Ming Lin
収録論文 7本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
VLAマルチエージェント/マルチモーダル姿勢推定sim2realSLAM
※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
- MMCD: 知識蒸留を用いたマルチモーダル協調意思決定によるコネクテッド自律走行VLA2025/9/1
複数車両のマルチモーダル観測を融合し、知識蒸留で一部センサー欠如時にも堅牢な意思決定を実現する枠組みを提案。地上車・空陸協調実験で安全性を最大20.7%改善。
- CAML: マルチエージェントシステムのための協調補助モダリティ学習マルチエージェント/マルチモーダル2025/2/1
訓練時には複数エージェントがマルチモーダルデータを共有し、テスト時には一部モダリティが欠けても推論できる協調学習フレームワークCAMLを提案。自動運転車の事故検出や空中・地上ロボットの協調セマンティックセグメンテーションで精度向上を実証した。
- HandyPriors: 微分可能な事前分布による物理的に整合した手と物体のインタラクション知覚姿勢推定2023/11/1
微分可能な物理とレンダリングを活用し、手と物体の姿勢推定を統一的に行うパイプラインを提案。最適化ベースとフィルタリングベースの2手法を実現し、接触情報の予測やロボットハンド操作への応用も示した。
- PAC-NeRF：物理拡張連続体ニューラル放射場による形状未知のシステム同定sim2real2023/3/1
多視点動画から物体の形状と物理パラメータを同時推定するため、連続体力学の保存則に従うハイブリッドEuler-Lagrange表現のNeRFを提案し、弾性体・砂・流体など多様な材料で有効性を示した。
- GeoLCR: 注意機構に基づく幾何学的ループ閉じ込めと位置合わせSLAM2023/2/1
LiDAR点群をボクセル化してループ検出を行い、点単位の位置合わせモデルで姿勢精度を高める手法を提案。複数データセットで翻訳・回転精度が最大2倍向上し、ループ検出成功率100%を達成。
- WGICP: 微分可能な重み付きGICPに基づくLiDARオドメトリSLAM2022/9/1
微分可能なGICPとKNNを組み合わせ、各点の重要度を学習して高重みの点のみを使うことで、LiDAR点群レジストレーションの精度と速度を向上させる手法を提案した。
- 事故シミュレーションを活用した自動運転の転移学習強化sim2real2020/7/1
一般的な事故シナリオを体系的にパラメータ化してシミュレーションし、そのデータで転移学習を行うと、ランダム初期化より汎化性能と衝突回避が向上することを示した論文。
