Jian Sun
収録論文 61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
- データ・戦略・プラットフォームから見るEnd-to-End自動運転トレーニングのサーベイ自動運転2026/10/1
End-to-End自動運転の学習手法とエコシステムを、データ・戦略・プラットフォームの3層タクソノミーで整理し、最近の研究動向と今後の展望をまとめたサーベイ。
- 直列弾性アクチュエータの第2トルクポート：並列統合設計と時間スケールトルク配分アクチュエータ制御2026/9/25
直列弾性アクチュエータにダイレクトドライブ微小モータを並列追加し、時間スケールでトルクを配分するPi-SEAを提案。小型振幅での追従帯域を広げ、環境への残留トルクを1桁低減した。
- DriveHierarchy: VLM自動運転能力を開放ループ理解から閉ループ実行まで診断するベンチマークVLA2026/9/25
VLMベース自動運転を「知覚的接地・文脈記憶・心的推論・閉ループ実行」の4階層で評価する統一ベンチマークを構築し、15モデルの能力構造と開放ループ理解と閉ループ運転の関係を分析した。
- 動的障害物回避のための時間効率の良い反復学習プランニングナビゲーション2026/9/17
反復学習プランニングに予測リスク制御バリア関数を統合し、動的環境での安全なナビゲーションを実現する手法を提案。
- 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。
- 敵対者としてのワールドモデル：堅牢なモーション計画のためのマルチエージェント自己対戦ファインチューニングモーション計画2026/7/1
密集交通における堅牢なモーション計画のために、プランナーのワールドモデルを敵対者として用いる自己対戦ファインチューニング手法AWMを提案し、nuPlanとInterPlanで有効性を示した。
- AeroAct: 言語条件付きクワッドローター飛行のためのアクション中心のワールドアクションモデル飛行制御2026/7/1
言語指示によるクワッドローター飛行を実現するため、事前学習済みビデオ拡散トランスフォーマーを応用し、視覚・状態・言語から局所的な軌道アクションを予測するアクション中心のワールドアクションモデルを提案した。実機飛行で初めて実証された。
- 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。
- マッピング認識型ワールドモデルによるアジャイルなクアッドローター飛行飛行制御2026/6/1
クアッドローターの視覚ベース飛行において、生画像再構成ではなく占有・可視性グリッドマップと自己運動を再構成する幾何学認識型ワールドモデルを提案し、シミュレーションと実機で有効性を示した。
- 混在交通における協調運転に向けて：適応ポテンシャルゲームに基づくアプローチと実地検証協調運転2026/4/1
自動運転車と人間運転車が混在する環境での協調運転を実現するため、適応ポテンシャルゲームに基づくフレームワークを提案し、実地試験でその有効性を検証した。
- OVPD: 実地自動運転チャレンジの仮想・物理融合テストデータセット自動運転/データセット2026/4/1
実車両をループに組み込んだ仮想・物理融合テストデータセットOVPDを公開し、自動運転アルゴリズムの閉ループ評価と故障診断を可能にする。
- 評価を進化へ：自動運転のための敵対的拡散を閉ループカリキュラムに変換する自動運転/安全性評価2026/4/1
自動運転車の安全性評価を、静的データセットに依存する従来の開ループ手法から、敵対的シナリオ生成を進化的カリキュラムとして組み込んだ閉ループフレームワークE^2を提案し、衝突発見率とロバスト性を向上させた。
- 視覚言語モデルを用いた直接接触許容型動作計画ナビゲーション2026/3/1
視覚言語モデルを点群認識とナビゲーションに統合し、移動可能な障害物がある環境での接触を許容する動作計画手法を提案した。
- SignNav: 大規模屋内環境における標識を活用した意味的視覚ナビゲーションナビゲーション2026/3/1
標識の意味的手がかりを解釈して目的地へ移動する新しいナビゲーションタスクSignNavを提案し、空間・時間認識トランスフォーマー(START)モデルで80%の成功率を達成した。
- 世界モデルの混合：モジュール型潜在ダイナミクスによるマルチタスク強化学習のスケーリングマルチタスクRL/世界モデル2026/2/1
タスクごとにモジュール化したVAEと専門家混合型Transformerで世界モデルを構成し、Atari 100kとMeta-Worldで高効率・高性能なマルチタスク強化学習を実現した。
- VP-AutoTest: 仮想・実機融合型自動運転テストプラットフォーム自動運転テスト2025/12/1
仮想と実機の要素を組み合わせ、単車・複数車協調の敵対的テストや並列推論、多次元評価とAI診断を可能にする自動運転テストプラットフォームを提案した。
- CORB-Planner: 高速飛行におけるRLプランニングのための観測としてのコリドー飛行制御/強化学習2025/9/1
安全飛行コリドーを低次元観測として用い、Bスプライン軌道生成と強化学習を組み合わせることで、様々なドローン機体で高速自律飛行を実現するリアルタイム軌道計画フレームワークを提案した。
- DiffAero: クアッドロータの効率的な方策学習のためのGPU加速微分可能シミュレーションフレームワークsim2real2025/9/1
GPU上で物理とレンダリングを完全並列化した軽量・微分可能なクアッドロータ用シミュレータを提案し、微分可能・ハイブリッド学習アルゴリズムの研究基盤を提供するとともに、民生ハードで数時間以内に堅牢な飛行方策を学習できることを実機実験で示した。
- CoReVLA：長尾シナリオ向けの収集と洗練による二段階エンドツーエンド自動運転フレームワーク自動運転/VLA2025/9/1
長尾シナリオでの自動運転性能を向上させるため、VLAモデルをCAVEシミュレータで収集した人間の介入データとDPOで継続学習する二段階フレームワークを提案。
- 専門家ルーティングに基づく知識駆動型拡散ポリシーによるエンドツーエンド自動運転自動運転2025/9/1
拡散モデルとスパースな専門家混合ルーティングを組み合わせ、多様な運転シーンで適応的かつ解釈可能な行動を生成するエンドツーエンド自動運転ポリシーKDPを提案。
- 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。
- LeAD: LLM拡張計画とEnd-to-End自動運転の融合システム自動運転2025/7/1
高頻度のEnd-to-End自動運転と低頻度のLLM推論を組み合わせ、複雑な都市交通シナリオでの意思決定を改善するデュアルレートアーキテクチャを提案。CARLAで従来を上回る性能を示した。
- 対抗強度を調整可能な自動運転車のインタラクティブ敵対的テスト自動運転テスト2025/7/1
周囲車両を強化学習で知的試験官としてモデル化し、対抗強度を連続調整できる自動運転の敵対的テストフレームワークExamPPOを提案した。
- 人間中心の自動運転に向けて：大規模言語モデルによるガイダンスと強化学習を統合した高速・低速アーキテクチャ自動運転2025/5/1
LLMがユーザーの指示を解釈して高レベルなガイダンスを生成し、強化学習エージェントがリアルタイム制御を行う「高速・低速」意思決定フレームワークを提案。衝突率を低減しつつ、ユーザーの好みに沿った運転を実現する。
- 衝突を狙え：検索拡張大規模言語モデルによる自動運転のためのオンライン安全臨界シナリオ生成自動運転シミュレーション2025/5/1
LLMを用いて背景車両の危険意図を推論し、検索拡張で敵対的軌道をオンライン生成する安全臨界シナリオ生成フレームワークを提案。Waymoデータセットで衝突率75%を達成。
- 対話と指示で改善する：自動運転車の相互理解を促すLLM駆動型並列Actor-Reasonerフレームワーク自動運転インタラクション2025/3/1
LLMを用いて自動運転車と人間運転車の双方向インタラクションを実現するため、推論役(Reasoner)と記憶データベース(Actor)を並列に組み合わせたフレームワークを提案し、安全性と効率を向上させた。
- 状態レベルの軌道スティッチングによるロバストなオフライン模倣学習模倣学習2025/3/1
混合品質のオフラインデータから、状態ベースの探索で軌道断片を繋ぎ合わせ、多様で有益な訓練軌道を生成することで、模倣学習の汎化性能と成功率を向上させる手法を提案。
- OnSiteVRU: 高密度な交通弱者向け高解像度軌道データセットデータセット2025/3/1
交差点や道路区間など多様なシーンで歩行者・自転車などの交通弱者約17,429件の軌道を0.04秒精度で収集し、自動運転システムの開発や交通流モデリングを支援するデータセットを構築した。
- 車両インフラ多層協調意思決定フレームワーク協調運転2025/3/1
無信号交差点での複雑な競合シナリオに対し、車両間・車両インフラ間通信とLLMによる交渉を用いた多層協調意思決定フレームワークを提案し、シミュレーションで安全性と効率性の向上を示した。
- TeLL-Drive: 教示LLMが導く深層強化学習による自動運転の強化自動運転/強化学習/LLM2025/2/1
教示LLMが生成した高レベル運転戦略を注意機構で強化学習エージェントに融合し、自動運転の意思決定を高成功率・高堅牢・リアルタイム化したハイブリッド枠組みを提案。
- CT-UIO: 少数アンカーで動作する非一様Bスプラインを用いた連続時間UWB-慣性-オドメータ定位自己位置推定2025/2/1
非一様Bスプラインによる連続時間軌道表現と適応的EKF、仮想アンカー生成を組み合わせ、少ないUWBアンカーでも高精度に自己位置推定するシステムを提案した。
- LLM-attacker：大規模言語モデルによる自動運転の閉ループ敵対的シナリオ生成自動運転/敵対的シナリオ生成2025/1/1
複数のLLMエージェントで敵対的交通参加者を特定・軌道最適化し、自動運転システムの性能に基づくフィードバックループで危険シナリオを反復生成する枠組みを提案。
- LAMBDA: 自動運転システムのマルチモーダル危険シナリオを探索空間量子化で網羅する自動運転テスト2024/12/1
自動運転の安全性評価のため、論理シナリオ空間内の危険な部分空間を限られたテストで網羅するブラックボックスカバレッジ問題を定式化し、密度適応型モンテカルロビームサーチLAMBDAを提案した。
- InterHub: 自動運転のための密なインタラクションを含む自然走行軌跡データセット自動運転データセット2024/11/1
大規模な自然走行記録からマルチエージェントのインタラクションイベントを抽出し、自動運転研究用の密な軌跡データセットInterHubを構築した。
- 言語駆動型方策蒸留によるマルチエージェント強化学習の協調運転VLA2024/10/1
LLMを教師エージェントとして用い、その意思決定を小規模な生徒エージェントに蒸留することで、協調運転タスクにおけるMARLの学習効率と性能を向上させる手法を提案した。
- 信号なし交差点における協調型自動運転車の意思決定：注意機構と階層ゲーム事前分布を用いたMARLアプローチマルチエージェント強化学習2024/9/1
信号のない交差点での複数自動運転車の協調意思決定を、注意機構と階層ゲーム事前分布を組み込んだマルチエージェント強化学習で解決し、安全性・効率・快適性を向上させた。
- 対話的で学習可能な協調運転自動化に向けて：大規模言語モデル駆動の意思決定フレームワーク協調運転/LLM意思決定2024/9/1
大規模言語モデルを活用し、環境モジュール・CoT推論・記憶モジュールを組み合わせて、あらゆるシナリオと協調運転自動化レベルに対応する対話的で学習可能な協調運転フレームワークを提案した。
- MAPPO-PIS: 事前意図共有を用いたマルチエージェント近接方策最適化によるコネクテッド自動運転車の協調意思決定VLA2024/8/1
V2V通信下の自動運転車の協調意思決定に、将来の意図軌跡を生成・共有する意図生成モジュールと安全性強化モジュールを組み込んだMARL手法を提案し、人車混在の合流領域で安全性・効率を改善した。
- Flow to Rare Events: 自動運転車検証のための時間的重要度サンプリングにおける正規化フローの応用自動運転検証2024/7/1
正規化フローを用いて危険な稀な事象の分布を生成・再重み付けし、時間的重要度サンプリングと組み合わせることで、自動運転車の衝突率評価を効率化する手法を提案した。
- 低ランクモデルに基づく高度自動運転車の高次元フォールトトレランステスト自動運転テスト2024/7/1
高度自動運転車のフォールトインジェクションテストを効率化するため、低ランク平滑正則化行列分解（SRMF）を提案し、未テストのシナリオにおける安全性を予測する。
- 対話型自動運転テストに向けて：被験車両中心の交通シミュレーション自動運転テスト/交通シミュレーション2024/6/1
被験車両（VUT）の将来運動をモデル入力に組み込み、Transformerベースの条件付き軌道推論で周囲交通の多様かつ現実的な相互作用を生成するVCDIモデルを提案し、自動運転テスト向けのシナリオ多様性を実現した。
- エントロピー正則化で強化した自動運転向け意思決定GPTモデル自動運転/意思決定2024/6/1
自動運転の意思決定を制約付きマルコフ決定過程と系列モデリングで捉え、エントロピー正則化を加えたGPTベースのモデルを提案し、安全性と有効性を向上させた。
- 安全強化学習による障害物環境での時間最適飛行飛行制御2024/6/1
安全強化学習を用いて、障害物の多い環境でドローンをウェイポイントに沿って衝突回避しつつ最短時間で飛行させる手法を提案した論文。
- 社会的シナリオにおけるドライバーのインタラクション能力評価：プロセスベースのフレームワーク自動運転2024/5/1
ドライバーのインタラクション能力を評価するため、リスク知覚・プロセスモデリング・能力スコアリングからなるフレームワークを提案し、無信号交差点での検証を行った。
- 遅延を考慮したマルチエージェント強化学習による協調型アダプティブクルーズコントロールの安定化マルチエージェント強化学習2024/4/1
車両プラトーン制御における通信遅延に対処するため、遅延を考慮したマルチエージェント強化学習フレームワークを提案し、注意機構と速度最適化に基づく行動フィルタで安全性と安定性を向上させた。
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