Jianqiang Wang
Tsinghua University
収録論文 45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
- FocusDrive：視覚的フォーカスを用いた自動運転の推論自動運転2026/9/27
自動運転の計画推論に、注視すべき物体とその位置を画像パッチ参照で明示する視覚フォーカス表現を導入し、注視予測とend-to-end計画性能を向上させた研究。
- READ: エンドツーエンド自動運転のためのリスク情報に基づく場の学習自動運転2026/9/11
幾何学的・行動的制約から計画に整合した明示的なリスク表現を学習し、候補軌道に沿って微分可能に評価することで、エンドツーエンド自動運転の安全性を向上させるフレームワークを提案。
- より安全なエンドツーエンド自動運転のためのデータ駆動型リスクフィールド自動運転2026/9/9
ルールベースの安全事前分布をペアワイズなリスク順序ラベルに変換し、相対的なリスク順序を保つリスクフィールドを学習することで、エンドツーエンド自動運転の安全性を向上させる手法DRiFを提案した。
- 視覚目標条件付き制御による自律掘削掘削/模倣学習2026/8/22
掘削ロボットの動作を、画像上の目標領域マスクと行動チャンク変換器を用いて制御する枠組みを提案し、シミュレーションで高い目標達成率と作業効率を実証した。
- 路側協調自動運転：データ基盤から視覚言語エンドツーエンド推論へV2X/協調運転/VLM2026/8/21
V2X協調運転のためのシミュレーションプラットフォームとVQAデータセットを構築し、視覚言語モデルを用いたエンドツーエンドの協調運転フレームワークAURORAを提案した。閉ループ評価で高い性能を達成した。
- DRIFT: ドリフトと集約によるモーションプランニングモーションプランニング2026/7/1
エンドツーエンドの軌道プランナーにおいて、潜在空間でのワンステップドリフトとシーン認識型の提案集約を組み合わせ、複数の運転行動を表現しつつ単一の実行可能な軌道を生成する手法を提案。
- CLEAR: エンドツーエンド自動運転のための認知と潜在評価による適応ルーティング自動運転2026/6/1
拡散モデルの反復処理による遅延を避け、VAE潜在空間での単一ステップ生成と大規模言語モデルによるシーン理解を組み合わせた高速な自動運転プランニング手法を提案。NAVSIMベンチマークで最高性能を達成。
- 運転リスクは二次元の回避加速度から生じる自動運転/リスク評価2026/4/1
衝突回避の二次元的性質を考慮した新しいリスク指標「回避加速度(EA)」を提案し、実データで従来のTTCより早期かつ高精度に衝突リスクを評価できることを示した論文。
- MISTY: ミキサーベース単一ステップドリフトによる高スループット動作計画自動運転/動作計画2026/4/1
拡散モデルによる反復推論の遅さを解消するため、単一ステップ推論で高品質な軌道生成を実現する新しい動作プランナーMISTYを提案した。潜在空間でのドリフト損失により訓練時に複雑な分布変化を吸収し、能動的な追い越しなどの新しい行動を生成できる。
- シーンから物体へ：テキスト誘導による二重視線予測運転注意予測2026/4/1
運転者の物体レベルの注意予測を実現するため、データ構築からモデル設計までの新しい枠組みを提案し、マルチモーダル大規模言語モデルとSAM3を用いて物体レベルの視線データセットを構築し、デュアルブランチの視線予測モデルを開発した。
- 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。
- CTS-PLL: 協調タスク順序付けとマルチエージェント経路探索のための堅牢かつ任意時点で動作するフレームワーク群制御2026/3/1
協調タスク順序付けとマルチエージェント経路探索問題に対して、ロックエージェント検出・解放機構と大規模近傍探索による任意時点改良を備えた階層的フレームワークを提案し、高成功率と高品質な解を実現した。
- DriveCode: LLMベース自動運転のためのドメイン特化型数値エンコーディング自動運転2026/3/1
数値を専用埋め込みとして表現するDriveCodeを提案し、LLMベース自動運転における軌道予測と制御信号生成の精度を向上させた。
- 混在交通流におけるコネクテッド・自動運転車のためのマルチソース・ヒューマン・イン・ザ・ループ・デジタルツイン・テストベッドテストベッド/シミュレーション2026/3/1
実車・仮想車両と人間ドライバーを統合した、混在交通環境でのCAVテストベッドを提案し、プラトゥーニング実験でその有効性を示した。
- 進化的身体知：グラフニューラルネットワークによるソフトロボティクスの形態と制御の共設計進化ロボティクス/共設計2026/3/1
ソフトロボットの形態と制御を同時に最適化する共設計問題に対し、ロボットをグラフとして表現し、グラフ注意ネットワークとMLPを用いた方策を進化的に最適化する手法を提案した。
- 最適化可能から対話可能へ：車両・インフラ協調システムの混合デジタルツイン試験デジタルツイン/試験2026/3/1
車両・インフラ協調システムの試験に、人間が直接介入できるL5レベルの対話可能なデジタルツインを導入し、高品質なコーナーケースを生成するフレームワークを提案した。
- SymDrive: 対称自己回帰オンライン復元によるリアルで制御可能な運転シミュレータ自動運転シミュレーション2025/12/1
拡散モデルを用いて、自動運転向けの高精細な新規視点生成と車両挿入などのシーン編集を統合的に行うシミュレータを提案した論文。
- CogDrive: 認知駆動型マルチモーダル予測・計画融合による安全な自動運転自動運転2025/12/1
認知表現と安全志向の軌道最適化を組み合わせ、マルチモーダルな相互作用予測と計画を統合した自動運転フレームワークを提案。
- 障害物属性を考慮したマルチモーダル分類ネットワーク誘導型4輪独立操舵自動駐車軌道計画軌道計画2025/12/1
視覚情報と車両状態を融合したマルチモーダル認識ネットワークでシーンを理解し、障害物を「通行不可・またぎ越し・乗り越え」に分類して4輪独立操舵車の駐車軌道を効率的に計画する手法を提案した。
- Modified-Emergency Index (MEI): 横方向の衝突における自動運転の危険度指標自動運転安全性評価2025/10/1
自動運転の横方向の衝突リスクを定量化する新指標MEIを提案し、既存指標より高精度に危険度を評価できることを示した。
- RaFD: フロー誘導型レーダー検出による堅牢な自動運転自動運転/レーダー検出2025/9/1
レーダーのBEVフレーム間フローを推定し、その幾何学的手がかりを検出に活用することで、ノイズやゴーストに強いレーダー単独の物体検出手法を提案した論文。
- Equi-RO: 同変ネットワークによる4Dミリ波レーダオドメトリオドメトリ/レーダ2025/9/1
4Dミリ波レーダのドップラー速度を不変特徴に変換し、同変・不変ネットワークとグラフ構造でフレーム間対応を強化するオドメトリ手法を提案。公開データセットで並進・回転精度を改善。
- ESCoT: 複数の車型ロボットのための拡張ステップベース協調軌道計画法群制御2025/8/1
複数の車型ロボットの軌道計画において、局所的な協調計画と重複構成の再計画を組み合わせることで、ステップベース手法の性能を向上させた。
- 知能コネクテッド車のための予測的リスク解析と安全軌道計画自動運転/軌道計画2025/6/1
周囲物体の将来軌道を予測し、時空間離散化した予測的リスク解析に基づいて安全な走行軌道を生成する枠組みを提案し、シミュレーションと実車実験で有効性とリアルタイム性を確認した。
- CTS-CBS：マルチエージェント協調タスク順序付けと経路探索の新手法群制御2025/3/1
エージェントが指定順にタスク地点を訪問しつつ衝突回避経路を計画するCTS-MAPF問題に対し、二段階探索で完全性と最適性を保証するCTS-CBSを提案し、実験で成功率と速度の大幅な向上を示した。
- Griffin: 空陸協調による検出・追跡データセットとベンチマーク空陸協調認識2025/3/1
ドローンと地上車両の協調認識のための37kフレーム超の3D知覚データセットと、通信効率や遅延・欠損・位置ノイズに対する頑健性を評価するベンチマークを提案した。
- SafeDrive: 大規模言語モデルを用いた自動運転車の知識・データ駆動型リスク感受意思決定自動運転/LLM意思決定2024/12/1
リスク評価・記憶・LLM推論・反省の4モジュールを組み合わせ、動的で高リスクな環境でも安全な自動運転の意思決定を実現するフレームワークを提案し、実世界データセットで100%の安全率と85%超の人間らしい判断一致を達成した。
- RINO: 非反復推定による高精度・堅牢なレーダー慣性オドメトリレーダー慣性オドメトリ2024/11/1
霧・雨・雪などの悪天候下でも機能するレーダー慣性オドメトリ(RINO)を提案。適応的疎結合と投票機構で不確かさを推定し、カルマンフィルタで融合することで精度と堅牢性を向上させた。
- EDRF: マルチモーダル軌道予測に基づく拡張運転リスク場とその応用リスク評価2024/10/1
深層学習によるマルチモーダル軌道予測とガウス分布モデルを統合し、交通参加者の不確実性を定量化する拡張運転リスク場（EDRF）を提案。交通リスク監視、自車リスク分析、運動・軌道計画への応用を示す。
- LLM誘導階層推論と洗練による制御可能な交通シミュレーション交通シミュレーション2024/9/1
LLMの階層的推論と自己反省を活用し、複雑な交通シナリオを制御可能に生成する拡散ベースのシミュレーション手法を提案。
- S2O: 主観的な感覚と客観的評価を橋渡しする統合型運転意思決定性能評価手法自動運転意思決定評価2024/9/1
安全性・時間効率・快適性・エネルギー効率の4要因をモデル化し、人間の主観評価を客観的な運転指標で表現する統合評価手法S2Oを提案。約1,000件の運転事例を含むD2Eデータセットで検証した。
- 自動運転の安全性に向けた汎用制御修正手法自動運転/安全制御2024/9/1
ベクトル化知覚と占有グリッドマップを入力とし、新たなバリア関数で多様な交通シーン制約を統合的に扱う制御修正手法を提案し、複雑なシーンでの安全性を検証した。
- D2E: ドライバー状態と人間評価を含む自動運転意思決定データセット自動運転/データセット2024/6/1
ドライバーの生理信号・視線・一人称視点映像と、40名の人間による評価スコアを統合した自動運転意思決定用データセットD2Eを構築し、高インタラクションな運転シーンを1100件以上収録した。
- DenserRadar: 高密度LiDAR点群を用いた4Dミリ波レーダー点群検出器自動運転知覚2024/5/1
LiDARの高密度点群から3次元占有グリッドの正解データを作り、それを用いて4Dミリ波レーダーの点群を高密度・高精度に検出するネットワークを提案した論文。
- CSDO: 大規模マルチビークル軌道計画の効率と成功率を高める手法軌道計画2024/5/1
多数の車両の軌道計画を、粗い探索でホモトピー類を選び、分散型QPで衝突を解消する二段階手法CSDOで高速・高成功率に解く。
- A Risk-aware Planning Framework of UGVs in Off-Road Environment2024/2/1
- DDM-Lag : A Diffusion-based Decision-making Model for Autonomous Vehicles with Lagrangian Safety Enhancement2024/1/1
- MTD-GPT: A Multi-Task Decision-Making GPT Model for Autonomous Driving at Unsignalized Intersections2023/7/1
- A Survey on Datasets for Decision-making of Autonomous Vehicle2023/6/1
- 4D Millimeter-Wave Radar in Autonomous Driving: A Survey2023/6/1
- Mixed Cloud Control Testbed: Validating Vehicle-Road-Cloud Integration via Mixed Digital Twin2022/12/1
- Synthesize Efficient Safety Certificates for Learning-Based Safe Control using Magnitude Regularization2022/9/1
- Conflict-free Cooperation Method for Connected and Automated Vehicles at Unsignalized Intersections: Graph-based Modeling and Optimality Analysis2021/7/1
- Formation Control with Lane Preference for Connected and Automated Vehicles in Multi-lane Scenarios2021/6/1
- Combining Deep Reinforcement Learning and Safety Based Control for Autonomous Driving2016/12/1