Haohua Que
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
- AnchorReasoning: ロングテール自動運転シナリオにおける視覚的根拠付けと因果推論データセット自動運転VLM2026/9/23
自動運転のロングテール場面を対象に、視覚的根拠付きの思考連鎖（VG-CoT）で判断要素の特定・位置推定から行動計画までを結びつけた大規模データセットを構築し、段階的ファインチューニングで推論と軌道予測の精度を向上させた。
- カメラのみのエンドツーエンド運転のための劣化耐性ベンチマーク自動運転2026/8/29
カメラのみのエンドツーエンド運転モデルに対する画像劣化耐性を評価するベンチマークDriveDegradeを提案し、16種類の劣化を5段階で注入して計画性能への影響を分析した。
- 意味を重視したメモリインターフェース符号化による自動運転の省エネルギー認識自動運転/省エネルギー/認識2026/8/29
自動運転車のカメラ画像をメモリに書き込む際のエネルギー消費を、画像の意味的重要度に基づいて削減する符号化手法を提案した。歩行者などの重要領域を保護しつつ、背景の精度を下げることで、認識性能を保ちながらメモリインターフェースのエネルギーを約36%削減する。
- SPACE: 群知能フェロモン場による適応的衝突回避探索群制御2026/6/1
多数のロボット群による未知環境探索で、混雑時の衝突を減らしつつ効率的な探索を実現するため、蟻の採餌行動に着想を得た分散協調手法SPACEを提案した。実建物のフロアプランで最大256台の群れを評価し、衝突率を大幅に低減しつつ探索時間はほぼ同等であることを示した。
- CABLE: V2Xシステム向けクラウド支援・帯域効率的なLMMベース符号化V2X/エッジクラウド協調2026/6/1
エッジとクラウド間の通信量を削減するため、前フレームのセグメンテーション結果を利用して関心領域を絞り込み、その領域のみをクラウドに送信するフレームワークを提案した。
- ACEsplat: RGBと姿勢のみによる高速3Dガウスシーン回帰3D再構成2026/6/1
外部の3D事前情報を使わず、RGB画像とカメラ姿勢のみから3Dガウス表現を高速に再構成するフレームワークを提案。自己教師ありのシーン座標回帰で内部の幾何事前を構築し、軽量な初期化ヘッドで3DGS最適化を行う。
- 初見で地図を描く：ロボット自律探索のための軽量ニューラルネットワークによる屋内構造予測手法自律探索2025/4/1
屋内環境の未観測領域を軽量なニューラルネットで予測し、従来のフロンティア探索より探索時間を46.5%短縮しつつ高い被覆率と再構成精度を実現した。
- バターを取って：YOLOv7とBERTを活用したデスクトップ型マルチタスクロボットアームの研究マニピュレーション2024/5/1
小型デスクトップロボットに音声認識・自然言語理解・視覚認識を組み合わせ、マルチモーダルな自律動作を実現した研究。