Junkai Jiang
収録論文 8本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
V2X/協調運転/VLM群制御リスク評価自動運転知覚軌道計画
※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
- 路側協調自動運転：データ基盤から視覚言語エンドツーエンド推論へV2X/協調運転/VLM2026/8/21
V2X協調運転のためのシミュレーションプラットフォームとVQAデータセットを構築し、視覚言語モデルを用いたエンドツーエンドの協調運転フレームワークAURORAを提案した。閉ループ評価で高い性能を達成した。
- CTS-PLL: 協調タスク順序付けとマルチエージェント経路探索のための堅牢かつ任意時点で動作するフレームワーク群制御2026/3/1
協調タスク順序付けとマルチエージェント経路探索問題に対して、ロックエージェント検出・解放機構と大規模近傍探索による任意時点改良を備えた階層的フレームワークを提案し、高成功率と高品質な解を実現した。
- ESCoT: 複数の車型ロボットのための拡張ステップベース協調軌道計画法群制御2025/8/1
複数の車型ロボットの軌道計画において、局所的な協調計画と重複構成の再計画を組み合わせることで、ステップベース手法の性能を向上させた。
- CTS-CBS：マルチエージェント協調タスク順序付けと経路探索の新手法群制御2025/3/1
エージェントが指定順にタスク地点を訪問しつつ衝突回避経路を計画するCTS-MAPF問題に対し、二段階探索で完全性と最適性を保証するCTS-CBSを提案し、実験で成功率と速度の大幅な向上を示した。
- EDRF: マルチモーダル軌道予測に基づく拡張運転リスク場とその応用リスク評価2024/10/1
深層学習によるマルチモーダル軌道予測とガウス分布モデルを統合し、交通参加者の不確実性を定量化する拡張運転リスク場（EDRF）を提案。交通リスク監視、自車リスク分析、運動・軌道計画への応用を示す。
- DenserRadar: 高密度LiDAR点群を用いた4Dミリ波レーダー点群検出器自動運転知覚2024/5/1
LiDARの高密度点群から3次元占有グリッドの正解データを作り、それを用いて4Dミリ波レーダーの点群を高密度・高精度に検出するネットワークを提案した論文。
- CSDO: 大規模マルチビークル軌道計画の効率と成功率を高める手法軌道計画2024/5/1
多数の車両の軌道計画を、粗い探索でホモトピー類を選び、分散型QPで衝突を解消する二段階手法CSDOで高速・高成功率に解く。
- A Risk-aware Planning Framework of UGVs in Off-Road Environment2024/2/1