Yusen Xie
Carnegie Mellon University
収録論文 13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
- GlassGuard: ロボットナビゲーションのための検証済みガラス平面マッピングナビゲーション2026/10/1
LiDARと視覚情報を組み合わせてガラス面を検出・再構成し、通過可能空間を汚染せずにガラスを障害物として地図化するナビゲーション向けフレームワークを提案。実世界9シーンで評価し、高いガラス被覆率と低い誤検出を達成。
- 離散的な心から連続的な行動へ：エンドツーエンド自動運転のための潜在整合プランニング自動運転2026/9/3
Vision-Language Modelの離散的な推論と自動運転の連続的な物理制約を橋渡しするため、潜在整合プランニングを備えたVLAフレームワークLaPlaを提案。量子化誤差を排除し、物理的に妥当な軌道を生成する。
- Sphere-VIO: 統一球面表現による異種マルチカメラシステム向けの高速で堅牢な視覚慣性オドメトリVIO2026/6/1
異なるカメラ構成のマルチカメラシステムに対応するため、統一球面パノラマモデルと並列加速された深度誘導トラッキングを備えた、軽量なフィルタベースのVIOフレームワークを提案した。
- UniGS: マルチモーダルレンダリングのための統合幾何認識ガウススプラッティング3D再構成2025/10/1
3Dガウススプラッティングを基盤に、RGB画像・深度マップ・表面法線・セマンティックロジットを同時に高精度でレンダリングできる統合的な微分可能フレームワークを提案した論文。
- VLMベースのマルチエージェント協調による自動運転ポリシー学習フレームワークOGR自動運転2025/9/1
視覚言語モデルを活用したマルチエージェント協調により、報酬関数と訓練カリキュラムの設計を自動化し、自動運転ポリシーをオンラインで進化させるフレームワークを提案した。
- 大規模動的環境でのロバストな自己位置推定のためのセマンティックLiDAR慣性車輪オドメトリ融合自己位置推定2025/9/1
LiDAR・IMU・車輪オドメトリを密結合し、セマンティック情報を活用したスキャンマッチングと適応的スケーリングで、大規模動的環境での高精度かつドリフトの少ない自己位置推定を実現した。
- DuLoc: 変化する動的広域環境における生涯二層ローカリゼーションローカリゼーション2025/7/1
LiDAR慣性オドメトリとオフラインマップベースのローカリゼーションを密結合し、動的で変化する広域環境でもロバストに自己位置推定する手法を提案。港湾での長期実証実験で有効性を示した。
- 意図的不確かさを考慮した高速でスケーラブルなゲーム理論的軌道計画軌道計画2025/7/1
エージェント間の意図的不確かさをベイズゲームとしてモデル化し、ポテンシャルゲームへの変換と分散ADMMにより高速かつスケーラブルに軌道計画を解く手法を提案。
- Semi-SMD: 自動運転向け周囲カメラによる半教師ありメトリック深度推定深度推定2025/3/1
自動運転車の周囲カメラ映像とカメラパラメータから、時空間・意味情報を統合してメトリック深度を半教師ありで推定するフレームワークを提案し、DDADとnuScenesで最先端性能を達成した。
- GS-LIVM: ガウシアンスプラッティングによるリアルタイム写実的LiDAR-慣性-視覚マッピングSLAM/マッピング2024/10/1
LiDAR・慣性・視覚を統合し、3Dガウシアンスプラッティングとガウス過程回帰を用いて大規模屋外環境をリアルタイムに写実的マッピングするフレームワークを提案。
- MCGMapper: 平面マーカーとカメラ群を用いた軽量インクリメンタルSfMと視覚的自己位置推定SLAM/自己位置推定2024/5/1
平面マーカーと既知の外部パラメータを持つ複数カメラを使い、PnPとバンドル調整でマーカーマップを逐次構築する軽量SfMフレームワークを提案し、テクスチャの少ない屋内・産業環境での地図構築の精度と速度を向上させた。
- Sums-of-Squares計画法による混雑環境での衝突回避軌道最適化軌道最適化2024/4/1
ロボット形状を多項式不等式で表し、自由空間をSOS最適化で扱うことで、障害物の多い3D環境での衝突回避軌道を生成する手法を提案した。
- Learning the References of Online Model Predictive Control for Urban Self-Driving2023/8/1