Zhongxue Gan
収録論文 24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
- 平面ベースのガウススプラッティングによるテクスチャレス物体の汎用6D姿勢推定姿勢推定2026/9/7
CADモデルを使わずにテクスチャのない物体の6D姿勢を推定するため、平面ベースのガウススプラッティングで再構成した3D表現と幾何駆動の姿勢最適化を組み合わせたフレームワークPG-Poseを提案した。
- 部分観測下での効率的な経路計画のための時空間決定事前分布の学習経路計画2026/7/1
デモ軌跡から時空間の決定事前分布を抽出し、部分観測下の経路計画を効率化する学習フレームワークImiPathを提案した。
- AutoSpeed: 注釈不要の段階適応型動作速度学習によるロボット操作マニピュレーション2026/7/1
操作タスクの各段階の難易度に応じて動作速度と予測時間を適応させる学習フレームワークを提案し、注釈なしで速度を調整し、タスク実行時間を短縮し成功率を向上させる。
- 部分観測環境における自動運転のための統合リスクマップ学習自動運転/リスクマップ2026/5/1
自動運転における遮蔽によるリスクを、交通流リスクと衝突リスクを統合したリスクマップとしてモデル化・学習し、拡散モデルによる敵対的シナリオ生成も組み合わせて、部分観測下でのリスク認識計画を実現した。
- SANTS: ワールドアクションモデルのための状態適応型スケジューラ操作2026/5/1
ビデオ生成に基づくロボット操作モデルにおいて、アクション生成に最適なノイズ除去深度を状態に応じて適応的に決定する軽量スケジューラを提案し、成功率を維持しつつレイテンシを大幅に削減した。
- エンドツーエンド自動運転におけるナビゲーション理解の驚くべき有効性の解明自動運転2026/4/1
エンドツーエンド自動運転システムが局所シーン理解に過度に依存し、大域ナビゲーション情報を活用できていない問題を指摘し、実世界のナビゲーションパターンに基づく逐次ナビゲーションガイダンス（SNG）フレームワークと、それを用いたVQAデータセットおよびモデルSNG-VLAを提案して、ナビゲーション追従性能を向上させた。
- CMoE: 人型ロボットの運動制御と地形適応のための対比混合エキスパート歩行2026/3/1
混合エキスパートのゲーティングが地形ごとに均一化する問題を、対比学習で専門化を促すことで解決し、複雑な地形を歩行できる人型ロボット制御手法を提案した。
- 適応的ワーキングメモリ再符号化によるロボットマニピュレーションの状態曖昧性解消マニピュレーション2025/12/1
人間のワーキングメモリ再符号化に着想を得て、適応的ワーキングメモリを備えた視覚運動ポリシーPAMを提案し、長い履歴窓でも高速推論を維持しながら状態曖昧性を解消する。
- U-DiTポリシー：ロボットマニピュレーションのためのU字型拡散トランスフォーマーマニピュレーション2025/9/1
U-Netの多スケール特徴融合とTransformerの大域的文脈モデリングを組み合わせたU字型拡散トランスフォーマーを提案し、シミュレーションと実機のマニピュレーションタスクで既存手法を上回る性能と汎化性を示した。
- 回廊を走れ：回廊学習と計画によるエンドツーエンド自動運転の安全性向上自動運転/エンドツーエンド計画2025/4/1
自動運転の安全性向上のため、障害物のない時空間領域「回廊」を中間表現として予測し、軌道最適化の制約に組み込むエンドツーエンド学習手法を提案。nuScenesで衝突を大幅削減。
- 局所3D占有予測と汎用グローバル占有マッピングの協調学習3D占有予測2025/4/1
過去の走行で得たグローバル占有マップを事前情報として活用し、局所的な3D占有予測を高精度化すると同時に、新しい観測でグローバルマップを更新するプラグアンドプレイ型フレームワークを提案。
- マルチビークル相互作用のためのトポロジー駆動型軌道最適化軌道最適化/群制御2025/3/1
トポロジカルプランニングに着想を得た微分可能な局所ホモトピー不変量メトリックを制約として組み込み、同一初期値から複数の相互作用軌道を生成し、制御可能な相互作用を実現する軌道最適化フレームワークを提案した。
- Primitive-Planner: 時間最適プリミティブを用いた超軽量クアッドロータプランナ飛行計画2025/2/1
時間最適で動的に実行可能な軌道をオフライン生成するプリミティブライブラリと、サンプリング解像度に依存しない高速衝突判定を組み合わせ、計算負荷を抑えつつ高品質な軌道を計画する超軽量クアッドロータプランナを提案した。
- Primitive-Swarm: 大規模飛行群れのための超軽量でスケーラブルなプランナ群制御2025/2/1
時間最適な運動プリミティブライブラリと衝突チェックを組み合わせ、オフライン計算で線形複雑度の選択問題に変換することで、大規模な飛行ロボット群れの分散非同期再計画を実現した超軽量プランナを提案。
- VINGS-Mono: 大規模シーンにおける単眼視覚慣性ガウススプラッティングSLAMSLAM2025/1/1
単眼カメラと慣性センサを用い、ガウススプラッティングで大規模屋外環境をリアルタイムに地図構築・自己位置推定するSLAMフレームワークを提案。
- シミュレーションによる計画：自動運転のための学習ベース並列シナリオ予測を用いた動作計画自動運転/動作計画2024/11/1
自動運転において、自車の計画が他車の予測に与える影響を考慮し、モンテカルロ木探索と学習ベースの並列シナリオ予測を組み合わせて安全な軌道を計画する手法を提案した。
- 能動的知覚による遮蔽対応意思決定の学習自動運転2024/9/1
強化学習と予測を統合したPad-AIフレームワークを提案し、動的・静的遮蔽環境での自動運転意思決定を効率的に学習する。
- OccLLaMA: 自動運転のための占有・言語・行動生成ワールドモデルVLA2024/9/1
意味的占有を視覚表現として用い、視覚・言語・行動を自己回帰モデルで統合した自動運転向け生成ワールドモデルを提案し、4D占有予測・運動計画・視覚質問応答で競争力のある性能を示した。
- HGS-Planner: 3Dガウシアンスプラッティングを用いた能動的シーン再構成のための階層的計画フレームワーク能動的再構成/3DGS2024/9/1
3Dガウシアンスプラッティングを活用し、完成度と品質の向上を評価しながら大域・局所計画を統合することで、未知環境を高速かつ高精細に能動再構成する階層的計画手法を提案した。
- ReplanVLM：視覚言語モデルによるロボットタスクの再計画VLA2024/7/1
視覚言語モデル（VLM）を用いたロボットタスク計画において、実行エラーを内部・外部の誤り訂正機構と再計画戦略で修正するフレームワークを提案し、実機とシミュレーションで成功率と頑健性を向上させた。
- GameVLM：視覚言語モデルとゼロサムゲームによるロボットタスク計画の意思決定フレームワークVLA2024/5/1
GPT-4Vなどの視覚言語モデルを複数エージェントで活用し、ゼロサムゲーム理論で計画の不一致を解消することで、ロボットのタスク計画の意思決定を強化するフレームワークを提案した。実機実験で平均83.3%の成功率を達成。
- A Soft Continuum Robot with Self-Controllable Variable Curvature2024/1/1
- FlowMap: Path Generation for Automated Vehicles in Open Space Using Traffic Flow2023/5/1
- Enhanced Decentralized Autonomous Aerial Robot Teams with Group Planning2022/3/1