Yu Zhan
収録論文 10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
- 意図を考慮したシーン表現による群衆中のロボット視覚ナビゲーション学習ナビゲーション2026/6/1
群衆中のロボットナビゲーションにおいて、人間の意図と環境構造を考慮した視覚表現を用いた強化学習手法を提案し、シミュレーションと実環境で優れた性能を示した。
- 単一視点メッシュ再構成はロボットカメラの回転に汎化できるか？3D再構成2026/6/1
ロボット搭載カメラの回転が単一視点メッシュ再構成の性能に与える影響を評価し、回転による深度推定の歪みやレイアウトずれを明らかにした。重力情報を活用した改良によりレイアウト誤差を47.1%削減できることを示した。
- MfNeuPAN: 多フレーム点制約による動的環境での先読み型エンドツーエンドナビゲーションナビゲーション2025/11/1
移動障害物の将来経路を予測するモジュールを組み込み、現在と未来の多フレーム点制約を用いて動的環境で先回りして障害物を回避するエンドツーエンドナビゲーション手法を提案した。
- Adap-RPF: 動的混雑環境におけるロボット人物追従のための適応的軌道サンプリング人物追従2025/10/1
混雑環境での人物追従のため、社会的に配慮した領域で密な候補点を生成し多目的コストで評価する適応的軌道サンプリングと、歩行者予測を考慮したMPPI制御器を提案した。
- Follow-Bench：社会的配慮を伴うロボット追従のための統合動作計画ベンチマーク動作計画2025/9/1
ロボットが人を追従する際の安全性と快適性を評価するため、多様なシナリオを再現する統一ベンチマークFollow-Benchを提案し、代表的な8手法を再実装して比較した。
- 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。
- RPF-Search: 未知の動的環境におけるロボット人物追従のための場ベース探索人物追従2025/3/1
未知の動的環境で人物追従ロボットが遮蔽物により目標を見失う問題に対し、地形遮蔽と動的遮蔽に別々に対処するヒューリスティック探索フレームワークを提案し、シミュレーションと実機で探索効率と成功率を向上させた。
- カメラ自己運動下での単眼人物位置推定人物位置推定2025/3/1
移動する単眼カメラから人物の3D位置を推定するため、4点モデルでカメラ姿勢と人物位置を同時最適化する手法を提案し、四足歩行ロボットの追従システムに実装した。
- 部分観測下における人間の向き推定人物追従2024/4/1
単眼画像から人の向きを推定する際、体の一部しか見えない場合でも可視関節を活用し、信頼度を考慮して精度よく推定する手法を提案。ロボットの人物追従タスクの安定性向上も実証した。
- オンライン継続学習によるロボット人物追従のための人物再同定人物追従/再同定2023/9/1
ロボットが追従対象者を見失った後も再同定できるよう、短期・長期の観測経験を用いて特徴抽出器をオンラインで更新する継続学習フレームワークを提案した。
