Ziyang Meng
収録論文 9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
- MosaicIMU: 汎用ニューラル慣性オドメトリのためのキャリア専門家の合成慣性オドメトリ2026/6/1
異なるキャリア（歩行者、車両など）に汎化するニューラル慣性オドメトリを、キャリア条件付きMixture-of-Expertsと事前学習・適応フレームワークで実現した。
- 生涯航空自律性に向けて：動的環境における継続的視覚位置認識のための幾何学的メモリ管理継続学習/視覚位置認識2026/4/1
動的環境下での長期的な航空自律性を目指し、視覚位置認識モデルの継続学習における破滅的忘却を防ぐため、静的衛星アンカーと動的経験リプレイバッファを組み合わせた異種メモリフレームワークを提案した。
- RAE-NWM: 高密度視覚表現空間におけるナビゲーションワールドモデルナビゲーション2026/3/1
高密度なDINOv2特徴空間でナビゲーションの状態遷移をモデル化するワールドモデルを提案し、構造安定性と行動精度を向上させた。
- HE-VPR: 高さ推定を活用したスケール変動に頑健な空中視覚場所認識視覚場所認識2026/3/1
空中画像の視覚場所認識において、高さ情報を推定してデータベースを分割することで、スケール差に頑健かつメモリ効率の良い認識を実現した。
- （MGS）²-Net：微視的幾何スケールと巨視的幾何構造を統合したクロスビュー地理的位置推定クロスビュー地理的位置推定2026/2/1
斜めの航空写真と衛星写真の幾何学的なずれに対処するため、深度情報でスケールを補正し、幾何学的勾配で建物のファサードを除去する新手法を提案し、クロスビュー地理的位置推定で最高精度を達成した。
- GPS拒否環境下のUAV向け高度適応型ビジョンのみの地理的位置推定UAV/位置推定2026/2/1
単眼の下向き画像から高度を推定し、その高度に応じて画像を正規化することで、高度差が大きい場合でも衛星・航空地図とのマッチング精度を高めるUAVの自己位置推定手法を提案。
- ワンステップ世界モデルによる効率的なマルチモーダルナビゲーションシステムナビゲーション2026/1/1
拡散の多段処理をやめてワンステップ生成と3D U-Netで世界モデルを軽量化し、アンカー初期化の最適化計画と組み合わせてリアルタイムなマルチモーダルゴールナビゲーションを実現した。
- 専門家混合による多様なスキル学習で行動モデルを強化模倣学習2026/1/1
模倣学習におけるマルチタスク干渉問題を解決するため、専門家混合（MoE）を用いて各専門家を観測空間の部分領域に特化させ、多様なスキルを学習する手法Di-BMを提案。実世界のロボット操作タスクで性能を大幅に向上させた。
- Prompt2Auto: 動作プロンプトから幾何不変ワンショットガウス過程学習による自動制御へ模倣学習2025/9/1
単一の人間の動作プロンプトから、並進・回転・スケーリングに不変なワンショットガウス過程学習（GeoGP）を用いてロボットの自動制御を実現するフレームワークを提案し、実機実験で有効性を示した。