Zhenxing Ming

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

• TFusionOcc: Tプリミティブベースの物体中心マルチセンサフュージョンによる3D占有予測
  3D占有予測/マルチセンサフュージョン2026/2/1

  自動運転向けの3D意味占有予測において、Studentのt分布に基づくTプリミティブ（変形可能なT超二次曲面など）を導入し、カメラとLiDARを密結合で融合する物体中心フレームワークを提案。nuScenesで最先端性能、nuScenes-Cで高い頑健性を示した。

• InterLoc: 道路セグメンテーションと自動評価手法を用いたLiDARベースの交差点位置推定
  位置推定2025/5/1

  LiDARのセマンティック道路スキャンをBEVで統合し、交差点候補を検出して最小二乗法で中心を精緻化するオンライン交差点位置推定手法を提案。OSMノードとGNSS/INS真値で自動評価するパイプラインも導入し、SemanticKITTIで既存手法を上回る精度と堅牢性を示した。

• OccCylindrical: 円筒座標表現によるマルチモーダル融合を用いた3D意味占有予測
  3D占有予測2025/5/1

  自動運転向けの3D意味占有予測において、センサ特徴量を円筒座標系で融合・精錬する手法を提案し、細かい形状情報を保ちつつnuScenesで最先端性能を達成した。

• Inverse++: 3D物体検出を補助タスクに用いた視覚中心の3D意味占有予測
  3D意味占有予測2025/4/1

  自動運転向けの3D意味占有予測において、3D物体検出を補助ブランチとして追加するマルチタスク学習を導入し、特に歩行者や二輪車などの脆弱な道路利用者の検出精度を高めた研究。

• OccFusion: 3Dセマンティック占有予測のためのマルチセンサフュージョンフレームワーク
  3D占有予測/センサフュージョン2024/3/1

  LiDARやレーダーなど複数センサの特徴を統合し、カメラのみに頼らず照明や天候の変化に頑健な3Dセマンティック占有予測を実現した研究。

• InverseMatrixVT3D: An Efficient Projection Matrix-Based Approach for 3D Occupancy Prediction
  2024/1/1
• LightFormer: An End-to-End Model for Intersection Right-of-Way Recognition Using Traffic Light Signals and an Attention Mechanism
  2023/7/1