Xuan Yu
Zhejiang University
収録論文 9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
- 連続環境における視覚言語ナビゲーションの閉ループ強化学習のためのマクロ行動に基づくトポロジカルグラフの再考ナビゲーション2026/9/3
VLN-CEタスクを階層的MDPとして再構成し、トポロジカルグラフ上のマクロ行動空間で強化学習を行うことで、サンプル効率と性能を向上させた。
- Fast-SegSim: ロボットシミュレーションのためのリアルタイムオープンボキャブラリセグメンテーションセグメンテーション2026/4/1
2Dガウススプラッティングに基づく高速なオープンボキャブラリセグメンテーション手法を提案し、40FPS以上のレンダリング速度を実現。ロボットシミュレーションでのセンサ入力や、下流タスクの教師データ生成に利用できる。
- Ψ-Map: パノプティック表面統合マップによるReal2Sim転送の実現3D再構成/パノプティックセグメンテーション2026/4/1
大規模シーン向けに、LiDARデータと2Dガウシアンサーフェルを用いた幾何学的強化と、クエリ誘導型のエンドツーエンドパノプティック学習を統合し、高精度でリアルタイムな3D再構成を実現するフレームワークを提案した。
- ETP-R1: 強化学習ファインチューニングによるトポロジカル計画の進化 — 連続環境における視覚言語ナビゲーションVLA2025/12/1
連続環境での視覚言語ナビゲーション(VLN-CE)において、グラフベースのモデルに大規模データと強化学習ファインチューニングを適用し、R2R-CEで最先端性能を達成した研究。
- PanopticSplatting: エンドツーエンドのパノプティックガウシアンスプラッティング3Dシーン理解2025/3/1
ガウシアンスプラッティングを用いたオープンボキャブラリなパノプティック再構成を、クエリ誘導型セグメンテーションとラベルブレンディングによりエンドツーエンドで実現した手法。
- クロスアテンションを活用したエンドツーエンドのオープンボキャブラリ・パノプティック再構成3D再構成2025/1/1
3Dインスタンスをクエリ、3D埋め込み場をキーとするクロスアテンションでパノプティック再構成を定式化し、学習可能な3Dガウシアンをインスタンスクエリとして用いることで空間的近接性を保ちつつエンドツーエンド最適化を実現した手法を提案。
- PanopticRecon: オープン語彙インスタンスセグメンテーションを活用したゼロショットパノプティック再構成3Dシーン理解2024/7/1
RGB-D画像から、オープン語彙インスタンスセグメンテーションを利用して未知環境でも3Dパノプティック再構成をゼロショットで行う手法を提案。部分ラベルの伝播と3DインスタンスグラフによるID統合で課題を解決した。
- NGEL-SLAM: Neural Implicit Representation-based Global Consistent Low-Latency SLAM System2023/11/1
- NF-Atlas: Multi-Volume Neural Feature Fields for Large Scale LiDAR Mapping2023/4/1