Jiaqi Ma
収録論文 22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
- SCAPE: シナリオ条件付きシミュレーション拡張ポリシー評価評価手法2026/8/19
実世界でのポリシー性能を、限られた実機データと大量のシミュレーションデータを組み合わせてシナリオごとに予測する評価フレームワークを提案した。
- What-If World: 身体性シナリオにおける汎用世界モデルのための因果ベンチマーク世界モデル2026/5/26
ビデオ生成モデルが物理的介入に正しく反応するかを評価するため、1つの物理変数だけが異なるプロンプトペアを用いたベンチマーク「What-If World」を提案し、9つの最先端モデルが低スコアであることを示した。
- MDrive: エンドツーエンドマルチエージェントシステムのための閉ループ協調運転ベンチマーク自動運転/協調運転/ベンチマーク2026/5/1
V2X通信を用いた協調運転の評価を閉ループで行うベンチマークMDriveを提案し、マルチエージェントシステムの利点と課題を明らかにした。
- BridgeSim: 自動運転エンドツーエンドにおけるオープンループとクローズドループのギャップの解明自動運転2026/4/1
オープンループ評価で高得点でもクローズドループ運用で失敗する原因を分析し、テスト時適応でギャップを緩和する手法を提案した論文。
- TIC-VLA：動的環境におけるロボットナビゲーションのための制御内思考型視覚-言語-行動モデルVLA2026/2/1
遅延する意味推論を明示的にモデル化し、非同期推論に適応した視覚-言語-行動モデルを提案。動的環境での言語誘導ナビゲーションをリアルタイム制御で実現する。
- Token Expand-Merge: VLAモデルのための学習不要トークン圧縮VLA2025/12/1
VLAモデルの推論を高速化するため、追加トークンの動的展開と行動認識に基づく統合を組み合わせた学習不要のトークン圧縮手法TEAM-VLAを提案し、LIBEROで成功率を維持しつつ速度を改善した。
- MDG: 交通環境におけるマルチエージェント行動モデリングのためのマスク付きデノイジング生成マルチエージェント/交通シミュレーション2025/11/1
マルチエージェントの行動モデリングを、独立にノイズを加えた時空間テンソルの再構成として定式化し、1回か数回の順伝播で予測・シミュレーション・計画・条件付き生成を統一的に扱える生成フレームワークを提案。
- リスクマップをミドルウェアとして：協調型エンドツーエンド自動運転の解釈可能なリスク認識計画自動運転2025/8/1
リスクマップを中間表現として用い、複数車両の協調知覚と学習ベースMPCを組み合わせることで、解釈可能でリスクを考慮したエンドツーエンド自動運転フレームワークを提案した。
- CooperRisk: マルチエージェント協調知覚と予測による運転リスク定量化パイプラインV2X協調知覚2025/6/1
V2Xを活用して複数車両の知覚情報を統合し、将来の複数時点における運転リスクを解釈可能なリスクマップとして定量化するパイプラインを提案した。
- InSPE: 異種マルチモーダルインフラセンサ配置の迅速評価協調知覚/インフラセンシング2025/4/1
交差点などのインフラにマルチモーダルセンサをどこに置くかを、センサ被覆・遮蔽・情報利得の3指標で迅速に評価する手法InSPEを提案し、CARLAベースのデータ生成ツールとInfra-Setデータセットを構築した。
- V2X-ReaLO: 実環境における協調知覚のためのオープンオンラインフレームワークとデータセット協調知覚2025/3/1
実車とスマートインフラ上で動作するオンライン協調知覚フレームワークを構築し、中間融合の実現可能性を実環境で初めて実証するとともに、動的環境での評価用データセットを公開した。
- 交通規制データベースと視覚言語モデルを活用した規制対応経路計画自動運転/VLA2025/3/1
RGBカメラと視覚言語モデル、機械可読な交通規制データベースを組み合わせ、自動運転車が法規を守りながら経路を計画・判断できるフレームワークを提案し、シミュレーションと実車で検証した。
- AgentAlign: エージェント間センサ相関のずれに適応する協調知覚フレームワーク協調知覚/V2X2024/12/1
複数車両・インフラ間の異種センサ情報のずれを動的に補正する特徴アライメント手法を提案し、ノイズ環境下でも頑健な協調知覚を実現した。
- Optimizing the Placement of Roadside LiDARs for Autonomous Driving2023/10/1
- The OpenCDA Open-source Ecosystem for Cooperative Driving Automation Research2023/1/1
- Analyzing Infrastructure LiDAR Placement with Realistic LiDAR Simulation Library2022/11/1
- BTO-RRT: A rapid, optimal, smooth and point cloud-based path planning algorithm2022/11/1
- Automated Driving Systems Data Acquisition and Processing Platform2022/11/1
- V2XP-ASG: Generating Adversarial Scenes for Vehicle-to-Everything Perception2022/9/1
- Model-Agnostic Multi-Agent Perception Framework2022/3/1
- OPV2V: An Open Benchmark Dataset and Fusion Pipeline for Perception with Vehicle-to-Vehicle Communication2021/9/1
- OpenCDA:An Open Cooperative Driving Automation Framework Integrated with Co-Simulation2021/7/1