Ziyu Chen
収録論文 8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
- SAMBAR: 双対変数と選択的アンカリングによるVision-Language-Actionモデルの継続学習VLA2026/9/26
過去タスクのデモなしでVLAモデルをファインチューニングする際の破滅的忘却を防ぐため、制約付き最適化と乗数法を用いて重要パラメータを選択的に固定する継続学習手法を提案。
- Neverwhere ビジュアルパルクールベンチマークスイートsim2real2026/9/14
3Dガウススプラッティングで再構成した60以上の都市シーンからなる、視覚移動制御の閉ループ評価環境を構築し、多様なデータの必要性を示した。
- WildCity: 実世界の都市規模テストベッド - レンダリング、シミュレーション、空間知能のための空間知能/都市規模再構築2026/7/7
自律走行車両が収集した都市規模のマルチモーダルデータセットを構築し、都市全体の3D再構築とクローズドループシミュレーションのベースラインを確立した。
- MMD-SLAM: 構造強化型マルチメタガウス分布誘導ビジュアルSLAMSLAM2026/6/1
3Dガウススプラッティングを用いたビジュアルSLAMにおいて、Atlanta World仮説に基づく構造情報を活用し、点と線の融合によるポーズ最適化とマルチメタガウス表現による高品質マッピングを実現した。
- MyGO-Splat: RGBのみを用いたガウシアンSLAMのための多目的閉ループ幾何フィードバックSLAM2026/6/1
RGBのみの単眼SLAMにおけるスケール曖昧性と幾何学的自己補正の欠如に対し、3Dガウシアンスプラッティングを利用してマップから深度と法線をラスタライズし、カメラポーズ最適化を能動的に監督する閉ループフレームワークを提案。スケール適応アライメントにより単眼深度推定を統合し、RGB-D法に匹敵する性能を実現した。
- FGO-SLAM: 大域的に一貫した不透明度放射場によるガウシアンSLAMの強化SLAM2025/9/1
3Dガウシアンを用いたSLAMにおいて、不透明度放射場を導入し、カメラ姿勢と疎点群の大域的最適化や深度歪み・法線一貫性項を加えることで、追跡精度とマッピング性能を向上させた。
- FASIONAD++：適応的フィードバックによる自律走行の安全性向上を目指した高速・低速融合システムへの高レベル指示と情報ボトルネックの統合自律走行/VLM2025/3/1
「速い思考と遅い思考」に着想を得て、高速なエンドツーエンド計画器とVLM推論モジュールを組み合わせた二重システムを提案し、不確実性に応じて切り替えることで自律走行の安全性と効率を高めた。
- FASIONAD：適応的フィードバックを備えた人間らしい自動運転のための高速・低速融合思考システム自動運転2024/11/1
「ファスト＆スロー」思考に着想を得て、高速なデータ駆動型経路計画と低速なLLM推論を動的に切り替える自動運転フレームワークを提案し、nuScenes由来の新ベンチマークで最先端性能を達成した。