Chen Sun
収録論文 24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
- 安全でロバストな自動運転のためのリスク感受性と不確実性を考慮した意思決定・制御フレームワーク自動運転/安全強化学習2026/9/9
リスク感受性分布強化学習とアンサンブル不確実性推定を組み合わせ、不確実性に応じて制約を適応調整するHOCBF安全補正機構を備えた自動運転意思決定・制御フレームワークを提案。無信号交差点でのシミュレーションで安全性・効率・ロバスト性のバランスを実証。
- DF-ExpEnse: 拡散フィルタ探索によるサンプル効率的なファインチューニング強化学習/探索2026/6/1
事前学習済みの生成制御ポリシーをオンライン経験でファインチューニングする際、探索の質を高めてサンプル効率を向上させる手法を提案。
- 滑らかな連続制御のための暗黙的アクションチャンキング強化学習/制御2026/5/1
強化学習の高周波振動制御問題を解決するため、実行ウィンドウと価値ウィンドウの二重設計による暗黙的アクションチャンキング手法DWSを提案し、滑らかで安全な制御を実現した。
- IGV-RRT: 変化する環境における能動的物体探索のための事前・リアルタイム観測融合物体探索ナビゲーション2026/3/1
時間的に変化する屋内環境で物体を探すため、3Dシーングラフの事前知識とVLMによるリアルタイム観測を融合し、情報利得と意味的手がかりを考慮したRRTプランナで探索する手法を提案。
- マップ非依存かつ対話的な安全性臨界シナリオ生成：多目的木探索によるアプローチ自動運転シナリオ生成2026/3/1
自動運転システムの検証のため、多目的モンテカルロ木探索を用いて、現実的で多様な衝突シナリオを生成するフレームワークを提案した。地図に依存せず、交通参加者間の明示的な相互作用を考慮する。
- 拡散モデルによる自動運転のための安全でスタイル化された軌道計画自動運転/軌道計画2026/2/1
拡散モデルを用いて、安全制約と運転スタイルをリアルタイムに両立させる軌道計画フレームワークSDD Plannerを提案し、ベンチマークと実車試験で有効性を示した。
- Goal Force: 物理条件付き目標を達成する動画生成モデルの学習世界モデル2026/1/1
力ベクトルと中間ダイナミクスで目標を指定し、物理法則に基づく未来を動画生成モデルで予測する枠組みを提案。単純な物理データで学習しても実世界の道具操作などにゼロショット汎化できることを示した。
- シナリオ適応型不確実性定量化による統計的保証付き軌道予測軌道予測2025/12/1
自動運転の軌道予測において、Frenet座標系とConformal予測を用いてシナリオごとの予測区間を生成し、軌道の信頼性を判定するフレームワークを提案した。
- DRCP: 強化学習協調知覚への拡散モデルによる限界を超えた知覚協調知覚2025/9/1
V2X通信を活用した協調知覚において、拡散モデルによる軽量な特徴精錬とクロスモーダル融合を組み合わせ、動的環境での検出精度とロバスト性をリアルタイムで向上させるフレームワークを提案。
- CoInfra: 悪天候下での車両インフラ協調のための大規模協調インフラ知覚システムとデータセットV2I協調知覚2025/7/1
商用5Gで接続した14の路側センサーノードからなる協調知覚プラットフォームと、4種の天候下での大規模データセットを構築し、悪天候や遮蔽環境でのV2I協調の有効性を実証した。
- 自動運転の行動と制御を統合するマルチタイムスケール階層強化学習自動運転2025/6/1
自動運転のための階層型強化学習手法を提案し、長期的な行動計画と短期的な制御指令を統合的に学習することで、効率・一貫性・安全性を向上させた。
- 視覚ロボット計画のための自己改善ループVLA2025/6/1
ロボットタスクを解くための視覚計画モデルを、自己生成した軌跡で反復的に改善するSILVRを提案し、未見タスクでも性能が向上することを示した。
- DriveSOTIF: マルチモーダル大規模言語モデルによる知覚SOTIFの高度化VLA2025/5/1
自動運転の知覚におけるSOTIFリスクに対応するため、専用データセットでマルチモーダル大規模言語モデルをファインチューニングし、安全性リスクの特定精度を向上させた。
- CHARMS: 自動運転における推論と運動スタイル化のための認知階層エージェント自動運転2025/4/1
レベルkゲーム理論と二段階学習で人間らしい多様な運転行動を獲得し、ポアソン認知階層理論で多様な交通シナリオを生成する自動運転エージェントを提案。
- SAP-CoPE: インフラセンサノードとの協調姿勢推定を用いた社会性を考慮した計画社会ナビゲーション2025/4/1
屋内環境で自律走行するため、インフラカメラとLiDARを協調させて人間の3D姿勢を推定し、心理的なパーソナルスペースを考慮したMPCで社会的に快適な経路計画を行うシステムを提案。
- インターネット動画知識の適応による新規タスクの解決VLA2025/4/1
大規模動画生成モデルに少量のロボット実演データを適応させ、テキスト条件付けで新規タスクへ汎化する手法を比較し、逆確率適応という新手法を提案した。
- ハイブリッド行動に基づく強化学習による多目的両立自律運転自律運転2025/1/1
複数の運転目的を両立させるため、アンサンブル批評家とハイブリッドパラメータ化行動空間を組み合わせた強化学習手法を提案し、多車線高速道路シナリオで有効性を示した。
- RG-Attn: マルチモーダル・マルチエージェント協調知覚のためのラジアングルーアテンション協調知覚2025/1/1
LiDARとカメラの異種センサーを持つ車両や路側機間で、座標変換とラジアン制約付きアテンションにより特徴を効率的に融合する軽量モジュールRG-Attnと、それを用いた3つの協調知覚アーキテクチャを提案した。
- LiDAR・カメラ・HDマップ融合による安全な走行可能空間生成の効率的アプローチ自動運転知覚2024/10/1
LiDAR・カメラ・HDマップを融合し、悪天候でも信頼できる走行可能空間を抽出する知覚モジュールを提案。適応的な地面除去・縁石検出やDBSCANクラスタリング、LiDAR-カメラのフラスタム対応付けを組み合わせ、自動運転シャトルで実証した。
- テキスト認識拡散モデルによる方策学習VLA2024/7/2
事前学習済みのテキスト条件付き拡散モデルを報酬源として使い、自然言語で指定した目標や動作を強化学習でゼロショット学習する手法を提案。
- ポテンシャルベース拡散運動計画運動計画2024/7/1
ポテンシャルベースの運動計画をニューラルネットワークで学習し、拡散モデルを用いて局所解を回避しながら高次元空間での計画を可能にした手法を提案。
- Goal-Conditioned Predictive Coding for Offline Reinforcement Learning2023/7/7
- DenseTNT: End-to-end Trajectory Prediction from Dense Goal Sets2021/8/1
- TNT: Target-driveN Trajectory Prediction2020/8/1