Jun Li
A*STAR
収録論文 43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
- 検索関連性を超えて：視覚言語運転のためのシーン接地型リスク含意VLA2026/9/28
運転シーンの知覚事実から知識グラフとSWRL推論でリスク関係を導出し、VLMと拡散プランナーの判断を条件付けることで、検索ベースの安全知識より計画安全性を向上させた。
- DA-GRD: 知覚と実行の不一致下での触覚による把持回復のための意思決定を考慮した把持関連曖昧性解消触覚/マニピュレーション2026/9/24
物体が動いて視覚ベースの把持位置がずれた際に、少数の触覚プローブで候補を絞り込み、実行可能な把持を回復する手法を提案。
- Auto-JEPA: エンドツーエンド自動運転のための連続意図の潜在世界モデル自動運転2026/7/1
将来の完全な世界を再構築する代わりに、将来の自己軌道に影響するシーン特徴のみに焦点を当てた、行動指向の潜在世界モデルを提案。意図埋め込みを予測し、固定軌跡メモリから実行可能な軌跡を検索・選択する。
- SinD 2.0：信号交差点におけるSOTIF指向の安全検証のための意味的リスク注釈付きマルチシティUAVデータセットデータセット2026/7/1
本論文は、複数都市の信号交差点を対象としたドローン撮影による大規模データセットSinD 2.0を紹介し、安全検証に必要な意味的リスク注釈と高密度の危険事象を提供する。
- ロボットをトークンとして：協調マルチロボット軌道生成のための統一拡散トランスフォーマー群制御2026/6/1
各ロボットをトークンとして扱う拡散トランスフォーマーを提案し、複数ロボットの軌道をフィードフォワードで直接生成する。個々の安全性と全体の接続性を満たす軌道を生成できる。
- エッジインテリジェンスに向けた自律ナビゲーション：ロボット支援データ収集アプローチナビゲーション2026/4/1
複雑な環境でエッジAIのためのデータ収集を行うロボットのナビゲーション手法を提案。通信と学習の性能を同時に最適化する方式で、非見通し環境でも効率的にデータを集められることをシミュレーションで示した。
- ImagiNav: 生成的視覚予測と逆動力学によるスケーラブルな身体化ナビゲーションナビゲーション2026/3/1
ロボットのナビゲーションを、言語指示を視覚的なサブゴールに分解し、生成ビデオモデルで未来の軌道を想像し、逆動力学モデルで軌道を抽出するというモジュール方式で実現。ロボットデータなしでゼロショット転移を達成する。
- 協調知覚による遮蔽リスク軽減の実証分析協調知覚2026/2/1
遮蔽された道路利用者によるリスクを評価する新指標RTLを提案し、V2X普及率の非線形な効果を分析。非対称通信で低普及率でも高いリスク軽減を実現。
- SPLIT: 自律走行車の制御指向モデリングのための誤差ダイナミクスのスパースインクリメンタル学習モデルベース制御2026/2/1
車両モデルを不変要素と変動要素に分解し、局所的なインクリメンタル学習とGPのスパース化により、リアルタイム制御に適した高精度なハイブリッドモデルを構築する手法を提案。
- AdaMorph: 身体性適応型Transformerによる統合モーションリターゲティングモーションリターゲティング2026/1/1
人間の動作を多様なロボット形態へ変換する際、単一モデルで対応できる統合的なニューラルリターゲティング手法を提案。身体性制約に応じて特徴を動的に調整し、12種の人型ロボットでゼロショット汎化を実証した。
- TIDAL: 拡散と行動の時間的インターリーブループによる高頻度VLA制御VLA2026/1/1
拡散ベースVLAの推論遅延を解消するため、低頻度の意味推論と高頻度の行動生成を分離・交互実行する階層フレームワークを提案し、動的環境での追従性能を向上させた。
- 観測前のリスクを見抜く：視覚言語モデルによる自動運転の潜在的リスク推論VLA2025/11/1
自動運転における「まだ観測されていない潜在的リスク」を推論するための視覚言語データセットPotentialRiskQAと、それに基づく推論フレームワークPR-Reasonerを提案した。
- モデル情報最適化による平面検出とランキング平面検出2025/8/1
深度画像から平面を検出する際、RANSACの閾値依存による誤検出を防ぐため、モデル情報最適化に基づく枠組みを提案し、真の平面数決定と各平面の品質ランキングを可能にした。
- 自動運転車の予測と計画の統合に向けた自己教師あり事前学習予測・計画2025/7/1
マスク付きオートエンコーダを用いて道路網・他車軌跡・経路を再構成し、予測と計画を統合する事前学習フレームワークPlan-MAEを提案。大規模データセットで計画性能が大幅に向上。
- TruckV2X: トラック中心の協調知覚データセット協調知覚2025/7/1
大型トラックの死角や遮蔽に対応するため、LiDARとカメラ、トラクタ・トレーラ・CAV・路側機の協調を含む初の大規模トラック中心協調知覚データセットを構築し、性能ベンチマークを提示した。
- Astra：階層型マルチモーダル学習による汎用移動ロボットの実現移動ロボットナビゲーション2025/6/1
マルチモーダルLLMとマルチタスクネットワークを組み合わせた二重モデルアーキテクチャにより、多様な屋内環境で移動ロボットのナビゲーションを実現した。
- S2R-Bench: 自動運転のためのSim-to-Real評価ベンチマークsim2real2025/5/1
実世界の多様な道路・天候・照明条件で収集したセンサ異常データを用い、自動運転の知覚アルゴリズムのロバスト性を評価する初の実環境ベースの腐敗ロバスト性ベンチマークを提案した。
- 情報センサとしての無線通信：マルチエージェント協調知覚のサーベイ協調知覚2025/5/1
V2X通信を「情報センサ」と捉え、協調知覚における情報表現・融合・大規模展開の3軸で最新研究を整理したサーベイ。
- 低次元残差モデルを用いた学習ベースMPCによる自動運転自動運転/MPC2024/12/1
車両モデルを不変部と可変部に分解し、可変部の誤差を低次元残差モデルで学習することで、MPCのモデル精度と制御性能を向上させる手法を提案した論文。
- V2I-Calib++: 都市交差点における協調知覚のためのマルチ端末空間キャリブレーション手法キャリブレーション2024/10/1
GPS信号が不安定な都市交差点において、位置情報の事前知識なしで複数のLiDAR間の外部パラメータをリアルタイムにキャリブレーションする手法を提案。
- ナビゲーション経路から目標点を生成するエンドツーエンド自動運転プランニング自動運転プランニング2024/6/1
ナビ経路から将来の目標点を生成し、それを基に走行軌道を計画するNTT手法を提案。nuScenesで高い計画性能を示した。
- 自動運転の計画における不確実性を考慮した予測と応用：定義・手法・比較自動運転計画2024/3/1
短期・長期の偶然的不確実性と認識的不確実性を同時にモデル化する予測・計画フレームワークを提案し、CommonRoadベンチマークで既存手法より高精度・高信頼な計画を実現した。
- 安全で信頼性の高い自動運転に向けて：動的占有集合予測予測2024/2/1
軌道予測ネットワークと占有集合予測モジュールを組み合わせ、交通参加者の将来の取り得る占有領域を予測する手法を提案した論文。
- Legal Decision-making for Highway Automated Driving2023/7/1
- Path Planning for Air-Ground Robot Considering Modal Switching Point Optimization2023/5/1
- Self-Aware Trajectory Prediction for Safe Autonomous Driving2023/5/1
- Human Machine Co-adaption Interface via Cooperation Markov Decision Process System2023/5/1
- A Spatial Calibration Method for Robust Cooperative Perception2023/4/1
- Failure Detection for Motion Prediction of Autonomous Driving: An Uncertainty Perspective2023/1/1
- Coupled Modeling and Fusion Control for a Multi-modal Deformable Land-air Robot2022/11/1
- A Cooperative Perception System Robust to Localization Errors2022/10/1
- A Multi-modal Deformable Land-air Robot for Complex Environments2022/10/1
- Intelligent Amphibious Ground-Aerial Vehicles: State of the Art Technology for Future Transportation2022/7/1
- Temporal and Spatial Online Integrated Calibration for Camera and LiDAR2022/7/1
- Accelerating Grasp Learning via Pretraining with Coarse Affordance Maps of Objects2022/5/1
- A Method for Self-Service Rehabilitation Training of Human Lower Limbs2022/5/1
- Dynamic Registration: Joint Ego Motion Estimation and 3D Moving Object Detection in Dynamic Environment2022/4/1
- Road Traffic Law Adaptive Decision-making for Self-Driving Vehicles2022/4/1
- KIT Bus: A Shuttle Model for CARLA Simulator2021/6/1
- An Extension of BIM Using AI: a Multi Working-Machines Pathfinding Solution2021/5/1
- Towards A Deep Insight into Landmark-based Visual Place Recognition: Methodology and Practice2018/8/1
- Automatic Vector-based Road Structure Mapping Using Multi-beam LiDAR2018/4/1
- TiEV: The Tongji Intelligent Electric Vehicle in the Intelligent Vehicle Future Challenge of China2018/4/1