Jingwen Yu

Hong Kong University of Science and Technology

収録論文 15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

• UniLoop：検索から幾何検証・相対姿勢推定までを統合したループ閉じ込め検出
  ループ閉じ込め検出2026/11/4

  事前学習済み幾何基盤モデルの階層表現を再利用し、検索・検証・相対姿勢推定を一つの枠組みで行うループ閉じ込め検出法を提案。冗長な計算を削減しつつ精度とロバスト性を向上させた。

• Graph3R: ビューグラフ初期化とフィードフォワード再構成の統合
  3D再構成2026/10/12

  複数シーンの混在画像からでも、共有特徴量を用いてビュー間の共視性を推定しシーンごとに分離してカメラ姿勢と形状を再構成する手法を提案。

• 実世界動画からのスケーラブル学習による都市ナビゲーションのロングテール顕在化
  ナビゲーション2026/8/17

  ウェブ上の未編集な一人称視点動画からメトリック軌跡とナビゲーション意味情報を自動アノテーションし、視覚言語行動ポリシーを訓練して都市ナビゲーションのロングテールな稀なシナリオを体系的に明らかにする枠組みを提案した。

• TARIC: 遮断された意味的手がかり下でのメモリ拡張型・走行可能性認識屋外視覚言語ナビゲーション
  ナビゲーション2026/5/1

  屋外視覚言語ナビゲーションにおいて、意味的手がかりが途切れる状況でも、走行可能性を考慮した実行可能なガイダンスを維持する統合フレームワークを提案。3Dキューメモリと不確実性を考慮した読み出し機構により、長期的な手がかり欠如フェーズでも安定したナビゲーションを実現する。

• 深度事前情報によるガラス表面再構成の強化とロボットナビゲーションへの応用
  ロボットナビゲーション2026/4/1

  ガラス面による深度センサの誤差を、深度基盤モデルを構造事前情報として用い、RANSACによる位置合わせで融合することで補正する訓練不要のフレームワークを提案。新規RGB-Dデータセットも導入し、既存手法を上回る性能を示した。

• OpenNavMap: マルチセッション外観ベーストポメトリックマッピングによるスケーラブルな視覚ナビゲーション
  視覚ナビゲーション2026/1/1

  画像ノードを共視性・オドメトリ・走行可能性グラフで整理し、3D基盤モデルをオンデマンドで活用する軽量なランドマークフリー地図構築システムを提案。19kmの実環境データで高精度な視覚ナビゲーションを実現した。

• VG-Mapping: 半静的環境におけるオンライン3Dガウシアンマッピングのための変化認識型密度制御
  3Dマッピング2025/10/1

  半静的な環境で変化した領域を検出し、3Dガウシアンスプラッティングの密度制御を最適化から分離することで、オンライン地図更新の品質と効率を高める手法を提案し、合成・実環境のRGB-Dデータセットも構築した。

• ROVER: 反復環境における軌道事前分布を用いたロバストなループ閉じ込み検証
  SLAM2025/8/1

  反復環境でのSLAMにおいて、ロボットの過去の軌道を事前制約として利用し、誤ったループ閉じ込みを棄却する検証手法を提案。

• TPT-Bench：混雑環境での目標人物追跡をベンチマークする大規模長期ロボット視点データセット
  目標人物追跡2025/5/1

  ロボット視点で混雑した屋内・屋外環境の目標人物を長期的に追跡するための大規模マルチモーダルデータセットを構築し、既存手法の性能を評価した。

• 動的環境における効率的な運動計画のための漸近最適な遅延生涯サンプリングベースアルゴリズム
  運動計画2024/9/1

  動的環境でエッジ評価が高コストな場合に、生涯計画と遅延探索を組み合わせて最適解を効率的に再計画するサンプリングベース運動計画法を提案し、ロボットシステムでの有効性を示した。

• GV-Bench：長期ループ閉じ込め検出の幾何検証のための局所特徴マッチングベンチマーク
  SLAM2024/7/1

  長期にわたる環境変化下でのループ閉じ込め検出の幾何検証に焦点を当てた統一ベンチマークを提案し、6つの代表的な局所特徴マッチング手法を評価した。

• FusionPortableV2: 多様なプラットフォームと環境にわたる汎用SLAMのための統合マルチセンサデータセット
  SLAMデータセット2024/4/1

  4種類のロボットプラットフォームから収集した27系列・38.7kmのマルチセンサSLAMデータセットを構築し、SOTAアルゴリズムの評価と単眼深度推定への応用可能性を示した。

• FusionPortable: 多様なプラットフォーム上での自己位置推定と地図構築精度評価のためのマルチセンサキャンパスシーンデータセット
  SLAMデータセット2022/8/1

  LiDAR・ステレオカメラ・イベントカメラ・IMU・GPSを搭載した可搬型センサスイートを開発し、キャンパス内で収集した17系列のマルチセンサデータセットを構築して、SLAMアルゴリズムの評価基盤を提供した。

• 畳み込みオートエンコーダによる環境変化に頑健でコンパクトな視覚的位置記述
  視覚的位置認識2022/4/1

  事前学習CNNの高次特徴を畳み込みオートエンコーダで低次元空間に写像し、照明変化に頑健で次元の小さい視覚的位置記述子を実現した研究。

• 操作関係グラフ構築による関係指向アフォーダンス学習
  アフォーダンス2021/10/1

  シーン内の物体間の操作関係を表すManipulation Relationship Graphを提案し、それを画像から構築するAR-Netを開発した。関係認識と操作タスクでベースラインを上回る性能を示した。