Yushuai Chen

収録論文 5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

• LiDARで教え、レーダーで繰り返す：劣化・変動環境における頑健なクロスモーダルナビゲーション
  ナビゲーション2026/5/1

  教示・反復ナビゲーションにおいて、教示時はLiDAR、実行時は4Dミリ波レーダーを用いることで、悪天候や環境変化に頑健なナビゲーションを実現するシステムを提案した。

• Rad-GS: 屋外環境における3DガウシアンスプラッティングSLAMのためのレーダー・視覚統合
  SLAM2025/11/1

  4Dミリ波レーダーとカメラを統合し、3Dガウシアン表現を用いたキロメートル規模の屋外SLAMシステムを提案。ドップラー情報と幾何学的強化点群で動的物体をマスクし、大規模環境でのメモリ効率と再構成精度を向上させた。

• LiV-GS: 屋外環境におけるLiDAR-視覚統合3DガウシアンスプラッティングSLAM
  SLAM2024/11/1

  LiDARの点群と連続的な3Dガウシアンマップを共有共分散で直接整合させ、屋外大規模環境で高精度なSLAMと新規視点合成を7.98FPSで実現した手法。

• ただで手に入れよう：専門家ラベル不要のレーダーセグメンテーションとそのオドメトリ・自己位置推定への応用
  レーダーセグメンテーション2024/9/1

  LiDARのセグメンテーションモデルで生成したラベルを弱教師としてレーダーのセマンティックセグメンテーションを学習し、悪天候下でも高精度な自己位置推定とオドメトリを実現した。

• EFEAR-4D: 自己速度フィルタリングによる高効率・高精度な4Dレーダオドメトリ
  オドメトリ2024/5/1

  4Dミリ波レーダのドップラー速度を活用して自己速度を推定し、動的物体除去と領域別特徴抽出により、悪天候下でも高精度・高効率なオドメトリを実現する学習不要の手法を提案した。