Jiacheng Lin
収録論文 11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
- BLaDA: 3DGSフィールド内で言語を機能的巧みな動作に橋渡しするマニピュレーション2026/4/1
言語指示を3Dガウススプラッティング場に基づく機能的把持の制約として解釈し、ゼロショットで器用な操作を実現するフレームワークを提案した。
- CoBEVMoE: 動的Mixture-of-Expertsによる異種性を考慮した協調知覚のための特徴融合協調知覚2025/9/1
BEV空間で動的に生成されるエキスパート群を用いて、エージェント間の特徴の類似性と異質性を明示的にモデル化する協調知覚フレームワークを提案し、BEVセグメンテーションと3D物体検出で最高性能を達成した。
- 機能的巧みな把持のためのマルチキーポイントアフォーダンス表現マニピュレーション2025/2/1
人間の把持画像を弱教師として視覚大規模モデルでアフォーダンス特徴を抽出し、接触点をキーポイントで直接符号化することで、視覚知覚と巧みな把持動作を結びつける手法を提案した。
- DTCLMapper: ベクトル化HDマップ構築のための二重時間一貫性学習自動運転/HDマップ2024/5/1
BEV知覚における時間融合の冗長性を抑えるため、インスタンス埋め込みと幾何マップを組み合わせた二重時間一貫性学習でベクトル化HDマップを構築する手法を提案。
- MambaMOS: 動きを考慮した状態空間モデルによるLiDARベース3次元移動物体セグメンテーション移動物体セグメンテーション2024/4/1
LiDAR点群の時系列情報から移動物体を切り出すタスクに対し、時間情報と空間情報の結合を強化する埋め込みと、物体の動きの時間的相関を捉える状態空間モデルを組み合わせた手法を提案し、ベンチマークで最高精度を達成した。
- CFMW: 悪天候下でのロバスト物体検出のためのクロスモダリティ融合Mambaマルチモーダル物体検出2024/4/1
悪天候下での可視光・赤外線画像を用いた物体検出において、拡散モデルによる天候除去とMambaベースのモダリティ融合を組み合わせ、Transformer融合より3倍高速で最先端性能を達成した。また、雨・霧・雪を含む大規模な可視光・赤外線データセットSWVIを構築した。
- EchoTrack: 自動運転のための音声指示によるマルチオブジェクト追跡マルチオブジェクト追跡2024/2/1
音声指示に基づいて動画内の特定物体を追跡するAR-MOTタスクを提案し、音声と映像を双方向に融合するEchoTrackフレームワークと大規模ベンチマークを構築した。
- HiCRISP: LLMを用いた階層的閉ループロボット自己修正プランナVLA2023/9/1
LLMによるロボットタスク実行中に、高レベル計画と低レベル行動の誤りを階層的に監視・自己修正する閉ループ型プランニングフレームワークを提案し、仮想・実環境で有効性を示した。
- PVPUFormer: 対話型画像セグメンテーションのための確率的視覚プロンプト統合トランスフォーマー対話型セグメンテーション2023/6/1
クリックやスクリブル、ボックスなどの多様な視覚プロンプトを確率的に統合し、プロンプト周辺の文脈情報も活用する対話型画像セグメンテーション手法を提案。
- Bi-Mapper: 自動運転のための統合的BEVセマンティックマッピングBEV認識2023/5/1
俯瞰視点と局所的な事前知識を組み合わせ、非同期相互学習とAcross-Space Lossで遠方の幾何学的歪みを抑えつつ、前視点画像からBEVセマンティックマップを生成する手法を提案。
- SSD-MonoDETR: 単眼3D物体検出のためのスケール認識型変形可能トランスフォーマ3D物体検出2023/5/1
単眼画像からの3D物体検出において、スケールを考慮した教師あり変形可能アテンションを導入し、難易度の高い物体の検出精度を向上させた研究。
