Yulin Hui
収録論文 5本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
マニピュレーショングローバル位置推定sim2real追跡・ナビゲーションマルチLiDAR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
- ParaMaP: 並列マッピングと衝突回避動作計画によるリアクティブなロボットマニピュレーションマニピュレーション2025/12/1
GPUベースの距離場マッピングとサンプリング型モデル予測制御を統合し、未知環境でのリアルタイムな衝突回避動作計画を並列処理で実現したフレームワーク。
- UniLGL: FOV制限/パノラマLiDARのための均一な場所認識に基づくグローバル位置推定グローバル位置推定2025/7/1
LiDAR点群を空間・強度のBEV画像に変換し、異種センサにも対応する均一な特徴抽出と視点不変性で、登録不要の高精度なグローバル位置推定を実現した。
- YOPO-Rally:オフロード地形のためのSim-to-Real単段階プランナsim2real2025/5/1
森林などのオフロード環境で、シミュレータで訓練した単一のニューラルネットワークプランナを実機にゼロショット転移し、経路計画と地形走破性解析を統合してナビゲーションを実現した。
- YOPOv2-Tracker: 知覚から行動までのエンドツーエンド俊敏追跡・ナビゲーションフレームワーク追跡・ナビゲーション2025/5/1
クアッドロータの追跡・ナビゲーションを、センサ観測から直接制御指令へ写像するエンドツーエンドの枠組みとして構築し、運動プリミティブをアンカーに軌道コストを回帰することで解釈性を保ちつつ俊敏性を実現した。
- CTE-MLO: 連続時間かつ高効率なマルチLiDARオドメトリと局所化可能性を考慮した点群サンプリングマルチLiDARオドメトリ2024/8/1
複数のLiDARからの点群を連続時間ガウス過程とカルマンフィルタで統合し、局所化可能性を考慮したサンプリングで計算量を抑えつつ高精度・リアルタイムな自己位置推定を実現する手法を提案。