Jinhao Li
Tsinghua University
収録論文 8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。
- ScoRe-Flow: スコアベース強化学習によるフローマッチングの完全な分布制御強化学習/フローマッチング2026/4/1
フローマッチングポリシーを強化学習で微調整する際、スコア関数によるドリフト変調と学習可能な分散予測を組み合わせ、遷移の平均と分散を分離制御する手法を提案。D4RLや操作タスクで高速収束と成功率向上を実証。
- 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。
- STEP: 時空間一貫性予測によるウォームスタート視覚運動ポリシーVLA2026/2/1
拡散ポリシーの推論遅延を、時空間一貫性予測で高品質なウォームスタート行動を生成し、速度対応摂動注入で実行停止を防ぐことで高速化した手法。
- 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。
- 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。