Kun Jiang
収録論文 32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
- nuTruck: 分散電動駆動トラックの自動運転計画のベンチマーク自動運転/ベンチマーク2026/7/1
分散電動駆動トラック（DET）向けに、高精度な非線形車両モデルと閉ループ評価を備えた初のベンチマークnuTruckを提案し、学習ベースのプランナーの性能を評価した。
- 状態認識型探索を備えたデュアルフロー強化学習強化学習2026/6/29
連続制御タスクにおいて、報酬分布と方策分布をフローマッチングで同時にモデル化し、多峰性の探索を改善する新しいアクタークリティック手法を提案した。
- FUSE: 車両・ロボットSLAMシステムにおける統合状態推定のためのフレームワークSLAM2026/5/1
SLAMの状態推定プロセスを観測取り込み・伝播・更新・状態問い合わせのインターフェースに分離し、設計選択を独立に変更可能にするフレームワークFUSEを提案。LiDAR-IMU実装で評価し、Faster-LIOと比較して誤差を低減した。
- 4DLidarOpen: 動作認識のためのオープンな4D FMCWライダーデータセットデータセット2026/5/1
自動運転向けに、4D FMCWライダーによる速度情報を含む大規模なマルチモーダルデータセットを構築し、3D物体検出やBEVセグメンテーション、フロー予測などのベンチマークを提供した。
- XEmbodied: 大規模具現環境向けに幾何・物理的手がかりを強化した基盤モデルVLA/基盤モデル2026/4/1
クラウド側でVLMに3次元幾何認識と物理的手がかりを統合し、空間推論や具現化タスクの性能を向上させる基盤モデルを提案した。
- 物理情報を組み込んだ二重分岐エンコーダによる深層混合クープマン車両ダイナミクスモデル：分散電動駆動トラック向け車両ダイナミクスモデリング2026/3/1
分散電動駆動トラックの複雑な非線形ダイナミクスを、クープマン作用素理論と二重分岐エンコーダを用いて線形埋め込み空間で高精度にモデル化する手法を提案した。
- LSRE: 潜在意味ルール符号化による自動運転のリアルタイム意味的リスク検出自動運転2025/12/1
VLMの判断を世界モデルの潜在空間上の決定境界に変換し、毎フレームVLMを使わずに10Hzで意味的リスクを検出する手法を提案。
- すべてのデータは必要か？軌道エントロピー最大化による大規模自動運転データセットの効率的なデータ刈り込み自動運転データ管理2025/12/1
自動運転データの軌道分布エントロピーを評価し、元データの統計的特性を保つ高価値サンプルを反復選択することで、モデル性能を維持しつつデータセットを最大40%削減する手法を提案。
- DTCCL: 自動運転バスプランナーのための介入トリガ型対照継続学習自動運転/継続学習2025/12/1
自動運転バスの介入イベントを契機に、クラウドで周辺エージェントを摂動させた対照学習を行い、人間の監督なしに計画方針を継続的に改善する枠組みを提案した。
- MTRDrive: 記憶とツールの協調推論によるコーナーケースに頑健な自動運転自動運転/VLM2025/9/1
運転経験の記憶検索と動的ツールキットを組み合わせた閉ループ型フレームワークMTRDriveを提案し、OODシナリオでのゼロショット汎化と計画精度を向上させた。
- 路側知能ユニットによる交差点のマルチモーダル高精度地図生成高精度地図生成2025/7/1
路側に設置したカメラとLiDARの融合により、遮蔽物の多い交差点の高精度セマンティックマップを生成する手法を提案し、専用データセットRS-seqで単一モダリティを上回る精度を実証した。
- 自動運転のための視覚-言語-行動モデルに関するサーベイVLA2025/6/1
自動運転向けの視覚・言語・行動を統合したVLAモデルについて、アーキテクチャや20以上の代表モデル、データセット、課題を初めて体系的にまとめたサーベイ。
- AgentThink：自動運転向け視覚言語モデルにおけるツール拡張型思考連鎖推論の統合フレームワークVLA2025/5/1
自動運転向けに、思考連鎖推論と動的なツール呼び出しを統合したフレームワークAgentThinkを提案し、DriveLMM-o1ベンチマークで推論スコアを53.91%向上させた。
- CleanMAP: マルチモーダルLLM蒸留による信頼度駆動型クラウドソースHDマップ更新HDマップ/クラウドソーシング2025/4/1
マルチモーダルLLMを蒸留してクラウドソースの車載データから信頼度スコアを算出し、高品質なローカルマップのみを融合することでHDマップ更新精度を向上させるフレームワーク。
- V2Iシステムによる視覚中心HDマッピングのベンチマークHDマッピング2025/3/1
車両と路側カメラの協調によりベクター化HDマップを生成する実世界データセットと、方向分離型自己注意機構を導入したリアルタイムなエンドツーエンドフレームワークV2I-HDを提案した。
- FASIONAD++：適応的フィードバックによる自律走行の安全性向上を目指した高速・低速融合システムへの高レベル指示と情報ボトルネックの統合自律走行/VLM2025/3/1
「速い思考と遅い思考」に着想を得て、高速なエンドツーエンド計画器とVLM推論モジュールを組み合わせた二重システムを提案し、不確実性に応じて切り替えることで自律走行の安全性と効率を高めた。
- 自動運転知能の進化：深層学習とマルチモーダルLLMによる交通標識認識と堅牢な車線検出自動運転/知覚2025/3/1
深層学習モデルとマルチモーダルLLMを組み合わせ、交通標識認識と悪条件でも機能する車線検出を統合的に実現した研究。
- RAVE: ラスタライズ・ベクター化HDマップを用いたエンドツーエンド階層型視覚自己位置推定自己位置推定2025/3/1
周囲画像とHDマップを統合し、ラスタマップによる粗推定とベクタマップによるTransformerベースの精緻化を組み合わせたエンドツーエンドの視覚自己位置推定システムを提案。
- 大規模自動運転のための動的局所拡張プランナ自動運転2025/2/1
基本の運転プランナを恒久的に変更せず、地域ごとの局所データで動的に拡張する手法を提案し、安全性と報酬でベースラインを上回った。
- Transformerによる高忠実度車両ダイナミクスモデリングのための残差学習車両ダイナミクス/モデリング2025/2/1
物理モデルの状態残差を深層ニューラルネットで補正する車両ダイナミクス推定システムを提案し、Transformerベースの残差補正ネットワークDyTRで高精度化を実現した。
- 車はどう動くか：安全な都市交通のための運転ダイナミクス分析交通分析2024/12/1
都市交通の時空間パターンを分析するデータ統合フレームワークPriorMotionを提案し、交通パターン分析の精度向上と長期予測誤差の低減を実現した。
- FASIONAD：適応的フィードバックを備えた人間らしい自動運転のための高速・低速融合思考システム自動運転2024/11/1
「ファスト＆スロー」思考に着想を得て、高速なデータ駆動型経路計画と低速なLLM推論を動的に切り替える自動運転フレームワークを提案し、nuScenes由来の新ベンチマークで最先端性能を達成した。
- 高精細地図のマッピングと更新：全体像と今後の展望自動運転/HDマップ2024/9/1
自動運転向け高精細地図の作成・更新技術について、データ処理からSLAM・深層学習手法、品質評価、更新アルゴリズムまでを体系的に概説したサーベイ論文。
- Multi-Agent Reinforcement Learning for Connected and Automated Vehicles Control: Recent Advancements and Future Prospects2023/12/1
- A Survey on Monocular Re-Localization: From the Perspective of Scene Map Representation2023/11/1
- Poses as Queries: Image-to-LiDAR Map Localization with Transformers2023/5/1
- Identify, Estimate and Bound the Uncertainty of Reinforcement Learning for Autonomous Driving2023/5/1
- Dynamically Conservative Self-Driving Planner for Long-Tail Cases2023/5/1
- Grid-Centric Traffic Scenario Perception for Autonomous Driving: A Comprehensive Review2023/3/1
- Map Container: A Map-based Framework for Cooperative Perception2022/8/1
- PandaSet: Advanced Sensor Suite Dataset for Autonomous Driving2021/12/1
- Monocular Vehicle Self-localization method based on Compact Semantic Map2018/5/1