Yuan Zhuang

収録論文 11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

• PRIMO: 人間動作追従に基づく事前情報活用型オドメトリ for ヒューマノイドロボット
  歩行2026/9/20

  ヒューマノイドの自己受容感覚オドメトリにおいて、人間の動作をシミュレーションで追従させて訓練データを生成し、物理・対称性に基づく事前情報を組み込んだ推定器を提案。実機での誤差を大幅に削減した。

• ロボット基盤モデルにおける近道学習を軽減する人工中心窩知覚
  ロボット基盤モデル2026/7/1

  ロボット基盤モデルがシーン内の無関係な相関に依存する「近道学習」を起こす問題を指摘し、タスク関連領域に注意を向けるマスクを生成する軽量モジュール（AFP）を提案。微調整時の補助信号として用いることで、モデルの性能とロバスト性を向上させる。

• SEVO: 能動照明とデータ中心収集による堅牢なVLA操作のための意味強化仮想観測
  VLA/操作2026/5/1

  VLAポリシーの環境間ロバスト性を向上させるため、RGBカメラストリームを変換するデータ中心アプローチSEVOを提案。照明、背景、妨害物を変えたデータ収集が最も重要で、透明ボトルの把持成功率を大幅に改善した。

• 確率的法線エピポーラ制約を用いた堅牢で効率的な視覚慣性初期化
  VIO初期化2024/10/1

  視覚慣性オドメトリの初期化において、確率的法線エピポーラ制約を導入したジャイロバイアス推定と、IMU・視覚融合による速度・重力・スケール推定、さらに改良モジュールを組み合わせ、高速運動や退化シーンでも安定かつ高精度に初期化する手法を提案した。

• SNAIL Radar: 4DレーダーSLAM評価のための大規模多様ベンチマーク
  SLAM2024/7/1

  手持ち・電動自転車・SUVの3プラットフォームで晴天・夜間・豪雨など多様な環境を走行して収集した4DレーダーSLAM用の大規模データセットを構築し、最新手法を評価した。

• 傾斜推定と遮蔽処理によるVLP/INS密結合統合ナビゲーション
  屋内測位2024/4/1

  フォトダイオードの傾斜変化と光遮蔽に対応するため、グラフ最適化を用いたVLP/INS密結合ナビゲーションを提案し、移動中10cm・傾斜1度以内の精度を実現した。

• 3D-SeqMOS: A Novel Sequential 3D Moving Object Segmentation in Autonomous Driving
  2023/7/1
• 4D iRIOM: 4D Imaging Radar Inertial Odometry and Mapping
  2023/3/1
• Observability Analysis and Keyframe-Based Filtering for Visual Inertial Odometry with Full Self-Calibration
  2022/1/1
• Consistent Right-Invariant Fixed-Lag Smoother with Application to Visual Inertial SLAM
  2021/2/1
• A Versatile Keyframe-Based Structureless Filter for Visual Inertial Odometry
  2020/12/1