Yuan Ren

収録論文 8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

• RAEM: 四足ロボットによる多階層環境の堅牢な自律探索
  探索2026/8/26

  多階層環境での四足ロボット探索のための堅牢なフレームワークを提案。局所・大域のハイブリッド traversability 表現と階段中心合わせ戦略により、計算効率と探索安定性を向上。

• 関節・ヒンジ軸推定を伴うパーツレベル3Dガウシアン車両生成
  3D生成/自動運転シミュレーション2026/4/1

  単一画像や疎な多視点入力から、可動部を持つアニメーション可能な3Dガウシアン車両を生成するフレームワークを提案。パーツ境界の歪みを防ぐエッジ精緻化と、関節位置・ヒンジ軸を予測する運動学ヘッドにより、実世界の車両を忠実に再現する。

• UniScale：ロボット知覚のための事前情報注入による統一スケール対応多視点3D再構成
  3D再構成2026/2/1

  多視点画像からカメラ内部・外部パラメータ、スケール不変な深度と点群、実スケールを単一のフィードフォワードネットワークで推定し、既存モデルの事前情報を活用してロボット向け3D再構成を高精度化するフレームワーク。

• UnPose: 不確実性誘導拡散事前分布によるゼロショット姿勢推定
  姿勢推定2025/8/1

  事前学習済み拡散モデルの3D事前分布と不確実性推定を活用し、CADモデル不要で新規物体の6D姿勢推定と3D再構成をゼロショットで行うフレームワークを提案。

• SR-LIO++: キャッシュ対応スイープ再構成によるLiDAR慣性オドメトリと量子化マッピング
  LiDAR-慣性オドメトリ2025/3/1

  LiDARの低い取得周波数を補うため、スイープ再構成と中間結果のキャッシュ、量子化マップ管理を組み合わせ、Raspberry Pi 4Bなどの低リソース環境で出力周波数を2倍にしつつメモリと計算量を削減したLIOシステム。

• HIPPo: 画像から3Dへの事前分布を活用したモデルフリーゼロショット6D姿勢推定
  6D姿勢推定2025/2/1

  拡散モデルによる画像から3Dメッシュ生成とオンライン観測の統合により、CADモデルや参照画像なしで未知物体の6D姿勢を推定・追跡するフレームワークを提案。

• PCGen: Point Cloud Generator for LiDAR Simulation
  2022/10/1
• S3CNet: A Sparse Semantic Scene Completion Network for LiDAR Point Clouds
  2020/12/1