Hangning Zhou
収録論文 8本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
自動運転/シミュレーション自動運転自動運転/エンドツーエンド計画自動運転/軌道生成軌道生成追跡・予測
※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
- BehaviorWorldGen: 行動モデルとワールドシミュレータのループを閉じる、制御可能な行動認識型構造化ワールド生成自動運転/シミュレーション2026/8/23
運転行動モデルの自己改善ループにおいて、周辺エージェントの行動的に妥当な応答を生成できるシミュレータの欠如がボトルネックであることを指摘し、解釈可能な行動制御を注入してマルチエージェントの軌跡を生成するBehaviorFlowを中核とするフレームワークを提案した。
- ChainFlow-VLA: 視覚言語モデルを用いた因果フロープランニング自動運転2026/5/1
自動運転の軌道計画において、自己回帰モデルによる因果生成と拡散モデルによる大域的最適化を統一するフレームワークを提案し、VLMの意味情報を活用して高精度な軌道生成を実現した。
- 時不変な空間整合と多目的方策改善による自己回帰型エンドツーエンド計画自動運転/エンドツーエンド計画2025/9/1
自動運転のエンドツーエンド計画において、未来の各時点で自己中心座標系に環境特徴を整合させるモジュールと、DPOによる多目的な事後学習を導入し、NAVSIMで自己回帰モデル中最良の性能を達成した。
- 自己回帰メタアクションによる統合的な制御可能軌道生成自動運転/軌道生成2025/5/1
自動運転の軌道生成において、従来の固定区間メタアクションをフレーム単位に分解し、自己回帰的にメタアクション予測と軌道生成を交互に行うことで、両者の時間的整合性を高める手法を提案した。
- DRoPE: エージェント相互作用モデリングを効率化する方向性回転位置埋め込み軌道生成2025/3/1
自然言語処理由来のRoPEを改良し、回転角をエージェントの進行方向に揃える方向性回転位置埋め込みを提案。軌道生成の精度・時間・メモリ効率を同時に改善した。
- KiGRAS: 運動学駆動型生成モデルによるリアルなエージェントシミュレーション自動運転/軌道生成2024/7/1
自動運転の軌道生成において、状態空間ではなく運動学モデルに基づく行動空間で生成する手法を提案し、冗長性を削減して物理的に実現可能な軌道を生成、Waymoのリーダーボードで1位を獲得した。
- StreamMOTP: 3D多物体追跡と軌道予測を統合するストリーミングフレームワーク追跡・予測2024/6/1
自動運転における3D多物体追跡と軌道予測を、メモリバンクと相対時空間位置エンコーディング、デュアルストリーム予測器を用いてストリーミング形式で統合するフレームワークを提案し、nuScenesで有効性を示した。
- MacFormer: Map-Agent Coupled Transformer for Real-time and Robust Trajectory Prediction2023/8/1