Honglin He
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
- 歩道ロボットのためのハイブリッド2D-3D学習による単眼3D占有知覚3D占有予測2026/6/1
歩道を走行するロボット向けに、LiDAR-RGBペアデータと大規模な非ペア単眼画像を組み合わせたハイブリッド学習で3D占有予測を行うフレームワークWalkOCCを提案し、新たな歩道データセットSidewalk3Dも導入した。
- 模倣からアライメントへ：長距離歩道ナビゲーションのための人間の好みに基づくフローポリシーナビゲーション2026/6/1
単眼RGBカメラのみを用いた長距離歩道ナビゲーションのためのポリシーFlowPilotを提案し、模倣学習と人間の介入による選好学習を組み合わせて、複雑な歩道環境での成功率を向上させた。
- 遅い脳、速いプランナー：遅延耐性を持つVLM拡張都市ナビゲーションナビゲーション2026/6/1
歩道ナビゲーションのプランナーが苦手な状況で、VLMを使って候補軌道を選び、遅延を補償する融合層で実時間制御を維持する手法を提案した。
- SidewalkBench: 都市歩道における視覚ナビゲーションのベンチマークナビゲーション2026/6/1
都市歩道での視覚ナビゲーションを評価するための包括的なベンチマークを提案し、9つのモデルを様々なシナリオで評価した。
- AURA: 実世界の都市ナビゲーションのためのマルチモーダル共有自律ナビゲーション2026/4/1
都市環境での長期的なナビゲーションを、人間の高レベル指示とAIの低レベル制御に分解する共有自律フレームワークAURAを提案。大規模データセットと実世界実験で、人間の操作負担を減らしつつナビゲーション安定性を向上させることを示した。
- BridgeSim: 自動運転エンドツーエンドにおけるオープンループとクローズドループのギャップの解明自動運転2026/4/1
オープンループ評価で高得点でもクローズドループ運用で失敗する原因を分析し、テスト時適応でギャップを緩和する手法を提案した論文。
- 補正行動拡張とマルチスケール模倣学習による歩道自動運転の実現模倣学習/自動運転2026/3/1
歩道向け小型モビリティの自動運転制御を、補正行動データの追加とマルチスケール模倣学習アーキテクチャにより強化し、実世界での堅牢性と汎化性を向上させた。
- UrbanVerse: 街歩き動画から都市シミュレーションを大規模構築sim2real2025/10/1
クラウドソースの街歩き動画から物理的に整合した都市3Dシミュレーションを自動生成するシステムを提案し、ナビゲーション方策の学習と実機転移性能を大幅に向上させた。
- 見ることから経験することへ：強化学習によるナビゲーション基盤モデルのスケーリングナビゲーション2025/7/1
大規模動画での事前学習とシミュレーションでの強化学習を組み合わせ、都市ナビゲーションにおける対話的で安全な行動を実現するS2Eフレームワークを提案。
- 自律型マイクロモビリティに向けたスケーラブル都市シミュレーションsim2real2025/5/1
都市環境での自律マイクロモビリティのための高性能シミュレーションプラットフォームURBAN-SIMと、8つのタスクからなるベンチマークURBAN-BENCHを提案し、多様なロボットで評価した。
- MetaUrban: 都市マイクロモビリティのための身体性AIシミュレーションプラットフォームsim2real2024/7/1
都市空間における配送ロボットや電動車椅子などのマイクロモビリティ向けに、歩行者や動的物体を含む無限の都市シーンを生成できる構成可能なシミュレーションプラットフォームを提案し、強化学習・模倣学習のベースラインを構築した。
- 近傍被覆と類似度に基づく自動運転車の少数ショットシナリオテスト自動運転テスト2024/2/1
テスト回数が厳しく制限された状況で自動運転車を評価する「少数ショットテスト」問題を定式化し、近傍被覆と類似度に基づいてテストシナリオ集合を最適化する枠組みを提案した。