Zefan Huang
収録論文 7本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
SLAM自動運転/動作計画評価フレームワーク運動予測軌道予測
※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
- RMGS-SLAM: リアルタイム・マルチセンサーガウシアンスプラッティングSLAMSLAM2026/4/1
LiDAR・慣性・視覚センサーを統合し、3Dガウシアンスプラッティングを用いたリアルタイムSLAMフレームワークを提案。大規模環境での高精度な位置推定とフォトリアリスティックなマッピングを実現する。
- PIE: 自動運転のための知覚・インタラクション強化型エンドツーエンド動作計画自動運転/動作計画2025/9/1
カメラとLiDARの融合に双方向Mambaを、軌道推論にMambaとMixture-of-Expertsを組み合わせ、周囲エージェントとの相互作用を考慮した自動運転のエンドツーエンド動作計画フレームワークを提案し、NAVSIMベンチマークで最高性能を達成した。
- AGI-Elo：タスクを極めるまであとどれくらい？評価フレームワーク2025/5/1
視覚・言語・行動の各分野で、タスクの難易度とAIモデルの能力を同時に評価する統一レーティングシステムを提案し、AGI達成までの課題を分析した。
- RMP-YOLO: 不完全な観測でも堅牢な運動予測フレームワーク運動予測2024/9/1
欠損した履歴軌跡をシーン情報から復元してから予測する新パラダイムを提案し、Waymo運動予測コンペで3位に入賞した。
- DRAMA: Mambaを用いた自動運転向け高効率エンドツーエンド動作プランナ自動運転/動作計画2024/8/1
MambaをベースにカメラとLiDARの特徴を融合し、低計算コストで将来の自車軌道を生成する自動運転用エンドツーエンド動作プランナを提案。
- ControlMTR: シーン適合インテントポイントと制御ガイドによる実現可能な軌道予測軌道予測2024/4/1
自動運転の軌道予測において、シーンに適合した意図点と制御コマンド予測を組み合わせ、非現実的な予測を抑えつつ精度を向上させる手法を提案した。
- Online Multi-Target Tracking for Maneuvering Vehicles in Dynamic Road Context2019/12/1