Yanbo Wang
収録論文 10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
- Graph-Loc: 低観測性・遮蔽環境下でのコンパクトな構造地図事前分布を用いたロバストなグラフベースLiDAR姿勢追跡自己位置推定2026/2/1
点と線の軽量グラフで表現した地図事前分布に対し、LiDARスキャンから抽出した点・線を不均衡最適輸送で対応付けることで、遮蔽や低観測性に強い姿勢追跡を実現した。
- MUT3R: 動きを考慮した更新トランスフォーマーによる動的3D再構成3D再構成2025/12/1
事前学習済みトランスフォーマーの自己注意マップから動きの手がかりを抽出し、再学習なしで動的領域の影響を抑制してストリーミング3D再構成を安定化させる手法を提案。
- 拡散モデル誘導による実世界単眼深度推定攻撃用の敵対的物体生成敵対的攻撃2025/12/1
拡散モデルを用いてシーンに自然に溶け込む敵対的物体を生成し、単眼深度推定を誤らせる物理攻撃手法を提案した。
- Manual2Skill++: コネクタを考慮した指示書からの汎用ロボット組立組立/マニピュレーション2025/10/1
組立指示書から視覚言語モデルで接続情報を抽出し、部品と接続関係を階層グラフで表現してロボット組立を実行するフレームワークを提案。
- GRS-SLAM3R: ゲート付きリカレント状態を用いたリアルタイム高密度SLAMSLAM2025/9/1
RGB画像から事前知識なしに高密度シーン再構成とカメラ姿勢推定をリアルタイムで行うSLAMフレームワークを提案。空間メモリをゲート付きリカレント更新で管理し、サブマップ分割とグローバル整合により高精度な再構成を実現。
- マルチモーダル自己教師あり学習によるシーン非依存な走行可能領域のラベリングと推定走行可能領域推定2025/8/1
LiDAR・カメラ・フットプリントを統合した自己教師あり枠組みで走行可能領域を自動ラベリングし、二重ストリームネットワークで高精度に推定する手法を提案。
- 専門家のようにチューニングを学習：MLLM推論とCVAE適応による解釈可能でシーン認識型ナビゲーションナビゲーション2025/7/1
マルチモーダル大規模言語モデルと条件付き変分オートエンコーダを組み合わせ、自然言語指示からナビゲーションのハイパーパラメータを適応的に調整する解釈可能なナビゲーションフレームワークLE-Navを提案。
- SALT: クロスシーン適応と4D一貫性を備えた汎用LiDAR点群向け柔軟な半自動ラベリングツールデータセット/アノテーション2025/3/1
LiDAR点群を疑似画像に変換して視覚基盤モデルを活用し、4D一貫性を保ちながら自動で事前セグメンテーションを行う半自動ラベリングツールを提案。アノテーション効率を大幅に向上させる。
- マルチモーダルUAV検出・分類・追跡アルゴリズム：CVPR 2024 UG2チャレンジ技術報告UAV追跡2024/5/1
複数のセンサ情報を統合し、悪天候下でもドローンの検出・分類・3D追跡を高精度に行う手法を提案し、CVPR 2024のUAV追跡・姿勢推定チャレンジで優勝した。
- NeSLAM: 深度補完とノイズ除去を備えたニューラル暗黙的マッピングと自己教師あり特徴追跡SLAM2024/3/1
RGB-Dセンサの疎でノイズの多い深度を補完・除去するネットワークとSDFベースの階層的シーン表現、NeRFベースの自己教師あり特徴追跡を組み合わせ、高精度な3D再構成とロバストなカメラ追跡を実現したSLAMフレームワーク。