Hongliang Lu
収録論文 12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
- 風の不確実性下におけるトラック支援型マルチUAV配送のためのエネルギー認識型耐風ルーティング配送/経路計画2026/8/1
風の不確実性を考慮し、UAVのエネルギー消費と帰還可能性を安全に管理するオンライン経路計画手法を提案した。
- LIRA: 視覚言語行動デコーディングのための局所クロスレイヤー情報ルーティングVLA2026/8/1
VLAモデルにおいて、VLMの中間特徴をアクションデコーダにルーティングする新しい機構LIRAを提案。深さを考慮した局所ウィンドウで情報を集約し、既存のバックボーンや学習手法を変えずに性能を向上させる。
- 拡散モデルに基づくUAV群の4D軌道予測と分散制御群制御2026/6/1
UAV群の安全で効率的な運用のため、粗密な軌道予測と不確実性を考慮した分散非線形モデル予測制御を統合したフレームワークを提案し、軌道追従誤差を10-15%削減した。
- 風の不確実性環境下における空陸協調マルチUAV配送のためのロバストなエネルギー考慮型ルーティング配送/ルーティング2026/4/1
風の影響を考慮したエネルギー消費モデルに基づき、UAV配送の帰還可能性をリアルタイムに評価するオンライン計画フレームワークを提案し、シミュレーションで成功率を向上させた。
- 能動的センシングが動的な証拠蓄積を通じて実世界の意思決定を形作る認知モデリング2026/1/1
運転シーンにおいて、眼球運動から能動的センシングを捉え、証拠の利用可能性が注意配分や意思決定傾向に与える影響を明らかにした。
- グレートマーチ100：身体性AIエージェント評価のための100の詳細指向タスクVLA評価ベンチマーク2026/1/1
ロボット学習の評価に向けて、多様な相互作用とロングテール行動を網羅する100の詳細設計タスク「GM-100」を提案し、複数のVLAモデルの性能差を明確に評価できることを示した。
- 物理情報に基づくエンドツーエンド占有グリッド運動計画フレームワーク運動計画2025/5/1
人工ポテンシャル場を物理的制約として組み込んだエンドツーエンドの占有予測により、自律走行車の運動計画の安全性と汎化性能を向上させる手法を提案した。
- データ軽量逆強化学習による自動運転車の異文化展開自動運転2025/4/1
走行文化の異なる地域でも、現地データをほとんど使わずに逆強化学習で自動運転車を適応させる手法を提案し、独・中・米のデータで有効性を検証した。
- 脳に着想を得たスパイキングニューラルネットワークによる展開しやすい車線変更意図予測自動運転予測2025/2/1
スパイキングニューラルネットワークを用いて車両の車線変更意図を予測し、精度を保ちつつ学習時間を75%短縮、メモリ使用量を99.9%削減した。
- EcoFollower: 燃費を考慮した環境に優しい車間追従モデル自動運転/強化学習2024/8/1
強化学習を用いて車間追従時の燃費を最適化するモデルを開発し、実データで従来モデルより燃費を10.42%削減できることを示した。
- 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。
- BEVGPT: Generative Pre-trained Large Model for Autonomous Driving Prediction, Decision-Making, and Planning2023/10/1