Xianming Liu
収録論文 8本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
視覚グラウンディングVLA手術ロボティクス/カメラ制御自動運転自動運転シミュレーション自動運転知覚深度推定
※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
- GroundAnything: 並列デコーディングと高精度視覚グラウンディングをフラッシュ速度で両立視覚グラウンディング2026/9/30
拡散モデルによる並列デコーディングで視覚グラウンディングを高速化し、4Bモデルで同規模の最先端性能を達成した研究。
- GroundingPI：視覚プリミティブで物理知能に挑むグラウンディング基盤モデルVLA2026/9/30
点やボックスを量子化座標として生成する4Bのグラウンディング基盤モデルを提案し、ロボット操作や自動運転の視覚バックボーンとして性能を向上させた。
- SurgLAT: 深度認識ロボット腹腔鏡制御のための外科的潜在注意追跡手術ロボティクス/カメラ制御2026/8/8
本論文は、動的な手術シーンにおける外科医の意図を潜在的な注意状態として追跡し、自律的な腹腔鏡カメラ制御を行うフレームワークSurgLATを提案する。凍結DINOv3エンコーダと状態条件付きトークンミキサーを用いて注意をモデル化し、RCM制約を考慮したロボット展開を実現する。
- CorrectionPlanner: 強化学習を用いた自動運転における自己修正プランナー自動運転2026/3/1
自動運転のためのプランナーに自己修正機能を導入し、不安全な動作を提案した際に修正ループで安全な動作を生成する手法を提案。模倣学習とモデルベース強化学習で訓練し、衝突率を20%以上削減した。
- HybridWorldSim：自動運転向けのスケーラブルで制御可能な高忠実度シミュレータ自動運転シミュレーション2025/11/1
静的背景のニューラル再構成と動的エージェントの生成モデルを統合し、大視点変化でも幾何一貫性を保つ自動運転シミュレータを提案。新データセットMIRRORも公開。
- RoboDriveチャレンジ：あらゆる条件でいつでもどこでも走行する自動運転知覚2024/5/1
悪天候やセンサ故障など想定外の状況でも頑健に知覚できる自動運転技術を競う2024年RoboDriveチャレンジの報告で、BEV検出や地図セグメンテーションなど4タスクで140チームが参加した。
- DINO-SD: ICRA 2024 RoboDepthチャレンジ優勝ソリューション深度推定2024/5/1
追加データなしで周囲視点の深度推定を高精度かつ頑健に行うDINO-SDを提案し、ICRA 2024 RoboDepthチャレンジのトラック4で最高性能を達成した。
- The RoboDepth Challenge: Methods and Advancements Towards Robust Depth Estimation2023/7/1