Youngseok Jang

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

• DXPR: 視覚基盤モデルを用いた深度ベースの視覚-LiDARクロスモーダル位置認識
  位置認識2026/9/8

  カメラ画像とLiDARスキャンを統一的な深度画像に変換し、視覚基盤モデルを用いてモダリティ非依存のグローバル記述子を学習することで、事前構築されたLiDARマップ内でのカメラのみによるロバストな位置認識を実現する。

• ObsGraph: 身体化推論と探索のための階層的観察表現
  探索2026/6/1

  ロボットが複雑な環境でタスクを遂行するために、観察中心の階層的シーングラフを提案し、シーン表現・検索・探索を統合して効率的な情報収集を実現した。

• ReaDy-Go: 動的障害物を伴う環境特化型視覚ナビゲーションのための実世界-シミュレーション動的3Dガウシアンスプラッティング
  視覚ナビゲーション2026/2/1

  実環境を3Dガウシアンスプラッティングで再構成し、動く人間アバターを追加した写実的な動的シミュレーションを生成して、動的障害物に頑健な視覚ナビゲーション方策を学習する手法を提案した。

• EgoAVFlow: 人間の一人称視点動画から3Dフローを介した能動視覚によるロボット方策学習
  VLA2026/2/1

  人間の一人称視点動画から3Dフロー表現を共有して操作と能動視覚を学習し、ロボット実演なしで視点制御と操作を実現する手法を提案。

• HERE: 認識的不確かさ最小化による階層的能動的放射輝度場探索
  能動的3D再構成/NeRF2026/1/1

  認識的不確かさを定量化し、局所・大域の階層的計画でカメラ軌道を生成することで、NeRFによる3D再構成を効率化・高精度化する能動学習フレームワーク。

• カテゴリレベルニューラルフィールドによる屋内環境での部分観測物体の再構成
  3D再構成2024/6/1

  同一カテゴリの物体に共通する3D情報を学習するカテゴリレベルニューラルフィールドを提案し、部分観測物体の未観測部分の再構成と位置合わせを改善した。

• Design and Operation of Autonomous Wheelchair Towing Robot
  2023/5/1
• Topology-Guided Path Planning for Reliable Visual Navigation of MAVs
  2021/7/1
• Pose Correction Algorithm for Relative Frames between Keyframes in SLAM
  2020/9/1