Kejiang Ye

収録論文 7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

• 空の記憶：マルチエージェント記憶集約による低高度質問応答
  VLA2026/9/28

  分散したUAVの記憶を地上サーバで集約し、長期間の観測に関する質問に答える低高度質問応答（LAQA）を研究。記憶の価値を評価する生成敵対的試験（GAE）を提案し、通信制約下で記憶品質を最大化するMemCenフレームワークを開発した。

• マルチエージェント具現化質問応答のためのメモリ中心電力割り当て
  群制御2026/4/1

  マルチエージェント具現化質問応答（MA-EQA）において、メモリ品質（QoM）を最大化する電力割り当て手法を提案した論文。生成的敵対的試験（GAE）を用いてQoMを評価し、通信リソース制約下で電力配分を最適化する。

• ガウススプラッティングとクロスレイヤ最適化による通信効率の良いロボット複合現実
  複合現実/通信最適化2025/8/1

  ロボットの姿勢からガウススプラッティングモデルで画像を生成し、画像アップロードを削減するGSMRを提案。さらに通信と電力配分を最適化するGSCLOで超低通信コストの複合現実を実現。

• ガウススプラッティングによるグリーンなロボティック複合現実
  複合現実2025/4/1

  ロボット複合現実システムにおいて、ガウススプラッティングで環境をモデル化し、画像アップロードを削減することで通信エネルギーを10分の1以下に抑える手法を提案した。

• 混雑環境に頑健な遮蔽回避のための運動支援検出
  知覚・検出2024/12/1

  ロボットが目標を見やすい視点へ能動的に移動し、混雑環境でも遮蔽を避けて検出精度を高める手法を提案した論文。

• ロボットセンサネットワーク：高速クロスレイヤ最適化による相互通信制御支援の実現
  群制御2024/4/1

  移動ロボットがセンサデータを収集するRSNにおいて、通信と制御を相互に支援するMCCAを提案し、MPC2でリアルタイムに軌道と電力を最適化した。

• Edge-Assisted V2X Motion Planning and Power Control Under Channel Uncertainty
  2022/12/1