Yufei Wei
Zhejiang University
収録論文 8本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
オドメトリ/多カメラナビゲーションポーズ推定sim2real視覚オドメトリ単眼視オドメトリVLA単眼視覚オドメトリ
※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
- StreamRig: リグ内幾何を活用したストリーミング多カメラオドメトリオドメトリ/多カメラ2026/9/30
凍結した多視点3D基盤モデル上に、キャリブレーション済みカメラリグの幾何を活かした因果的ストリーミングオドメトリを構築するフレームワークを提案。
- 連続環境における視覚言語ナビゲーションの閉ループ強化学習のためのマクロ行動に基づくトポロジカルグラフの再考ナビゲーション2026/9/3
VLN-CEタスクを階層的MDPとして再構成し、トポロジカルグラフ上のマクロ行動空間で強化学習を行うことで、サンプル効率と性能を向上させた。
- G2G: グループ内幾何を活用したグループ間ポーズ推定ポーズ推定2026/6/1
2つの画像グループ間の相対6自由度ポーズを推定する手法を提案。グループ内の既知の幾何情報を活用しつつ、基盤モデルは凍結したまま軽量なモジュールを追加して高精度を達成した。
- 方向が鍵：力の方向を学習することで接触の多い操作のSim-to-Real転移を実現sim2real2026/2/1
シミュレーションで人間設計の位置・力制御器を教師として使い、接触力の方向を予測する方策を学習。実機では力覚アダミタンス制御器を構成し、電子レンジ開けやペグ挿しなど4タスクで高い成功率と頑健性を示した。
- BEV-ODOM2: 地上ロボット向けPV-BEV融合と密フロー教師あり学習による拡張BEV単眼視覚オドメトリ視覚オドメトリ2025/9/1
単眼視覚オドメトリのスケールドリフトをBEV表現で解決する手法を改良し、密なBEVオプティカルフロー教師信号とPV-BEV融合により精度を向上させた。
- BEV-DWPVO: 地面走行のための低スケールドリフト単眼視オドメトリに向けたBEVベース微分可能重み付きプロクルステス法単眼視オドメトリ2025/2/1
地面平面仮定を利用し、BEV特徴マップ上でキーポイントを抽出・マッチングして、微分可能な重み付きプロクルステス解法で3自由度の姿勢推定を行う単眼視オドメトリシステムを提案。
- マルチカメラ・マルチマップ視覚慣性自己位置推定：システム、検証、データセットVLA2024/12/1
因果的なリアルタイム自己位置推定を実現するマルチカメラ・マルチマップ視覚慣性システムを提案し、評価指標と長期キャンパスデータセットを構築して有効性を示した。
- BEV-ODOM: BEV表現で単眼視覚オドメトリのスケールドリフトを低減単眼視覚オドメトリ2024/11/1
深度教師なしで透視画像をBEV表現に変換し、3自由度の運動を推定することで、単眼視覚オドメトリのスケールドリフトを抑えるフレームワークを提案した。