Zihan Zhu

ETH Zurich

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

• CLoSeR: 長文ストリーミング再構成のためのループ閉じ込み
  3D再構成2026/10/1

  ストリーミング3D再構成基盤モデルにループ閉じ込みを導入し、SE(3)多様体上で姿勢を最適化することで、キロメートル規模の長い系列でもドリフトを抑えて高精度な再構成を実現した。

• エレベーターVIGS：視覚慣性ガウススプラッティングSLAMにおけるエレベーター運動とロボット運動の分離
  SLAM2026/9/20

  エレベーター内でカメラとIMUの観測が矛盾する問題を、ロボットの姿勢をエレベーター座標系で推定しエレベーターの運動を別状態として扱うことで解決し、走行中も追跡とマッピングを維持するSLAMシステムを提案した。

• Functional-SLAM: オンライン機能シーングラフによるインタラクション認識マッピング
  SLAM2026/9/7

  ロボットの細かいインタラクションに必要な機能関係をモデル化したオンラインSLAMフレームワークを提案し、機能シーングラフをリアルタイムに構築・維持する。

• 実世界でのDROID-SLAM：不確実性を考慮した動的環境対応RGB SLAM
  SLAM2026/3/1

  動的環境で頑健なリアルタイムRGB SLAMシステムを提案し、多視点の視覚特徴の不一致から画素ごとの不確実性を推定して追跡と再構築を改善した。

• VIGS-SLAM: 視覚慣性ガウススプラッティングSLAM
  SLAM2025/12/1

  視覚とIMUを統合最適化し、3Dガウススプラッティングによるリアルタイム追跡と高精細再構成を実現したSLAMシステム。

• MCGS-SLAM: ガウススプラッティングを用いた高忠実度マッピングのためのマルチカメラSLAMフレームワーク
  SLAM2025/9/1

  複数のRGBカメラ入力を3Dガウススプラッティングで統合し、高精度な軌跡推定とフォトリアルな再構成をリアルタイムで行うマルチカメラSLAMを提案。

• 動的環境における単眼ガウシアンスプラッティングSLAM
  SLAM2025/4/1

  動く物体がある環境でも、不確かさを考慮した幾何マッピングにより高精度な追跡・地図構築・描画を実現する単眼RGB SLAMシステムを提案した。