続けるか固定するかの設計選択を比較し、通常時は差が小さいがLiDAR停止時や動的開始時に影響が出ることを示した。

• 階層的認知と文脈認識型探索を備えた実装可能な具現化視覚言語ナビゲーションシステム
  ナビゲーション2026/4/1

  実世界ロボット向けに、高速な知覚行動層と深い推論層を非同期に動作させ、共有メモリで連携するVLNシステムを提案。探索問題を重み付き巡回修理人問題として定式化し、実機でも高効率・高推論性能を実現した。

• 群衆ナビゲーションにおける時空間軌道計画のための動的重み調整学習
  群衆ナビゲーション2024/12/1

  強化学習で最適化型軌道計画の目的関数の重みをリアルタイム予測し、人混みでの安全で効率的なロボット移動を実現する手法を提案した。

• 閉形式運動学を備えた三次ガウス過程軌道表現による連続時間運動推定フレームワーク
  状態推定2024/10/1

  三次（ジャーク白色雑音）ガウス過程による軌道表現を提案し、SO(3)×R³とSE(3)の運動学モデルを統一的に扱い、閉形式の時間微分を導出することで高速運動下での推定精度を向上させた。

• テキスト手がかりによる困難環境でのロバストなループ閉じ込み
  SLAM2024/10/1

  廊下やトンネルなど特徴の乏しい環境で、OCRで読み取った文字情報とLiDARオドメトリを組み合わせてループ閉じ込みを行うマルチモーダル手法を提案した。

• 固有値だけで十分：内部対応付けを用いた効率的なLiDAR慣性連続時間オドメトリ
  LiDARオドメトリ2024/2/1

  連続時間LiDAR慣性オドメトリ（CT-LIO）において、線形ソルバと特徴対応付けを各反復直後に実行する独自解法を提案し、少ない反復でリアルタイム性能と高精度を両立させた。