Yue Pan
収録論文 15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
- ロボティクスに最適な3Dシーン表現は何か？幾何表現から基盤モデルまで3Dシーン表現2025/12/1
ロボティクスにおける点群・ボクセル・SDF・NeRF・3DGS・基盤モデルなどの3Dシーン表現を、知覚・地図構築・自己位置推定・ナビゲーション・マニピュレーションの5モジュール別に整理・比較したサーベイ。
- 任意の点を位置合わせ：フローマッチングによる3D点群レジストレーションのスケーリング点群レジストレーション2025/12/1
点群レジストレーションを条件付き生成問題として捉え、学習した連続的な点ごとの速度場でノイズ点を位置合わせ済みシーンへ輸送することで、多視点点群を直接統合する手法を提案。ペアワイズ・多視点ベンチマークで最先端性能を達成。
- 混在交通環境における異種動的協調を考慮した意図駆動型車線変更フレームワーク自動運転/車線変更2025/9/1
人間ドライバーの運転スタイルをリアルタイム認識し、協調スコアとBC・IRL・MPCを組み合わせて、混在交通下での安全で社会的に調和した車線変更を実現する枠組みを提案した。
- 2Dガウシアンスプラッティングによる大域的に一貫したRGB-D SLAMSLAM2025/6/1
2Dガウシアンスプラッティングを地図表現に用い、深度一貫性を活かしたカメラ姿勢最適化とMASt3Rによるループ検出・再局在化で、高精度かつ大域的に一貫したRGB-D SLAMを実現した。
- 効率的な暗黙的ニューラルマップ表現による屋内自己位置推定精度の向上自己位置推定2025/3/1
2D LiDARスキャンから位置・方向の幾何特徴を捉える暗黙的ニューラルマップ表現を提案し、モンテカルロ自己位置推定の観測モデルに組み込むことで屋内ロボットの位置推定精度を向上させた。
- PINGS: 点ベース暗黙的ニューラルマップにおけるガウシアンスプラッティングと距離場の統合SLAM2025/2/1
LiDARとカメラから距離場と放射輝度場を同時に構築し、幾何学的整合性を保つことで相互に精度を高め合うSLAMシステムを提案した。
- ActiveGS: ガウシアンスプラッティングを用いた能動的シーン再構成能動的再構成2024/12/1
RGB-Dカメラを搭載した移動体が未知環境を能動的に探索し、ガウシアンスプラッティングとボクセルマップを組み合わせて高精度な地図を構築する手法を提案。
- 農業ロボティクス向け果実の形状補完データセットとベンチマーク農業ロボティクス2024/7/1
農業ロボットによる果実収穫のための、ピーマンのRGB-Dデータセットと高精度点群を提供し、遮蔽下での3D形状補完を可能にする。
- 4次元陰的ニューラル表現を用いた動的環境における3D LiDARマッピングSLAM/マッピング2024/5/1
LiDARスキャン列から時空間陰的ニューラル表現を学習し、動的物体を除去して静的な3Dマップを高精度に再構成する手法を提案。
- STAIR: 意味的ターゲット能動的暗黙再構成能動的再構成2024/3/1
RGB-D計測と2D意味ラベルを入力に、意味的暗黙ニューラル表現と不確かさ推定に基づく計画で、対象物体を能動的に再構成するフレームワークを提案。
- PIN-SLAM: LiDAR SLAM Using a Point-Based Implicit Neural Representation for Achieving Global Map Consistency2024/1/1
- Panoptic Mapping with Fruit Completion and Pose Estimation for Horticultural Robots2023/3/1
- SHINE-Mapping: Large-Scale 3D Mapping Using Sparse Hierarchical Implicit Neural Representations2022/10/1
- MULLS: Versatile LiDAR SLAM via Multi-metric Linear Least Square2021/2/1
- Target-less registration of point clouds: A review2019/12/1