Zhenqi Wu

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

• AquaBEV-Nav: 水中ナビゲーションと探査のための学習型BEV占有マップ
  水中ナビゲーション2026/9/26

  単眼深度推定を介さずにRGB画像から直接BEV占有マップを予測し、水中探査の安全性と効率を高めるフレームワークを提案。

• 前方視ソナーと3Dソナーのキャリブレーションと比較分析による水中物体認識の向上
  水中認識2026/8/29

  2D画像を生成する前方視ソナーと3D点群を生成する3Dソナーを組み合わせ、自動キャリブレーションとノイズフィルタリングにより特徴抽出を大幅に改善した。

• CAVE-NAV: VLMを用いた水中洞窟環境における自律3次元ナビゲーション
  ナビゲーション2026/8/28

  水中洞窟での自律ナビゲーションのために、視覚言語モデルと思考連鎖推論を用いて環境の手がかりから進行可能な方向を推定し、衝突回避を実現するフレームワークを提案した。

• uScenes: 水中ロボット知覚のためのマルチモーダルRGB・3Dソナー画像データセット
  データセット2026/8/28

  水中ロボットの知覚向上のため、3Dマルチビームソナー点群とRGB画像を同期したマルチモーダルデータセットuScenesを構築し公開した。

• エッジにおける具現化基盤モデル：展開制約と緩和戦略の調査
  エッジAI/基盤モデル2026/3/1

  エッジシステムに基盤モデルを展開する際のシステム的課題を整理し、8つの結合された障壁からなる「展開ガントレット」を提案。メモリ帯域や計算レイテンシなどの制約を分析し、システム全体の協調設計の重要性を示した。

• CORAL: 水中モニタリングのための階層型VLMフレームワークにおける文脈推論と局所計画
  水中ロボット/VLM/ナビゲーション2026/3/1

  水中環境でのオイスターリーフ監視を目的に、高次意味推論を担うVLMと低次衝突回避を担う動力学ベースプランナーを分離した階層型フレームワークCORALを提案し、探索範囲の向上と衝突削減を実現した。

• DREAM: ドメイン認識推論による効率的な自律型水中モニタリング
  水中ロボット/VLA2025/9/1

  VLMを活用し、事前位置情報なしで牡蠣や沈没船などの対象を探索・監視する水中ロボットの自律フレームワークを提案し、従来手法より少ないステップで広範囲をカバーできることを示した。