Xiang Gao

GENISOM AI

収録論文 4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

• 物理的に基盤づけられたJEPA世界モデルによる目標条件付きロボット計画
  世界モデル/計画2026/9/3

  ロボット制御に有用な表現を学習するため、逆動力学と状態整合を組み込んだJEPA世界モデルを提案し、複数のベンチマークで高い計画成功率を達成した。

• 世界モデルのためのテキスト信念状態：厳密な媒介下での識別可能な表現学習
  世界モデル/表現学習2026/6/26

  LLMベースの世界モデルで、履歴バイパスによる表現の未識別性問題を解決するため、テキスト潜在状態と木構造強化学習法fGRPOを導入し、厳密な媒介を強制して表現品質とロールアウト性能を大幅に向上させた。

• RKHS-BA: セマンティック点群を用いたロバストな対応点不要の多視点位置合わせフレームワーク
  点群位置合わせ2024/3/1

  RGB-D/LiDARとセマンティック情報を再生成カーネルヒルベルト空間で連続的に表現し、対応点を必要としないバンドル調整により多視点点群の位置合わせを高精度かつロバストに行う手法を提案した。

• Colmap-PCD：画像と点群の高精度位置合わせツール
  位置合わせ2023/10/1

  LiDAR地図を固定制約として用い、同期撮影なしで単眼カメラ画像を点群地図に高精度に位置合わせするオープンソースツールを提案。