Keqiang Li
Tsinghua University
収録論文 17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
- 評価こそがマルチモーダル自動運転の鍵自動運転計画2026/9/25
マルチモーダル自動運転計画における生成と評価の非対称性を指摘し、安全性スコアラーとVLMガイド変調器を備えた統合軌道評価器と段階的学習戦略を提案して、NAVM v1で人間専門家を超える性能を達成した。
- 目標選択から掘削まで：連続自律掘削のための学習ベースフレームワーク自律掘削2026/9/24
LiDAR地形認識による目標選択と強化学習・模倣学習を組み合わせ、連続的な自律掘削を実現するフレームワークを提案し、実機実験で有効性を示した。
- 視覚目標条件付き制御による自律掘削掘削/模倣学習2026/8/22
掘削ロボットの動作を、画像上の目標領域マスクと行動チャンク変換器を用いて制御する枠組みを提案し、シミュレーションで高い目標達成率と作業効率を実証した。
- REACT: 車輪型移動ロボットの連続隊列ナビゲーションのための環境適応型アーキテクチャ群制御2026/5/1
車輪型移動ロボットの隊列制御において、環境に応じて隊列を動的に生成・維持する階層型アーキテクチャREACTを提案し、衝突のない割り当てと時空間軌道計画により障害物環境での連続ナビゲーションを実現した。
- 最適化可能から対話可能へ：車両・インフラ協調システムの混合デジタルツイン試験デジタルツイン/試験2026/3/1
車両・インフラ協調システムの試験に、人間が直接介入できるL5レベルの対話可能なデジタルツインを導入し、高品質なコーナーケースを生成するフレームワークを提案した。
- 混在交通流におけるコネクテッド・自動運転車のためのマルチソース・ヒューマン・イン・ザ・ループ・デジタルツイン・テストベッドテストベッド/シミュレーション2026/3/1
実車・仮想車両と人間ドライバーを統合した、混在交通環境でのCAVテストベッドを提案し、プラトゥーニング実験でその有効性を示した。
- 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。
- 知能コネクテッド車のための予測的リスク解析と安全軌道計画自動運転/軌道計画2025/6/1
周囲物体の将来軌道を予測し、時空間離散化した予測的リスク解析に基づいて安全な走行軌道を生成する枠組みを提案し、シミュレーションと実車実験で有効性とリアルタイム性を確認した。
- 自律運転のための人間らしい軌道予測に向けて：行動中心アプローチ軌道予測2025/5/1
周囲車両との直接的・間接的な相互作用を動的に捉える行動認識モジュールを組み込んだ軌道予測モデルHiTを提案し、複数の実世界データセットで従来手法を上回る性能を示した。
- 4D Millimeter-Wave Radar in Autonomous Driving: A Survey2023/6/1
- Mixed Cloud Control Testbed: Validating Vehicle-Road-Cloud Integration via Mixed Digital Twin2022/12/1
- Integrated Decision and Control for High-Level Automated Vehicles by Mixed Policy Gradient and Its Experiment Verification2022/10/1
- Self-learned Intelligence for Integrated Decision and Control of Automated Vehicles at Signalized Intersections2021/10/1
- Conflict-free Cooperation Method for Connected and Automated Vehicles at Unsignalized Intersections: Graph-based Modeling and Optimality Analysis2021/7/1
- Formation Control with Lane Preference for Connected and Automated Vehicles in Multi-lane Scenarios2021/6/1
- Centralized Cooperation for Connected and Automated Vehicles at Intersections by Proximal Policy Optimization2019/12/1
- Combining Deep Reinforcement Learning and Safety Based Control for Autonomous Driving2016/12/1