Yinlong Liu
Technical University of Munich
収録論文 7本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
位置姿勢推定リスク場/動作計画マニピュレーション回転推定点群位置合わせ
※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
- 重力事前情報に基づく変換分離とポーズ最適化による高効率・高ロバストな絶対位置姿勢推定位置姿勢推定2026/9/1
重力方向を事前情報として利用し、6自由度の絶対位置姿勢推定を4自由度問題に分解して効率化し、さらにポーズ最適化で精度を高める手法を提案した。
- MC-Risk: リスク同定と動作計画のための多成分リスク場リスク場/動作計画2026/5/1
鳥瞰図グリッド上に、早期かつ較正されたクラス認識リスク定位を実現する多成分リスク場を提案し、リスクベンチで標準評価し、MPCコストとして利用可能なことを示した。
- AffordanceGrasp-R1：強化学習による推論ベースのアフォーダンスセグメンテーションを活用したロボット把持マニピュレーション2026/2/1
Chain-of-Thoughtのコールドスタートと強化学習を組み合わせてアフォーダンスセグメンテーションを行い、指示に応じた把持候補の生成・選別を実現する枠組みを提案。
- 線形解法によるロバストな回転推定回転推定2025/6/1
回転推定を線形モデルフィッティングとして再定式化し、クォータニオン球面上の大円表現に基づく投票法を提案。GPU並列化により大規模・高外れ値比でも高速かつ高精度に推定できる。
- ステレオ投影による外れ値に頑健な回転推定の高速化回転推定2025/2/1
ステレオ投影と空間投票を用いて、多数の外れ値を含む大規模入力から回転を高速かつ高精度に推定する手法を提案し、GPUを用いて100万点・90%外れ値の問題を0.07秒で解けることを示した。
- ヒューリスティクス誘導パラメータ探索による効率的でロバストな点群位置合わせ点群位置合わせ2024/4/1
点群位置合わせにおいて、ヒューリスティクスを用いて探索空間を削減し、3段階分解で効率的にロバストな剛体変換推定を行う手法を提案した。
- Globally optimal vertical direction estimation in Atlanta World2019/4/1