Haotian Shi
収録論文 13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
- V2X-WAM: 協調型ワールドアクションモデルによるエンドツーエンド自動運転自動運転/V2X協調2026/9/29
車車間・路車間協調で得た情報から信頼性を考慮した時空間表現を作り、将来の交通環境の予測と軌道計画を相互にフィードバックして精度と安全性を高める自動運転モデルを提案した。
- DecoupleGS: エンドツーエンド自動運転テストのためのインタラクティブ3Dガウススプラッティング自動運転/シミュレーション2026/8/3
エンドツーエンド自動運転の検証用に、高忠実度の静的背景と操作可能な動的エージェントを分離した3Dガウススプラッティングフレームワークを提案し、リアルタイムでインタラクティブなクローズドループシミュレーションを実現した。
- 攻撃からカリキュラムへ：安全な自動運転のための学習可能性ガイド付き対向訓練自動運転/対向訓練2026/6/1
自動運転の安全性向上のため、対向シナリオ生成を解決可能かつポリシーの能力に合わせたカリキュラムに変換する学習可能性ガイド付きフレームワークAlignADVを提案した。
- テスト時選好整合による操作可能な敵対的シナリオ生成自動運転/敵対的生成2025/9/1
敵対性とリアリティのトレードオフを推論時に調整できる敵対的シナリオ生成フレームワークSAGEを提案し、再学習なしで多様な要求に応じたシナリオ生成を可能にした。
- SEAL: 長尾シナリオに適応する視覚言語モデルベースの安全な協調自動運転自動運転2025/6/1
視覚言語モデルと適応的マルチモーダル学習を用いて、悪天候などの長尾シナリオにおける協調自動運転の安全性とロバスト性を向上させるフレームワークSEALを提案した。
- ノイズ耐性通信と注意機構を備えたMARLによる堅牢なマルチUAV協調群制御2025/3/1
COMAをベースに注意機構付き通信プロトコルを組み込み、ノイズ環境下でも複数UAVの経路計画を堅牢かつ効率的に行うマルチエージェント強化学習フレームワークを提案した。
- 自動運転車と信号・標識のインタラクションデータセット自動運転データセット2025/1/1
Waymo Motionデータセットから自動運転車と信号機・一時停止標識のインタラクション軌跡を抽出し、ウェーブレットノイズ除去で品質を高めた大規模データセットを構築・公開した。
- 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。
- ハイパーグラフによるマルチモーダル相互作用推論を用いた運動生成運動予測2024/9/1
複数車両の群相互作用と多様な運転行動をハイパーグラフニューラルネットでモデル化し、自動運転車の運動予測精度と信頼性を高めるフレームワークRHINOを提案した。
- VLM-MPC: 視覚言語基盤モデルによるモデル予測制御を用いた自動運転自動運転/VLA2024/8/1
視覚言語モデル(VLM)が生成した運転パラメータをモデル予測制御(MPC)に渡して車両を制御する非同期型の自動運転システムを提案し、nuScenesデータセットで安全性と滑らかさの向上を検証した。
- V2X-VLM：大規模視覚言語モデルによるエンドツーエンドV2X協調自動運転VLA2024/8/1
車両とインフラのカメラ映像とテキスト記述を視覚言語モデルで統合し、対照学習と知識蒸留を用いて協調自動運転の軌道計画精度を向上させた。
- Crossfusor: 車間追従軌道予測のためのクロスアテンションTransformer強化条件付き拡散モデル軌道予測2024/6/1
車間追従行動と車両間相互作用を組み込んだ拡散モデルにより、NGSIMデータセットで長期予測精度を向上させた研究。
- Graph-Based Interaction-Aware Multimodal 2D Vehicle Trajectory Prediction using Diffusion Graph Convolutional Networks2023/9/1