Jianye Xu
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
- 安全フィルタリングを超えて：制御バリア関数を活用した連結自動運転車の強化学習強化学習/自動運転2026/5/1
制御バリア関数（CBF）の制約値を報酬信号に変換し、マルチエージェント強化学習の安全性を高める手法を提案。交差点シナリオで既存手法より高い性能とロバスト性を示した。
- サイバーフィジカルモビリティラボにおけるゼロショットMARLベンチマークsim2real2026/1/1
シミュレーション・デジタルツイン・実機を統合したCPM Lab上で、MARLによる自動運転車両の運動計画ポリシーのゼロショットsim-to-real転送を評価する再現可能なベンチマークを提案し、性能劣化の要因を分析した。
- 任意形状の道路境界に対応するリアルタイムCBFベース安全フィルタ安全フィルタ/運動計画2025/5/1
ポリラインで表された任意形状の道路境界を過度な近似なしに扱い、制御バリア関数を用いた二次計画問題として安全フィルタを定式化し、最大40Hzで動作することを示した。
- 自動運転車とロボット群のための小規模テストベッド：課題とロードマップテストベッド2025/3/1
自動運転車とロボット群の小規模テストベッドに関する課題を整理し、アクセシビリティ向上、ベストプラクティス共有、抽象化層による連携の3つのロードマップを提案した。
- 高次制御バリア関数の洞察とテイラー展開に基づく簡略化手法制御バリア関数2025/3/1
高次制御バリア関数の設計パラメータを削減するため、離散時間CBF条件をテイラー展開で近似するTTCBFを提案し、衝突回避実験で安全性を確認した。
- 車型ロボットのための学習ベース制御バリア関数：より保守的でない衝突回避に向けて衝突回避2024/11/1
車型ロボットの衝突回避において、従来の制御バリア関数が車体形状や向きを無視して保守的になる問題を、向きと形状を考慮した安全マージンをニューラルネットで微分可能に近似する学習ベースCBFで解決した。
- XP-MARL: 非定常性に対処するためのマルチエージェント強化学習における補助的優先順位付けマルチエージェント強化学習2024/9/1
協調型マルチエージェント強化学習において、エージェントに優先順位を学習させ、高優先度エージェントが先に行動して他に伝達することで非定常性を緩和するフレームワークXP-MARLを提案。
- 安全保証付き優先度付き軌道計画における計算レベルの制限軌道計画2024/9/1
並列優先度付き計画に到達可能性解析を導入して安全を保証し、逐次計算する車両のサブセット選択をグラフ分割問題として定式化することで、解品質を維持しつつ計算レベルを約64%削減した。
- コネクテッド自動運転車とロボット群のための小規模テストベッドに関する調査sim2real2024/8/1
自動運転車やロボット群の研究で使われる小規模テストベッドを、sense-plan-actパラダイムに基づく62の特徴で整理し、23のテストベッドを比較した調査論文。
- SigmaRL: 運動計画のためのサンプル効率と汎化性に優れたマルチエージェント強化学習フレームワークマルチエージェント強化学習2024/8/1
自動運転車の運動計画のための分散型マルチエージェント強化学習フレームワークSigmaRLを提案し、情報密度の高い観測設計によりサンプル効率と未知の交通シナリオへのゼロショット汎化を実現した。