Jiangtao Gong

収録論文 10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

• 身体性認知を統合したエンドツーエンド自動運転
  自動運転2025/11/1

  脳波大規模モデルと視覚特徴抽出ネットワークを比較学習させ、人間の運転認知をエンドツーエンド自動運転の計画に活用する新手法を提案し、性能向上を実証した。

• CoIRL-AD: 潜在世界モデルにおける模倣・強化学習の協調競合フレームワークによる自動運転
  自動運転2025/10/1

  模倣学習と強化学習を別々のポリシーに分離し、潜在世界モデル内での想像ロールアウトと競争機構を組み合わせることで、オフライン環境でも長尾シナリオや都市間汎化に強い自動運転モデルを実現した。

• 非構造環境における視覚ベースEnd-to-Endロボットナビゲーションのベンチマーク
  ナビゲーション2025/3/1

  非構造なロボット環境でのEnd-to-Endナビゲーション向けに、実機とIsaac Simによるデータ収集パイプラインとFreeWorldデータセットを構築し、VADモデルのファインチューニングで有効性を検証したベンチマークを提案。

• 運転知能評価のためのLLM活用統合フレームワーク
  自動運転評価2025/3/1

  人間のプロドライバーと同乗者の自然言語評価データセットを構築し、LLMを活用して複雑な交通環境での自動運転知能を評価するフレームワークを提案した。CARLAシミュレータと人間評価で有効性を検証した。

• 大規模言語モデルを活用した自動運転の文脈認識型運動予測
  運動予測2024/3/1

  交通環境と履歴を画像・テキストプロンプトでLLMに与えて交通文脈を抽出し、運動予測モデルに統合して精度を向上。さらに0.7%のLLM拡張データで効率的に展開する手法を提案。

• LLM駆動ドライバーエージェントの運転スタイル整合
  自動運転/LLMエージェント2024/3/1

  人間の運転行動を自然言語データセット化し、実演とフィードバックによるマルチ整合フレームワークでLLMドライバーエージェントを個人の運転スタイルに合わせる手法を提案した。

• Enable Natural Tactile Interaction for Robot Dog based on Large-format Distributed Flexible Pressure Sensors
  2023/3/1
• "I am the follower, also the boss": Exploring Different Levels of Autonomy and Machine Forms of Guiding Robots for the Visually Impaired
  2023/2/1
• Can Quadruped Navigation Robots be Used as Guide Dogs?
  2022/10/1
• Evaluation of Pedestrian Safety in a High-Fidelity Simulation Environment Framework
  2022/10/1