Hang Zhou
収録論文 14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
- IPD: オフライン強化学習における想像的計画蒸留による逐次方策の強化オフライン強化学習2026/3/4
オフライン強化学習の逐次方策モデルに対し、世界モデルと準最適価値関数を用いて劣った軌道を特定し、想像上の最適ロールアウトを生成してデータ拡張と蒸留を行う新しい枠組みIPDを提案した。
- 自動運転車によるピーク路面摩擦推定のための高スリップ比制御自動運転/路面摩擦推定2026/3/1
自動運転車が空荷走行時に高スリップ比制御でタイヤ-路面摩擦係数のピーク値を能動的に励起し、安全を保ちつつ統計的手法でロバストに推定する枠組みを提案・検証した論文。
- ワールドモデルの量子化に関する実証研究モデル量子化2026/2/2
DINO-WMを例に、ワールドモデルの学習後量子化(PTQ)を体系的に評価し、低ビット化が計画性能やモジュール間の感度に与える影響を明らかにした。
- 物理情報を組み込んだ拡散Mamba Transformerによる実世界運転自動運転/軌道予測2026/2/1
拡散モデルにMambaと注意機構を組み込み、さらにポート・ハミルトン型ニューラルネットで物理制約を課すことで、自動運転の軌道予測精度と物理的妥当性を高めた研究。
- テスラの信号・一時停止制御のベンチマーク：実走行データセットと挙動分析自動運転ADAS2025/12/1
テスラの信号・標識認識ADASを実車で走行させ、軌跡データと映像を収集して停止・加速・追従の挙動を分類し、FVDMモデルで定量化した。
- 実機実験に基づく都市航空モビリティ交通の基本図の構築群制御2025/12/1
ドローン衝突回避制御と縮小実験環境での飛行実験データから、都市航空モビリティ交通の基本図（密度-流量関係）を初めて構築し、地上交通のUnderwoodモデルが適用可能なことを示した。
- TopoNav: トポロジカルグラフを活用した高度な物体ナビゲーションナビゲーション2025/9/1
トポロジカルグラフを空間記憶として用いることで、長期的な物体ナビゲーションタスクにおける記憶管理と動的環境への対応を改善するフレームワークを提案。
- 自動運転車の全シナリオ安全評価に向けた体積ベース手法自動運転安全評価2025/6/1
多様な運転シナリオを統一モデルで表現し、リスクシナリオの割合を体積として評価する新しい全シナリオ安全評価フレームワークを提案した。
- 物理モデルと残差学習を融合したコネクテッド自動運転車のオンライン適応プラトーン制御群制御2024/12/1
物理ベースの制御器とニューラルネットワークによる残差学習を組み合わせ、動的環境下での車群プラトーン制御の精度と適応性を高めるフレームワークを提案し、ロボットカー実験で有効性を示した。
- Signal Temporal Logicタスクのための価値関数空間を用いた階層的計画手法階層的計画2024/8/1
低レベルスキルの価値関数空間を構築し、ニューラルネットでそのダイナミクスを近似することで、STLタスクを満たす高レベルスキル列をサンプリング最適化により生成する階層的計画フレームワークを提案。
- 自動運転車向け高度ミクロエネルギー消費モデルの開発・校正・検証エネルギー消費モデリング2024/8/1
ACC搭載の自動運転車の走行データからエネルギー消費を高精度に予測するミクロモデルを構築し、実測データで校正・検証した。
- 実世界運転のための物理情報に基づく模倣強化学習自動運転2024/7/1
専門家のデモと探索データを併用し、車両ダイナミクスの物理原理を学習過程から自然に獲得する物理情報付き模倣強化学習を提案し、Waymaxベンチマークで衝突率と路外率を大幅に削減した。
- 自動運転車の縦方向軌道データセットUltra-AVの構築データセット2024/6/1
13の異なるデータ源を統合し、自動運転車の縦方向・車間追従軌道を分析するための統一データセットを構築した。
- 物理情報に基づく安全制御器でエンドツーエンド自動運転の計画を強化自動運転/計画2024/5/1
深層学習ベースの軌道計画にポテンシャル場とモデル予測制御を組み合わせ、訓練データ外の状況でも安全に走行できる融合フレームワークFusionAssuranceを提案し、CARLAで有効性を示した。