Jiahui Li
収録論文 7本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
VLA自動運転音声通信自動運転/動作計画軌道予測運動予測
※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
- SG-WAM: 幾何認識ポリシー空間における自己誘導型ワールドモデリングVLA2026/8/1
ポリシー由来の表現空間で幾何認識の行動条件付きダイナミクスを学習し、将来状態予測と行動生成を統合する自己誘導型フレームワークを提案。
- NTR: エンドツーエンド運転におけるシーントークンボトルネックのためのニューラルトークン再構成自動運転2026/5/1
エンドツーエンド自動運転のシーントークンボトルネックに、マスク潜在再構成による自己蒸留を導入し、計画に有用な視覚表現を保持させる手法を提案。
- 話すロボット：ロボット間通信のための歪みに頑健な音響モデル音声通信2026/3/1
ロボット同士の音声通信を、手設計の信号処理の代わりにエンドツーエンドで共学習したニューラルネットワークで実現するシステムを提案。軽量なTTS送信機とASR受信機をペアにし、歪みに強い音響符号化を学習させる。
- PIE: 自動運転のための知覚・インタラクション強化型エンドツーエンド動作計画自動運転/動作計画2025/9/1
カメラとLiDARの融合に双方向Mambaを、軌道推論にMambaとMixture-of-Expertsを組み合わせ、周囲エージェントとの相互作用を考慮した自動運転のエンドツーエンド動作計画フレームワークを提案し、NAVSIMベンチマークで最高性能を達成した。
- IMPACT: 行動意図を考慮した適応的文脈トリミングによるマルチモーダル軌道予測軌道予測2025/4/1
行動意図と軌道を同時に予測し、意図と占有予測を利用して不要なエージェントや地図要素を動的に刈り込むことで、精度・解釈性・効率を高めた軌道予測フレームワークを提案。
- RMP-YOLO: 不完全な観測でも堅牢な運動予測フレームワーク運動予測2024/9/1
欠損した履歴軌跡をシーン情報から復元してから予測する新パラダイムを提案し、Waymo運動予測コンペで3位に入賞した。
- 推定事前分布による拡散モデルの高速化：不確実性下でのロバストな運動予測運動予測2024/5/1
拡散モデルに粗い事前分布を学習させてデノイズステップを削減し、自動運転の運動予測を136msで高速・高精度に実現した研究。