Jiaxi Liu

収録論文 6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

• ジオメトリを考慮したインフラ固定型デノイザによるUWBセンシングと工事現場再構築
  センシング2026/7/1

  屋外UWB測距のノイズを、アンカー配置推定と距離投影を組み合わせた学習フレームワークで除去し、工事現場の空間再構築精度を向上させた。

• ポーズ条件付きUWBレンジノイズ除去によるV2I工事区間ジオメトリ再構築
  群制御2026/6/1

  工事区間のマッピングを目的に、車両のポーズ情報を活用したUWB測距のノイズ除去手法を提案し、実データとシミュレーションで精度向上を実証した。

• V2X-QA：自動運転におけるエゴ・インフラ・協調視点を横断するマルチモーダル大規模言語モデルの総合推論データセットとベンチマーク
  自動運転/ベンチマーク2026/4/1

  自動運転向けMLLMの評価を、車両・インフラ・協調の3視点に分離したプロトコルで行う実世界データセットとベンチマークを構築し、視点依存性や協調推論の課題を明らかにした。

• HERMES: ロングテール自動運転のための視覚言語モデルを用いたリスク認識型マルチモーダル統合システム
  自動運転/VLA2026/2/1

  視覚言語モデルを活用し、ロングテールな混在交通環境でのリスクを明示的に考慮した軌道計画を行う、エンドツーエンド自動運転フレームワークを提案。

• VLM-MPC: 視覚言語基盤モデルによるモデル予測制御を用いた自動運転
  自動運転/VLA2024/8/1

  視覚言語モデル(VLM)が生成した運転パラメータをモデル予測制御(MPC)に渡して車両を制御する非同期型の自動運転システムを提案し、nuScenesデータセットで安全性と滑らかさの向上を検証した。

• リスク占有：車路雲連携による新たな高効率パラダイム
  協調知覚2024/8/1

  車路雲統合アーキテクチャの下で、物体検出と局所マッピングを4次元（路面x・y座標、リスク、時間）の単一表現に統合した新しいリスク占有（RiskOcc）知覚パラダイムを提案し、その有効性を経路計画で検証した。