Chengyue Wang
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
- 計画指向のエンドツーエンド自動運転：アーキテクチャ、評価、そして新たなパラダイム自動運転2026/8/20
エンドツーエンド自動運転の進化を、行動クローニングから計画指向システムまで俯瞰し、入力表現・計画出力・教師信号・評価プロトコルの4軸で整理。閉ループ評価や人間の嗜好を考慮した指標の重要性を指摘し、今後の課題を提示するサーベイ論文。
- SWIFT: 自動運転における交通流を考慮した軌道予測のためのスモールワールド相互作用フレームワーク軌道予測2026/7/1
交通ネットワークの構造とダイナミクスに基づく構造的帰納バイアスを導入し、スモールワールドネットワークと交通流理論を統合した軌道予測フレームワークSWIFTを提案。複数データセットで精度と汎化性能を向上させた。
- パターンを超えて：自動運転の軌道予測に因果推論を活用する軌道予測2025/5/1
自動運転の軌道予測において、統計的な相関ではなく因果関係を推論することで、予測の堅牢性・汎化性・精度を向上させるフレームワークを提案し、複数の実世界データセットで有効性を示した。
- CoT-Drive: LLMと思考連鎖プロンプティングによる自動運転の効率的な運動予測運動予測2025/3/1
大規模言語モデルと思考連鎖プロンプティングを知識蒸留で軽量モデルに転移し、エッジ上でリアルタイムに動作する自動運転の運動予測手法を提案した。
- SafeCast: 自動運転のためのリスク対応型動作予測動作予測2025/3/1
RSS安全規則と不確実性を考慮したグラフニューラルネットを組み合わせ、自動運転の動作予測精度と安全性を両立させた研究。
- 動く心：認知洞察による自動運転の軌道予測の解読軌道予測2025/2/1
運転者の知覚的安全感という認知概念を取り入れたTransformerモデルを提案し、周囲車両の長期軌道予測精度を向上させた。
- DEMO: 自動運転車のマルチホライズン軌道予測のための動力学強化学習モデル軌道予測2024/12/1
物理ベースの車両動力学モデルと深層学習を組み合わせ、短期は動力学、長期は相互作用を捉える二段階アーキテクチャで周辺車両の軌道を予測する手法を提案。
- NEST: 神経調節型スモールワールドハイパーグラフによる自動運転軌道予測モデル軌道予測2024/12/1
スモールワールドネットワークとハイパーグラフを組み合わせ、神経調節機構で交通状況に動的適応する軌道予測フレームワークNESTを提案し、nuScenes等で既存手法を上回る性能を示した。
- 少ないほど良い：自動運転の軌道予測のための効率的な脳に着想を得た学習軌道予測2024/7/1
人間の認知プロセスを模倣した教師-生徒知識蒸留フレームワークとフーリエ適応スパイクニューラルネットワーク（FA-SNN）を導入し、自動運転の軌道予測精度を向上させつつパラメータ数を削減した研究。
- CRASH: 文脈認識と時間的フォーカス注意を用いた事故認識・予測システム事故予測2024/7/1
車載カメラ映像から周囲の交通エージェントの事故を予測するため、物体検出・特徴抽出・物体認識・文脈認識・多層融合を統合したフレームワークCRASHを提案し、実世界データセットで評価した。
- 自動運転の軌道予測のための特徴拡散と時空間インタラクションネットワーク軌道予測2024/5/1
不確実な交通シナリオに対応するため、意味情報を注入する特徴拡散モジュールと時空間インタラクションモジュールを組み合わせた軌道予測モデルを提案し、複数データセットでSOTAを達成した。
- MFTraj: 地図不要・挙動駆動型の自動運転軌道予測軌道予測2024/5/1
高精細地図に頼らず、履歴軌道と動的幾何グラフによる挙動認識モジュールで交通参加者の複雑な相互作用を捉える軌道予測モデルを提案し、複数データセットで有効性を示した。
- 混合交通環境における認知駆動型軌道予測モデル軌道予測2024/4/1
認知的な知見を軌道予測に取り入れ、混合交通シナリオでの安全性と動的意思決定を重視したモデルを提案し、複数のデータセットで大幅な性能向上を達成した。
- 人間の観察行動に着想を得た混合交通環境における自動運転の軌道予測軌道予測2024/2/1
人間の認知・観察行動を模倣した「適応的視覚セクター」と動的交通グラフを組み合わせ、混合交通環境での自動運転車の軌道予測精度を向上させた研究。
- A Cognitive-Based Trajectory Prediction Approach for Autonomous Driving2024/2/1