Chen Min
収録論文 18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
- 迎撃指向の球面方位NMPCによるクアッドロータ制御迎撃制御2026/10/26
固定カメラ搭載クアッドロータで目標を視界に保ちながら迎撃するため、球面方位予測と非線形モデル予測制御を統合した手法を提案し、シミュレーションと屋外飛行で有効性を示した。
- 空間幾何情報を活用した単眼屋外ナビゲーション向け3DガウシアンスプラッティングSLAMSLAM2026/10/26
単眼屋外ナビゲーションのためのSLAM手法で、ストリーミング空間幾何とレイ条件付き3DGSカーネルを組み合わせ、追跡とマッピングを統合最適化して地図と軌跡の一貫性を向上させた。
- 動的障害物回避のための時間効率の良い反復学習プランニングナビゲーション2026/9/17
反復学習プランニングに予測リスク制御バリア関数を統合し、動的環境での安全なナビゲーションを実現する手法を提案。
- 自動運転のための4Dレーダー知覚アルゴリズム：レビュー自動運転知覚2026/9/16
4Dミリ波レーダーを用いた知覚アルゴリズムの研究動向を、信号処理から物体検出、セグメンテーション、占有予測、動的シーン再構成までタスク指向で整理したレビュー。
- VIP: 変分に基づく反復学習計画法によるロボットナビゲーションナビゲーション2026/8/25
ロボットの動作計画を無限次元の関数空間で直接更新する新しいフレームワークを提案し、計算コストを抑えつつ単体・群ロボットの効率的な計画を実現した。
- DART-S: オフロード車両ジャンプのための到達可能性監査付きアクティブサスペンション事前調整車両制御2026/8/20
オフロード車両のジャンプ時に、サスペンションを事前に調整してピッチや車輪回転を変え、空中での姿勢制御の余裕を増やす手法を提案。シミュレーションで成功率を大幅に向上させた。
- 仮想チューブ内でのエネルギー最適空間反復学習UAV/エネルギー最適化2026/6/1
UAVの飛行エネルギーを最小化するため、モデル不要で計算コストの低いオンライン反復学習フレームワークを提案し、シミュレーションと実機実験で有効性を検証した。
- 揚力翼クアッドコプターによる機敏な目標迎撃のための平面扇形LOS誘導ドローン制御2026/6/1
画像中心に目標を保つ従来の円錐LOS制約が機動性を制限する問題に対し、横方向の画像誤差のみを厳しく制約する平面扇形LOS誘導を提案し、揚力翼クアッドコプターで目標追跡・迎撃を実証した。
- GSDrive: 3Dガウススプラッティング環境によるマルチモード将来軌道探索で運転方針を強化自動運転2026/4/1
模倣学習と強化学習を組み合わせ、3Dガウススプラッティング環境で将来軌道を探索して密な報酬を生成し、エンドツーエンド自動運転のポリシーを改善するフレームワークを提案した。
- OT-Drive: 最適輸送による分布外オフロード走行可能領域セグメンテーションセグメンテーション2026/1/1
RGBと表面法線のマルチモーダル融合を最適輸送問題として定式化し、意味的アンカーを介して分布外環境でも頑健に走行可能領域をセグメンテーションする手法を提案した。
- 視覚プロンプトを用いた視覚-言語-行動モデルによるオフロード自動運転VLA2026/1/1
オフロード自動運転向けに、セマンティックセグメンテーションを視覚プロンプトとして使い自己整合性付き思考連鎖で推論するVLAフレームワークOFF-EMMAを提案し、軌道計画精度を改善した。
- オフロード自動運転の進展：大規模ORAD-3Dデータセットと包括的ベンチマーク自律走行データセット2025/10/1
オフロード自動運転向けの大規模データセットORAD-3Dを構築し、知覚・計画に関する5つのタスクのベンチマークを整備した論文。
- 最適仮想チューブに基づく群ロボティクスの効率的リアルタイム計画法群制御2025/5/1
群ロボットのための集中型ホモトピー軌道計画と分散制御を組み合わせ、低計算量で高頻度の再計画を可能にする手法を提案した。
- 3DTTNet: マルチモーダル融合によるオフロード環境向け3D走行可能地形モデリング走行可能領域認識/マルチモーダル融合2024/12/1
LiDAR点群と単眼画像を融合し、オフロード環境の走行可能領域を3Dセマンティックシーン補完で推定する手法を提案。車両の障害物跨ぎ条件を考慮した4段階の走行コストラベルと新データセットRELLIS-OCCを導入し、シーン補完IoUを42%改善した。
- WildOcc: オフロード3D意味占有予測のためのベンチマーク3D意味占有予測2024/10/1
オフロード環境における3D意味占有予測のための初のベンチマークWildOccを提案し、粗から細への再構成による高精度な正解生成パイプラインと、画像と点群をボクセルレベルで融合するマルチモーダル予測フレームワークを構築した。
- 非構造環境における自動運転：どこまで進んだのか自動運転2024/10/1
農地や鉱山などの非構造屋外環境での自動運転に関する250本以上の論文を調査し、地図作成・自己位置推定・環境認識・経路計画・End-to-End運転・データセット・課題を整理したサーベイ。
- UniWorld: 世界モデルによる自動運転の事前学習自動運転/世界モデル2023/8/1
4D幾何占有を世界モデルとして予測するラベル不要の事前学習フレームワークを提案し、自動運転の各種下流タスクで性能向上とアノテーションコスト削減を実現した。
- UniScene: 3Dシーン再構成によるマルチカメラ統合事前学習（自動運転向け）自動運転知覚2023/5/1
自動運転のマルチカメラ3D知覚向けに、Occupancyを共通表現として3Dシーン再構成で事前学習する初の統合フレームワークを提案し、3D物体検出とセマンティックシーン補完の精度を向上させた。
