Sheng Yang
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
- GUIDE: 自動運転の障害物認識を強化するガウス統合インスタンス検出自動運転認識2025/11/1
3Dガウス表現を用いてインスタンス検出と占有予測を統合し、追跡も可能な自動運転向けフレームワークを提案。nuScenesで従来比50%向上の精度を達成。
- Less is More: 自動運転のための軽量かつ強力な視覚言語モデルVLA2025/10/1
自動運転を言語問題として捉え、視覚言語モデルを用いて前視カメラ入力から直接軌道を予測する一段階エンドツーエンドフレームワークMax-V1を提案。nuScenesで30%以上の性能向上を達成。
- BEV-VLM: 統合BEV表現による軌道計画自動運転/軌道計画/VLM2025/9/1
カメラとLiDARを融合したBEV特徴マップを視覚入力としてVLMに与え、自動運転の軌道計画を高精度化する手法を提案。nuScenesで視覚のみの最先端手法より計画精度が53.1%向上し、衝突回避も達成。
- SAM4D: カメラとLiDARストリームを横断するセグメンテーションモデルマルチモーダルセグメンテーション2025/6/1
カメラとLiDARの両ストリームでプロンプト可能なセグメンテーションを行うマルチモーダル基盤モデルを提案し、自動運転シーンでの時系列一貫性とアノテーション効率を大幅に向上させた。
- ガウシアンスプラッティングによる産業グレードのセンサシミュレーション：スケーラブルな編集とフルスタック検証のためのモジュラーフレームワークsim2real2025/3/1
自動運転のセンサシミュレーションをNeRFからガウシアンスプラッティングに置き換え、シーン編集や拡張を可能にするモジュラーフレームワークを提案し、カメラとLiDARで実証した。
- WING: 地面多様体制約を用いた車輪・慣性ニューラルオドメトリオドメトリ2024/7/1
IMUと車輪エンコーダのみで自己位置推定を行うため、ニューラルネットで計測を補正し、地面を連続多様体としてモデル化する制約を組み合わせた手法を提案。
- STTAR: 市販ARヘッドマウントディスプレイを用いた手術器具トラッキングAR/手術支援2022/8/1
ARヘッドマウントディスプレイ内蔵カメラを利用し、追加機器なしで再帰反射マーカーを高精度に追跡するフレームワークを提案し、整形外科手術での有用性を実証した。
- DIDO: 深層学習を用いた慣性情報のみによるクアッドロータの動力学オドメトリ状態推定2022/3/1
クアッドロータの慣性計測のみから状態推定を行うため、実飛行データでIMU特性・機体動特性・運動状態と不確かさを学習し、2段階EKFで融合する手法を提案した。
- 疎な意味論的視覚特徴を用いた道路地図構築と自己位置推定自動運転/自己位置推定2021/8/1
道路標識や信号、車線などの意味論的要素を深層モデルで検出・モデル化し、地図構築と自己位置推定を高精度かつコンパクトに行うパイプラインを提案した論文。
- 視覚・慣性・動特性を統合したマルチロータデータセットデータセット2021/3/1
ドローンの姿勢推定に加え、ローター回転数やモーター電流、6軸力の正解データを含む世界初の公開データセットを構築し、外力推定の評価を可能にした。
- 動的物体クラスタリングと自己・周囲の視覚オドメトリ推定を同時に行うステレオVO視覚オドメトリ2020/3/1
ステレオ画像からカメラ自身と周囲の動く物体をオンラインでクラスタリングし、それぞれの動きを同時に推定する視覚オドメトリ手法を提案した論文。
