Jianping Li
収録論文 31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
- メモリ限界を超えて：大規模3D自律探査のための階層的時空間マップ表現自律探査2026/11/8
機体中心の局所地図に密な幾何情報を限定しつつ、軽量な観測記録と未解決フロンティアをタスクとして保持する階層的時空間フレームワークFLAVORを提案し、大規模環境でもメモリ増加を抑えたUAV探査を実現した。
- ロボットを改善するのは誰か？物理的再帰的自己改善に向けて自己改善2026/10/13
物理的経験を通じてロボットが能力と改善手順そのものを更新する「物理的再帰的自己改善」を定義し、L0-L5の枠組みで既存研究を整理したサーベイ。
- スケッチ事前情報から軌道へ：屋内UAV群のためのミッション指向協調ナビゲーションフレームワーク群制御2026/7/1
屋内点検や警備などのミッション指向タスクにおいて、スケッチマップの事前情報を活用し、2Dガイド経路と3D軌道最適化を組み合わせたUAV群の協調ナビゲーションフレームワークを提案した。
- パッチレベル自己教師あり学習と拡張相互再ランキングによる航空・地上LiDAR位置認識位置認識2026/6/1
航空レーザ測量データを事前地図として用いた航空・地上間のLiDAR位置認識において、パッチレベルの自己教師あり学習と拡張相互再ランキングを導入し、ドメインギャップと誤検出を克服する手法を提案した。
- FU-MPC：モーター駆動LiDARを用いた効率的かつ高精度なUAV探査のためのフロンティア・不確実性考慮モデル予測制御探査/制御2026/5/1
未知環境でのUAV探査効率と自己位置推定精度を両立するため、独立駆動の回転LiDARを搭載し、飛行軌道に沿ってLiDARの回転を最適化する階層的探査フレームワークを提案した。
- AWARE: 人間参加型インタラクション下でのLiDAR-慣性オドメトリ強化のための適応的全身体能動回転制御UAV制御2026/4/1
狭視野LiDARを搭載したUAVの自己位置推定精度を向上させるため、機体の回転を能動的に活用し、MPCと強化学習を組み合わせてセンサ視野を拡張するフレームワークを提案した。
- S3KF: パノラマ3Dマルチオブジェクト追跡のための球面状態空間カルマンフィルタリングマルチオブジェクト追跡2026/3/1
回転LiDARと魚眼カメラを用いたパノラマ3Dマルチオブジェクト追跡フレームワークを提案し、単位球面上での状態表現と拡張カルマンフィルタにより、カメラとLiDARの観測を統合して高精度な追跡を実現した。
- OmniVLN: 空中・地上プラットフォームを横断する視覚言語ナビゲーションのための全方位3D知覚とトークン効率的LLM推論ナビゲーション2026/3/1
全方位3D知覚と階層的推論を組み合わせたゼロショット視覚言語ナビゲーションフレームワークを提案し、空中・地上ロボットの両方で動作する。
- WHU-PCPR: 複雑な都市環境での場所認識のためのクロスプラットフォーム異種点群データセット場所認識2026/1/1
異なるプラットフォームやLiDARセンサで取得した点群を用いた場所認識研究のための、大規模で多様なシーンを含むクロスプラットフォーム異種点群データセットを構築し、代表的な手法の評価と課題を議論した。
- 回転駆動型LiDARシステムのための高精度キャリブレーションと堅牢なLiDAR慣性オドメトリLiDARオドメトリ2026/1/1
回転するLiDARのモータとLiDAR間のキャリブレーション手法と、特徴の少ない領域でも適応的にダウンサンプリングと地図解像度を調整して堅牢に自己位置推定するLiDAR慣性オドメトリを提案した。
- OpenStreetMapを活用した適応型モーター駆動LiDARスキャン制御による堅牢な自己位置推定自己位置推定2025/9/1
OSMの建物情報を事前知識として取り込み、シーンの観測性と地図特徴の分布に応じてモーター駆動LiDARの走査速度を適応制御することで、自己位置推定精度を向上させる手法を提案した。
- 複雑環境におけるUAV LiDAR慣性オドメトリのための能動的環境認識型最適スキャン制御LiDARオドメトリ2025/9/1
フクロウの能動的知覚に着想を得て、MPCと強化学習を組み合わせたLiDARスキャン制御フレームワークAEOSを提案し、UAVのLiDAR慣性オドメトリ精度を向上させた。
- 航空-地上クロスモーダル位置推定：データセット、正解データ、ベンチマーク位置推定2025/9/1
都市環境での視覚的位置推定のため、地上画像と航空レーザースキャン点群を統合した大規模データセットを構築し、クロスプラットフォームなImage-to-Point Cloudアルゴリズムの評価基盤を提供した。
- LifelongPR: サンプルリプレイとプロンプト学習に基づく生涯点群位置認識点群位置認識/継続学習2025/7/1
点群位置認識モデルが新しい環境に適応する際の破滅的忘却を防ぐため、情報量に応じたリプレイサンプル選択とプロンプト学習を組み合わせた継続学習フレームワークを提案した。
- ARMOR: 強化学習最適化による適応的メッシュ生成で未探査環境をリアルタイム3Dモニタリング3Dマッピング/sim2real2025/4/1
溶岩トンネルや鉱山などの未探査環境で、強化学習を用いてシーンに適応しながらリアルタイムに3Dメッシュを生成するフレームワークを提案し、幾何誤差を3.96%削減した。
- LiMo-Calib: 四足歩行ロボット搭載パノラマ3Dセンシングシステムのためのオンサイト高速LiDAR-モータキャリブレーションキャリブレーション2025/2/1
四足歩行ロボットの振動下でも、生のLiDARスキャンから幾何特徴を直接抽出し、外部ターゲットなしでLiDARとモータのキャリブレーションをオンサイトで高速に行う手法を提案。
- UA-MPC：不確かさを考慮したモデル予測制御によるモータ駆動LiDARオドメトリLiDARオドメトリ2024/12/1
モータ駆動LiDARの走査精度と効率を両立するため、レイトレーシングでオドメトリの観測可能性を予測し、モータ速度を最適化する不確かさ考慮型MPCを提案した。
- 群衆ナビゲーションにおける時空間軌道計画のための動的重み調整学習群衆ナビゲーション2024/12/1
強化学習で最適化型軌道計画の目的関数の重みをリアルタイム予測し、人混みでの安全で効率的なロボット移動を実現する手法を提案した。
- 大規模UWBアンカーキャリブレーションとガウス過程を用いたワンショット測位測位・キャリブレーション2024/12/1
LiDAR慣性オドメトリとUWB測距をガウス過程で融合し、大規模環境で1回のサンプリングによるアンカー位置推定と高精度測位を実現した。
- SaliencyI2PLoc: 顕著性誘導と対照学習による画像-点群グローバル位置推定クロスモダリティ位置推定2024/12/1
画像と点群のモダリティギャップを対照学習で橋渡しし、顕著性マップを活用した特徴集約と多様体間の関係一貫性により、GNSS非依存環境でのクロスモダリティ位置推定を高精度化した研究。
- Reliable-loc: 検証可能な手がかりに基づく大規模街路シーンでの堅牢な逐次LiDARグローバル自己位置推定自己位置推定2024/11/1
大規模屋外環境でのLiDARグローバル自己位置推定の脆弱性に対処するため、空間的・時間的に検証可能な手がかりを活用したMCLベースの手法を提案し、30km超のデータセットで有効性を示した。
- グラフ最適性を考慮した確率的LiDARバンドル調整と漸進的空間平滑化SLAM/バンドル調整2024/10/1
LiDARバンドル調整を高精度・高効率・大規模化するため、多項式平滑化カーネルによる特徴対応とグラフ最適性に基づく確率的クラスタリング・周辺化を組み合わせたPSS-GOSOを提案した。
- SGBA: セマンティックガウス混合モデルに基づくLiDARバンドル調整SLAM/バンドル調整2024/10/1
LiDARの姿勢推定ドリフトを低減するため、環境をセマンティックなガウス混合モデルで表現し、幾何・意味情報を統合したバンドル調整手法を提案。適応的な意味クラスタ選択と確率的特徴対応により、幾何特徴が乏しい環境でも高精度・ロバストな姿勢最適化を実現。
- テキスト手がかりによる困難環境でのロバストなループ閉じ込みSLAM2024/10/1
廊下やトンネルなど特徴の乏しい環境で、OCRで読み取った文字情報とLiDARオドメトリを組み合わせてループ閉じ込みを行うマルチモーダル手法を提案した。
- HelmetPoser: 多様な環境下での人間頭部運動をデータ駆動で推定するヘルメット搭載IMUデータセットIMU姿勢推定2024/9/1
ヘルメットに搭載したIMUで人間の頭部運動を計測したデータセットを構築し、LSTMやTransformerでIMUバイアスを補正して位置推定精度を向上させる手法を検証した。
- HCTO: 最適性を考慮したハイブリッド連続時間最適化によるLiDAR慣性オドメトリとコンパクトなウェアラブルマッピングシステムLiDAR慣性オドメトリ2024/3/1
人間の動きに伴う振動や点群特徴の偏りに強い、ハイブリッド連続時間最適化に基づくLiDAR慣性オドメトリを提案し、頭部装着型ウェアラブルマッピングシステムで高精度を実現した。
- 漸進的空間平滑化によるLiDARバンドル調整SLAM/点群処理2024/3/1
平面仮定が成り立ちにくい複雑環境でも高精度な点群を再構成できるよう、空間平滑化と姿勢調整を組み合わせたLiDARバンドル調整手法を提案した。
- MMAUD: 現代の小型ドローン脅威に対応する包括的マルチモーダル対UAVデータセット対UAV検出2024/2/1
小型UAVの検出・機種分類・軌道推定のため、ステレオ視・LiDAR・レーダー・音響アレイを統合し、Leicaによる高精度正解データを備えたマルチモーダルデータセットを構築した。
- 固有値だけで十分：内部対応付けを用いた効率的なLiDAR慣性連続時間オドメトリLiDARオドメトリ2024/2/1
連続時間LiDAR慣性オドメトリ（CT-LIO）において、線形ソルバと特徴対応付けを各反復直後に実行する独自解法を提案し、少ない反復でリアルタイム性能と高精度を両立させた。
- Mobile-Seed: モバイルロボットのためのセマンティックセグメンテーションと境界検出の同時実行セマンティックセグメンテーション2023/11/1
モバイルロボット向けに、軽量な二重タスクフレームワークMobile-Seedを提案し、セマンティックセグメンテーションと境界検出を同時に高精度で行う。
- CoFiI2P: 画像と点群の位置合わせのための粗から細への対応付け位置合わせ2023/9/1
画像と点群の位置合わせを粗いマッチングから細かいマッチングへと段階的に行うネットワークCoFiI2Pを提案し、KITTIデータセットで高精度を達成した。
