Xinran Zhang
収録論文 11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
- TACO: 触覚を考慮した世界モデルによるスケーラブルなVLAポストトレーニングの自己修正VLA/触覚/操作2026/7/1
接触を伴う操作タスクで失敗するVLAモデルに対し、触覚を考慮した世界モデルを用いて失敗状態を認識し、修正動作を想像・ラベル付けすることで、人間の介入なしにポリシーを改善するフレームワークを提案した。
- UrgenGo: 自動運転向けの緊急度を考慮した透過的GPUカーネル起動自動運転/GPUスケジューリング2025/9/1
アプリのソースコードやGPUドライバに手を加えず、カーネル起動を透過的に操作して緊急度の高いGPUタスクを優先するスケジューラを提案し、自動運転バスでの実証でデッドライン違反を61%削減した。
- STDArm: 静的データ学習の視覚運動ポリシーを動的ロボットマニピュレーションへ転移マニピュレーション2025/4/1
静的環境で学習した視覚運動ポリシーを、移動ロボット上でもそのまま使えるよう、リアルタイムの行動補正・安定化・遅延推定を組み合わせて動的マニピュレーションを実現したシステム。
- MT-PCR: モダリティ変換を活用した限られた重なりの大規模点群位置合わせ点群位置合わせ2025/3/1
3D点群をBEV画像に変換して2D画像のキーポイントマッチングで対応を推定し、逆変換で3D位置合わせを行う手法を提案。低重複の大規模シーンで高精度・高ロバスト性を実現。
- ロボティックIoTのための再構成可能知能表面通信/群制御2024/12/1
再構成可能知能表面(RIS)を用いてロボットIoTネットワークの通信・センシング・計算・エネルギー効率を改善する手法を提案し、マルチエージェント強化学習と多目的最適化でビームフォーミングや経路計画などを最適化した。
- Map++: ユーザ参加型ビジュアルSLAMシステムに向けた効率的な地図拡張と共有SLAM2024/11/1
ユーザが協力して地図構築を行う参加型SLAMシステムMap++を提案し、軽量なプロトコルで通信量を約46%削減しつつ精度劣化を抑え、同時接続ユーザ数を約2倍に拡大できることを示した。
- CELLmap: 弾力的で軽量な球面マップ表現によるLiDAR SLAMの強化SLAM2024/9/1
大規模LiDAR SLAMの地図を、場所ごとの局所マップCELLに分割して保持する軽量な表現を提案し、双方向レジストレーションとループ閉じ込みで地図の一貫性を高めた。
- 回転初期化と段階的洗練による汎用LiDARキャリブレーションキャリブレーション2024/5/1
複数LiDARの外部キャリブレーションを、事前知識不要の回転初期化と幾何・運動情報を統合した段階的最適化により、センサ非依存で高精度に行う手法を提案した。
- MM-Gaussian: 3Dガウシアンによる非有界環境でのマルチモーダル融合ローカリゼーションと再構成SLAM2024/4/1
LiDARとカメラを融合し、3Dガウシアン表現を用いて屋外の非有界環境での自己位置推定と地図構築を高精度・高速に行うシステムを提案した。
- OCC-VO: Dense Mapping via 3D Occupancy-Based Visual Odometry for Autonomous Driving2023/9/1
- USTC FLICAR: A Sensors Fusion Dataset of LiDAR-Inertial-Camera for Heavy-duty Autonomous Aerial Work Robots2023/4/1