Xiang Xu
収録論文 16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
- 全ての点が等しいわけではない：不確実性を考慮した4D LiDARシーン合成LiDARシーン生成2026/6/1
LiDARシーン生成において、空間的不確実性を利用して「難しい領域から簡単な領域へ」というスケジュールで生成を導く新しいフレームワークU4Dを提案した。
- OmniLiDAR: マルチドメイン3D LiDAR生成のための統一拡散フレームワークLiDAR生成2026/5/1
異なるセンサー条件やプラットフォームにわたる8つのドメインでLiDARスキャンを生成する統一テキスト条件付き拡散モデルを提案し、ドメイン間の特徴シフトを扱う新しいトレーニング戦略と特徴変調を導入した。
- U4D: LiDAR系列からの不確実性を考慮した4D世界モデリング4D世界モデリング2025/12/1
LiDARデータから動的な3D環境を生成する際に、不確実性マップを用いて難しい領域から順に生成し、時空間ブロックで時間的一貫性を高めるフレームワークを提案。
- Veila: 単眼RGB画像からのパノラマLiDAR生成LiDAR生成2025/8/1
単眼RGB画像を条件として、拡散モデルによりパノラマLiDAR点群を生成するフレームワークを提案。信頼度に基づく条件付けと幾何学的整合性により、RGBとLiDARのモダリティギャップを克服する。
- 単一視点・単一ショットを超えて：LiDAR表現学習のためのクロスビュー・長期蒸留LiDAR表現学習2025/7/1
LiDARシーケンスの時空間的手がかりを活用し、複数カメラ視点と長期フレームの画像特徴を統合してLiDAR表現学習を強化するLiMAを提案。セグメンテーションと3D物体検出を改善。
- 画像からLiDARへのデータ事前学習における時空間一貫性の強化LiDAR事前学習2025/3/1
連続するLiDAR-カメラペアを用いて時空間的手がかりを統合するSuperFlow++を提案し、11の異なるLiDARデータセットで最先端性能を達成した。
- EventFly: 地上から空まで対応するイベントカメラ知覚のクロスプラットフォーム適応イベントカメラ/クロスプラットフォーム適応2025/3/1
イベントカメラ知覚を車両・ドローン・四足歩行ロボットなど異なるプラットフォームへ適応させるためのフレームワークEventFlyを提案し、大規模ベンチマークEXPoで有効性を示した。
- LargeAD: 自動運転のための大規模クロスセンサデータ事前学習自動運転/3D知覚2025/1/1
2D画像から視覚基盤モデルでスーパーピクセルを抽出しLiDAR点群と対応付けることで、自動運転向けのクロスモーダル3D表現を大規模事前学習するフレームワークを提案。
- LiMoE: 自動車シーン向けLiDAR表現の混合エキスパート学習3D認識2025/1/1
LiDARの複数表現（距離画像・疎ボクセル・生点群）をMixture of Expertsで統合し、事前学習からセグメンテーションまで一貫して活用するフレームワークを提案。
- 4DコントラスティブSuperFlow：密な3D表現学習器3D知覚2024/7/1
LiDARとカメラの連続ペアを用いた時空間事前学習フレームワークSuperFlowを提案し、点群密度変化への不感性と流れベースのコントラスティブ学習で3D知覚モデルを効率的に学習する。
- 最先端LiDARセグメンテーションモデル訓練の実証研究LiDARセグメンテーション2024/5/1
LiDARセグメンテーション研究を統一するツールボックスMMDetection3D-lidarsegを提案し、多様なモデル・データ拡張・疎畳み込みバックエンドを統合してベンチマークを効率化した。
- 自動運転向けマルチモーダルなデータ効率の良い3Dシーン理解3Dシーン理解2024/5/1
LiDARセマンティックセグメンテーションの半教師あり学習において、LiDARとカメラの対応や言語知識を活用するLaserMix++を提案し、少ないアノテーションで高精度を実現した。
- RHAML: ランデブーに基づく相互位置推定のための階層的アーキテクチャ相互位置推定2024/5/1
RGBカメラのみを搭載したマーカーレスロボット間の相互位置推定を高精度化するため、異方性畳み込み・レンダリングによる反復精緻化・ポーズグラフ最適化を組み合わせた階層的アーキテクチャを提案し、地図融合への応用も示した。
- Calib3D：信頼できる3Dシーン理解のためのモデル選好の校正3Dシーン理解2024/3/1
3Dシーン理解モデルの不確実性推定の信頼性を評価するベンチマークCalib3Dを提案し、28モデル・10データセットで検証。校正を改善する深度対応スケーリング手法DeptSも導入。
- FRNet: Frustum-Range Networks for Scalable LiDAR Segmentation2023/12/1
- FHT-Map: Feature-based Hierarchical Topological Map for Relocalization and Path Planning2023/10/1