Yuxuan Xia

収録論文 7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

• B²F-Map: ベイズBスプライン融合によるクラウドソース型地図生成
  地図生成2026/3/1

  単眼カメラと低精度GNSS/IMUを搭載した量産車両からのデータを用いて、レーン線の高精細地図を生成するパイプラインを提案。Bスプラインをガウス分布に従う制御点で表現し、異なる密度の軌跡をベイズ的に融合する新手法を導入した。

• 確率的軌道GOSPA：不確実性を考慮した多物体追跡性能評価指標
  多物体追跡2025/6/1

  軌道レベルの不確実性を持つ多物体追跡アルゴリズムを評価するため、確率的GOSPA指標を拡張した新しい指標を提案し、その性質と有効性をシミュレーションで示した。

• OptiPMB: 最適化ポアソン多ベルヌーイフィルタによる3D多物体追跡の強化
  3D多物体追跡2025/3/1

  自律走行向けの3D多物体追跡において、最適化されたポアソン多ベルヌーイフィルタを用いたモデルベース手法を提案し、nuScenesとKITTIで最先端の精度を達成した。

• 車載センサとSDマップを用いたベイズ同時自己位置推定とマルチレーン追跡
  自己位置推定/マッピング2024/5/1

  GNSSとカメラ、既存のSDマップのみを用いて、車両の6D姿勢と車線区画線の3D形状をベイズフィルタで同時推定し、車線レベルの地図を低コストで生成する手法を提案した。

• LiDAR点群を用いた確率的測定領域関連付けによる複数車両追跡
  物体追跡2024/3/1

  LiDAR点群から車両を追跡するため、目標の広がりを領域分割して測定分布を表現する確率的測定領域関連付け(PMRA)モデルを提案し、PMBMフィルタと統合して複数車両追跡の精度を向上させた。

• Next Generation Multitarget Trackers: Random Finite Set Methods vs Transformer-based Deep Learning
  2021/4/1
• Poisson Multi-Bernoulli Mixtures for Sets of Trajectories
  2019/12/1