Hang Qiu

収録論文 8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

• 自分らしく運転：個人の好みに合わせたVision-Language-Actionモデルによるパーソナライズド運転
  VLA2026/3/1

  複数の実ドライバーの運転データからユーザー埋め込みを学習し、自然言語指示にも対応する個人化VLA運転フレームワークDMWを提案。各ドライバーの運転スタイルを再現できることを示した。

• BEVCALIB: 幾何情報に基づく鳥瞰図表現によるLiDAR-カメラキャリブレーション
  キャリブレーション2025/6/1

  LiDARとカメラの生データから鳥瞰図（BEV）特徴を抽出・融合し、幾何情報を活用した特徴選択で効率的にキャリブレーションを行う初のモデルを提案。KITTIやNuScenesで従来手法を大幅に上回る精度を達成。

• CoopReflect: マルチエージェント学習による自然言語コミュニケーションで協調自動運転を実現
  V2V協調/マルチエージェント学習2025/5/1

  自動運転車同士が自然言語で意思疎通し協調運転できるよう、LLMベースのエージェントとマルチエージェント学習フレームワークCoopReflectを開発し、衝突回避や交通効率化を実現した。

• FluidML: 高速かつメモリ効率の良い推論最適化
  推論最適化2024/11/14

  エッジデバイス上の機械学習モデル推論を高速化・省メモリ化する汎用ランタイム最適化フレームワークFluidMLを提案し、最大25.38%の遅延削減と41.47%のピークメモリ削減を達成した。

• 地面点群を除去しても物体検出は可能か？障害物認識型点群圧縮
  点群圧縮2024/10/1

  遠隔物体検出のために、物体認識に不要な地面点群を軽量アルゴリズムで除去し、検出性能を維持しつつ圧縮率を向上させる手法を提案。

• CMP: マルチエージェント通信による協調運動予測
  協調認識・運動予測2024/3/1

  LiDAR入力を用いて車車間通信で情報共有し、協調的な認識・追跡・運動予測を統合的に行うフレームワークを提案。通信遅延にも対応し、予測誤差を12.3%削減した。

• COOPERNAUT: End-to-End Driving with Cooperative Perception for Networked Vehicles
  2022/5/1
• Personalized Federated Learning of Driver Prediction Models for Autonomous Driving
  2021/12/1