Xingxing Li
収録論文 13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
- VLA-AN: 複雑環境での空中ナビゲーション向け効率的オンボード視覚言語行動フレームワークVLA2025/12/1
3Dガウススプラッティングによる高忠実度データセットと3段階学習、軽量行動モジュールと幾何学的安全補正を組み合わせ、リソース制約のあるドローン上でリアルタイム推論を8.3倍高速化し、最大98.1%のタスク成功率を達成したオンボードVLAナビゲーション手法。
- 身体性ナビゲーション基盤モデルナビゲーション基盤モデル2025/9/1
四足歩行・ドローン・車輪ロボット・車両にまたがる800万件のナビゲーションサンプルで学習し、視覚言語ナビゲーションや物体探索、追跡、自動運転など多様なタスクを単一アーキテクチャでこなす基盤モデルを提案。
- MASt3R-Fusion: フィードフォワード視覚モデルとIMU・GNSSを統合した高機能SLAMSLAM2025/9/1
フィードフォワード型の点群回帰モデルにIMUとGNSSを密結合し、階層的ファクタグラフでリアルタイム・グローバル最適化を両立させた高精度・高ロバストなマルチセンサSLAMを提案。
- eKalibr-Inertial: イベントベース視覚慣性システムのための連続時間時空間キャリブレーションキャリブレーション2025/9/1
円形グリッドボードを用いてイベントカメラと慣性センサの外部・時間パラメータを高精度にキャリブレーションする手法を提案し、実世界実験で有効性を示した。
- eKalibr-Stereo: イベントベースステレオ視覚システムのための連続時間時空間キャリブレーションキャリブレーション2025/4/1
イベントカメラを用いたステレオ視覚システムの外部・時間パラメータを高精度に推定するキャリブレーション手法を提案し、実世界実験で有効性を示した。
- eKalibr: イベントの第一原理に基づくイベントカメラの動的固有キャリブレーションキャリブレーション2025/1/1
イベントカメラのための円グリッドパターン認識に基づく高精度かつ便利な固有キャリブレーション手法を提案し、オープンソース化した。
- SF-Loc: スパース視覚構造フレームに基づく視覚マッピングと地理的自己位置推定システム自己位置推定2024/12/1
疎なフレームに密でコンパクトな深度を付与した「視覚構造フレーム」で地図を表現し、軽量なマッピングとGNSS不要の高精度な再自己位置推定を実現したシステム。
- 密結合LiDAR慣性オドメトリのための同変フィルタSLAM/状態推定2024/9/1
LiDARとIMUを密結合した姿勢推定において、同変フィルタ(EqF)を用いることで線形化誤差を抑え、従来のEKFや不変カルマンフィルタより高精度でロバストな状態推定を実現した。
- iKalibr-RGBD: 連続時間速度推定によるRGBD向けターゲット不要な視覚慣性時空間キャリブレーションキャリブレーション2024/9/1
RGBDカメラとIMUの時空間キャリブレーションを、人工ターゲットなしで高効率に行う手法を提案。深度情報を活用した自己速度推定により、従来の姿勢推定ベースの手法より計算コストを大幅に削減した。
- RIs-Calib: 連続時間推定に基づく複数3DレーダとIMUのオープンソース時空間キャリブレータキャリブレーション2024/8/1
複数の3DレーダとIMUの時空間キャリブレーションを、追加インフラや事前知識なしで高精度に行う連続時間推定ベースのオープンソース手法を提案し、シミュレーションと実環境で有効性を検証した。
- iKalibr: 堅牢な統合慣性システムのための統一ターゲットレス時空間キャリブレーションキャリブレーション2024/7/1
IMU・レーダー・LiDAR・カメラを組み合わせた統合慣性システム向けに、人工ターゲットを必要とせず時空間キャリブレーションを一括で行うフレームワークを提案した論文。
- DBA-Fusion: 深層高密度バンドル調整とマルチセンサを密結合した大規模SLAMVSLAM/マルチセンサ融合2024/3/1
学習ベースの高密度バンドル調整(DBA)を因子グラフでマルチセンサ情報と密結合し、大規模環境でのリアルタイム高密度マッピングと高精度測位を実現した。
- Ground-VIO: Monocular Visual-Inertial Odometry with Online Calibration of Camera-Ground Geometric Parameters2023/6/1