Zheng Liu
収録論文 16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
- 適応的中间状態による効率的なWorld Action Model推論VLA2026/9/28
World Action Modelの推論を、軌道リマッピング・観測リバインディング・残差リスケーリングで高速化する学習不要フレームワークを提案。
- SpatialDiff: 暗黙的な空間モデリングによる3D認識オブジェクト移動画像編集2026/8/22
複雑なシーンでのオブジェクト移動を正確に行うため、3D空間構造を暗黙的にモデル化し、グローバルな空間監視で編集操作による位置変化を認識する手法を提案した。
- Deltoris: ビットレベル疎性と投機的推論による具現化AIのリアルタイムVLA推論の実現VLA/エッジ推論2026/8/5
拡散ベースのVLAモデルのエッジでの高速推論を実現するため、時間的類似性を利用したビット疎性アルゴリズムと投機的推論、専用アクセラレータを設計した。
- カスタム自動車部品のための多軸積層造形3Dプリンティング2026/4/14
多軸DLP 3Dプリンティングで生じる非均一な層厚に対し、層をサブ層に分割し露光時間を局所厚さに比例して変調する可変露光法を導入し、層数を減らして印刷時間と支持構造を削減する手法を提案した。
- LiDARで混雑・動的環境を飛行するUAVナビゲーションシステム飛行ロボティクス2025/4/1
LiDARを用いて動的障害物を検知・予測し、機上計算でリアルタイムに回避しながら複雑環境を飛行するUAVシステムを構築した。
- Majorization-Minimizationによる効率的な分散大規模点群バンドル調整SLAM/点群最適化2025/2/1
MMアルゴリズムでスキャンポーズを分離し、点群バンドル調整の計算量を三次から線形に削減するとともに、分散処理を可能にした手法BALM3.0を提案。
- Voxel-SLAM：完全・高精度・汎用性を備えたLiDAR慣性SLAMシステムSLAM2024/10/1
適応的ボクセルマップを共通表現として用い、初期化・オドメトリ・局所マッピング・ループ閉じ込め・大域マッピングの5モジュールで短期〜長期・マルチマップのデータ関連付けを活用するLiDAR慣性SLAMを提案。
- LVBA: RGB点群マッピングのためのLiDAR-視覚バンドル調整SLAM2024/9/1
LiDARとカメラの姿勢を大域的にバンドル調整することで、色付き点群マップの精度と一貫性を高める手法LVBAを提案した論文。
- FAST-LIVO2: 高速・直接法によるLiDAR-慣性-視覚オドメトリSLAM2024/8/1
LiDAR・IMU・カメラをESIKFで統合し、生データを直接使う高速なSLAMオドメトリを提案。単一ボクセルマップ上で幾何と画像を融合し、機上リアルタイム動作を実現した。
- Joint Intrinsic and Extrinsic LiDAR-Camera Calibration in Targetless Environments Using Plane-Constrained Bundle Adjustment2023/8/1
- An Efficient Plane Extraction Approach for Bundle Adjustment on LiDAR Point clouds2023/5/1
- Amos-SLAM: An Anti-Dynamics Two-stage SLAM Approach2023/2/1
- Large-Scale LiDAR Consistent Mapping using Hierachical LiDAR Bundle Adjustment2022/9/1
- Efficient and Consistent Bundle Adjustment on Lidar Point Clouds2022/9/1
- BALM: Bundle Adjustment for Lidar Mapping2020/10/1
- Low-cost Retina-like Robotic Lidars Based on Incommensurable Scanning2020/6/1