Juntong Peng
収録論文 7本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
遠隔操作/フリート管理自動運転/V2X自動運転/VLA自動運転VLA
※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
- FleetAgent: ベクトル化V2Nメッセージによる自律フリート向け遠隔操作アシスタント遠隔操作/フリート管理2026/6/1
大規模な自律走行車両群の遠隔操作を支援するため、ベクトル化された車両-ネットワーク間メッセージを入力とするクラウド上のマルチモーダル大規模言語モデルを提案し、介入優先度のスコアリングと自然言語での説明を生成する。
- 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。
- 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。
- 自動運転のための生成AI：フロンティアと機会自動運転2025/5/1
生成AI（VAE・GAN・拡散モデル・LLM）を自動運転スタック全体にどう応用するかを体系的に整理したサーベイ。データ生成からEnd-to-End運転、デジタルツイン、評価・安全・規制まで課題と研究方向をまとめる。
- 車載ビジョン言語モデルによる個人適応型自動運転の運動制御：システム設計と実車検証VLA2024/11/1
車載向けの軽量VLMとRAGベースの記憶モジュールを組み合わせ、人間のフィードバックから個人の運転嗜好を継続学習して低遅延で個別化された運転を実現し、実車実験でテイクオーバー率を最大76.9%削減した。
- 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。
- Graph-based Decentralized Task Allocation for Multi-Robot Target Localization2023/9/1