Yukai Ma
収録論文 17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
- 歩道ロボットのためのハイブリッド2D-3D学習による単眼3D占有知覚3D占有予測2026/6/1
歩道を走行するロボット向けに、LiDAR-RGBペアデータと大規模な非ペア単眼画像を組み合わせたハイブリッド学習で3D占有予測を行うフレームワークWalkOCCを提案し、新たな歩道データセットSidewalk3Dも導入した。
- SAGE-Nav: LLM計画とアライメント融合を活用した階層的シーングラフ誘導ナビゲーションナビゲーション2026/6/1
LLMによる大域計画と階層的シーングラフ符号化、目標認識アライメント融合ネットワークを組み合わせ、物体目標ナビゲーションの性能と汎化性を向上させた。
- 模倣からアライメントへ：長距離歩道ナビゲーションのための人間の好みに基づくフローポリシーナビゲーション2026/6/1
単眼RGBカメラのみを用いた長距離歩道ナビゲーションのためのポリシーFlowPilotを提案し、模倣学習と人間の介入による選好学習を組み合わせて、複雑な歩道環境での成功率を向上させた。
- 遅い脳、速いプランナー：遅延耐性を持つVLM拡張都市ナビゲーションナビゲーション2026/6/1
歩道ナビゲーションのプランナーが苦手な状況で、VLMを使って候補軌道を選び、遅延を補償する融合層で実時間制御を維持する手法を提案した。
- VEOcc: 身体化シーン理解のためのボクセル中心オンライン意味占有予測3D占有予測2026/5/24
オンライン3D占有予測とマッピングのためのボクセル中心フレームワークを提案し、初期スケール推定を不要にすることで効率的な地図拡張を実現し、時間的・空間的にロバストな更新戦略を導入した。
- AURA: 実世界の都市ナビゲーションのためのマルチモーダル共有自律ナビゲーション2026/4/1
都市環境での長期的なナビゲーションを、人間の高レベル指示とAIの低レベル制御に分解する共有自律フレームワークAURAを提案。大規模データセットと実世界実験で、人間の操作負担を減らしつつナビゲーション安定性を向上させることを示した。
- 補正行動拡張とマルチスケール模倣学習による歩道自動運転の実現模倣学習/自動運転2026/3/1
歩道向け小型モビリティの自動運転制御を、補正行動データの追加とマルチスケール模倣学習アーキテクチャにより強化し、実世界での堅牢性と汎化性を向上させた。
- SimGenHOI: 生成モデルと強化学習による物理的にリアルな全身ヒューマノイド-物体インタラクション全身マニピュレーション2025/8/1
拡散トランスフォーマーでテキストと物体形状から全身動作を生成し、強化学習による接触考慮型制御で貫通や足滑りを補正することで、物理的に実現可能なヒューマノイドの物体操作を生成するフレームワーク。
- CogDDN: 認知的需求駆動ナビゲーションと二重プロセス思考による意思決定最適化ナビゲーション2025/7/1
VLMを用いて人間の速い思考と遅い思考を模倣し、未知環境で暗黙の要求に応じて対象物体を探索・ナビゲートするフレームワークを提案。
- 見ることから経験することへ：強化学習によるナビゲーション基盤モデルのスケーリングナビゲーション2025/7/1
大規模動画での事前学習とシミュレーションでの強化学習を組み合わせ、都市ナビゲーションにおける対話的で安全な行動を実現するS2Eフレームワークを提案。
- 適応的減衰時間表面と極性認識トラッキングを用いた単眼イベント慣性オドメトリイベントカメラ/オドメトリ2024/9/1
イベントカメラの非同期イベントから適応的減衰カーネルベースの時間表面でテクスチャを抽出し、極性反転表面を併用したトラッキングで運動方向変化に頑健な単眼イベント慣性オドメトリを実現した。
- DriveArena: 自動運転のための閉ループ生成シミュレーションプラットフォーム自動運転シミュレーション2024/8/1
生成モデルで実写のような画像を作り出し、交通シミュレータと組み合わせて自動運転エージェントを閉ループで評価できる高忠実度シミュレーションシステムを構築した。
- LiCROcc: LiDARとカメラでレーダーに正確な意味的占有予測を教える意味的占有予測2024/7/1
LiDARとカメラの融合特徴を蒸留することで、レーダー単独およびレーダー・カメラ設定での意味的シーン補完性能を大幅に向上させた研究。
- 継続的に学習・適応・改善する：自動運転のための二重プロセスアプローチ自動運転2024/5/1
人間の認知プロセスに着想を得て、注意選択と二重プロセス意思決定（分析的推論とヒューリスティック処理）を組み合わせ、反省機構と記憶バンクで自己改善する自動運転フレームワークLeapADを提案。CARLAでの閉ループ評価でカメラ入力のみの手法を上回り、ラベルデータも大幅に削減できることを示した。
- Coco-LIC: Continuous-Time Tightly-Coupled LiDAR-Inertial-Camera Odometry using Non-Uniform B-spline2023/9/1
- A Coarse-to-Fine Place Recognition Approach using Attention-guided Descriptors and Overlap Estimation2023/3/1
- Ctrl-VIO: Continuous-Time Visual-Inertial Odometry for Rolling Shutter Cameras2022/8/1