Juanwu Lu

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

• 行動潜在変数による制御可能なシミュレーションエージェント
  シミュレーション2026/7/1

  運転行動の模倣と解釈可能な軸に沿った制御を両立する交通シミュレーションエージェントを提案し、閉形式の変分更新で行動潜在変数を推定し、混合チャンネルマスク学習で条件付けされたフローマッチング生成器を用いる。

• OmniV2X: 効率的なエンドツーエンド協調運転のための生成的基盤プランナー
  自動運転/V2X2026/6/1

  V2X協調運転のための生成的基盤モデルを提案し、マルチモーダル・マルチエージェント観測を直接解釈して軌道生成を行う。大規模単一エージェントデータで事前学習し、軽量なV2Xトークンで協調環境に適応することで、少ないデータと通信帯域で最先端性能を達成した。

• 空間平滑化による価値学習
  強化学習2026/2/1

  オフライン目標条件付き強化学習において、距離的制約を局所空間測度の期待値として再解釈し、微分演算子を必要とせずに構造化された価値表現を学習する手法を提案。

• SIMSplat: 言語整合4Dガウシアンスプラッティングによる運転シナリオ生成
  sim2real2025/10/1

  外観・運動・位置の意味をガウシアンシーングラフに埋め込み、自然言語で運転シーンを検索・編集・マルチエージェントシミュレーションできるフレームワークを提案。

• 閉ループ確率的マルチエージェントシミュレータの学習について
  マルチエージェントシミュレーション2025/8/1

  階層ベイズモデルに基づく確率的フレームワークNIVAを提案し、閉ループのマルチエージェント交通シミュレーションを実現した。Waymoデータセットで既存手法と同等の性能を示しつつ、意図や運転スタイルの制御を可能にした。

• VLM統合型実世界自動運転のための階層的テストプラットフォーム
  自動運転/VLA2025/6/1

  VLMを組み込んだ自動運転システムを実世界の閉鎖コースで評価するため、低遅延ミドルウェアと知覚・計画・制御を分離した階層的テストプラットフォームを提案し、ケーススタディで有効性を示した。

• LLM4AD：自動運転のための大規模言語モデル — 概念・レビュー・ベンチマーク・実験・将来動向
  自動運転2024/10/1

  自動運転に大規模言語モデルを応用するLLM4ADの概念を提唱し、既存研究のレビュー、ベンチマーク構築、実車実験を通じて、その可能性と課題を包括的に整理した論文。

• 汎化性と解釈性を両立する運動予測：深層変分ベイズアプローチ
  運動予測2024/3/1

  周囲車両の将来挙動を予測するため、目的地の空間分布を変分混合ガウスで推定する解釈可能な生成モデルGNeVAを提案し、分布外ケースへの汎化性も向上させた。