Lei Xie
収録論文 22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
- SGTP: サンプリングに基づくゲーム理論的プランニングによるリアルタイム多車両自動運転レース自動運転レース/プランニング2026/7/1
GPU加速サンプリングとゲーム理論を組み合わせ、多車両レースでの多様な競争行動をリアルタイムに計画するフレームワークを提案。高い勝率とタスク完了率を達成し、最大10エージェントの大規模シナリオにも適用可能。
- トポロジカルギャップ同定と高速化MPCによるマルチエージェント自律レースのロバスト時空間運動計画マルチエージェント制御2026/3/1
対戦相手の挙動を予測して動的占有コリドーを構築し、追い抜きギャップを選ぶ手法を提案。高速MPCで厳密な運動学的制約を満たしつつ、F1TENTHで成功率81%以上・計算遅延20.3%削減を達成した。
- 視覚拡張と反復的ニューラル補正による自動運転レース向けオンラインシステム同定システム同定2026/3/1
路面画像から摩擦の事前情報を得てウォームスタートし、S4モデルで動的残差を補正しながらPacejkaタイヤパラメータを反復推定する枠組みを提案し、摩擦推定誤差と収束時間を大幅に削減した。
- 微分平坦性を利用した自動駐車のための高速反復軌道計画法軌道計画2025/8/1
自動駐車向けに、微分平坦性とギアチェンジ点での終端平滑化制約を組み合わせ、衝突回避と制御可能性を両立させた高速反復軌道計画手法を提案した。
- MCTR: デジタルツインシミュレーションを用いた自動運転レースのための中点補正三角測量自動運転レース2025/8/1
LiDARデータから直接制御する自動運転レース向けに、軌道の滑らかさを改善するMCTRアルゴリズムを提案し、CARLAでのデジタルツイン検証と実車実験で有効性を示した。
- 残差クープマン予測制御による車両ダイナミクス向上：少量の走行データ入力で実現モデル予測制御2025/7/1
車両の軌道追従制御において、線形MPCによるベースライン制御とニューラルネットワークベースの残差クープマンMPCによる補償入力を組み合わせるRKMPCフレームワークを提案し、従来のクープマンMPCの20%の学習データで性能を向上させた。
- 拡散合成による多様なシーンでの高速かつ安全な軌道計画軌道計画2025/7/1
エネルギー場を学習する拡散計画法と軽量安全フィルタを組み合わせ、未知の動的環境でも再学習なしにリアルタイムで安全な軌道を生成する手法を提案した。
- 慣性ドリフト車両のための学習ベース計画・制御フレームワーク制御/計画2025/7/1
ベイズ最適化を用いて、慣性ドリフト中の滑らかな遷移と速度損失の最小化を図る計画・制御手法を提案し、8の字経路でのシミュレーションで有効性を示した。
- 予測安全フィルタを統合した安全強化学習によるドリフト車両の運動計画と制御安全強化学習/運動計画2025/6/1
強化学習エージェントとモデルベースのドリフトダイナミクスを組み合わせ、予測安全フィルタでオンラインに行動を調整することで、安全かつ効率的な自律ドリフト運動計画を実現した研究。
- 車載LLMを活用した自動運転システムの意思決定とHMIの強化自動運転2025/4/1
低レベルMPCと車載LLMを組み合わせ、RAG・LoRA・量子化で効率化したハイブリッド自動運転アーキテクチャを提案し、推論精度・制御適応性・計算効率の向上を示した。
- FSDP: 頭対頭自律レースのための高速で安全なデータ駆動型追い越し軌道計画軌道計画2025/3/1
敵車の予測にスパースガウス過程を用い、二段階の二次計画法で運動学的制約と安全性を満たす追い越し軌道をリアルタイム生成する手法を提案し、F1TENTHで成功率と計算速度を大幅に改善した。
- GPとADMMベースiLQRを用いた自動運転ドリフト制御フレームワーク制御/最適化2025/3/1
ガウス過程回帰でモデル誤差を補償し、ADMMベースのiLQRでリアルタイムに軌道最適化を行う自動ドリフト制御手法を提案し、横方向誤差と計算時間を大幅に削減した。
- 曲率統合MPCCによる自動レースのラップタイム短縮自動運転レース/軌道計画2025/2/1
コース中心線の曲率を参照速度プロファイルに変換してMPCCのコスト関数に組み込み、曲率変化の大きいコースでも高速走行を可能にする局所軌道計画法を提案し、1/10スケールF1TENTHでラップタイムを11.4〜12.5%改善した。
- ドリフト車両のための適応学習型モデル予測制御戦略車両制御2025/2/1
ドリフト平衡点をベイズ最適化で学習し、下位のMPCと階層化することで、路面摩擦の誤推定があってもドリフト車両を目標経路に追従させる制御手法を提案した。
- RLPP: スケールプラットフォームにおけるゼロショット実世界自動運転レースのための残差手法sim2real2025/1/1
Pure Pursuit制御器に強化学習の残差を組み合わせ、シミュレーションで学習した方策を実世界にゼロショット転移して自動運転レースのラップタイムを改善する手法を提案。
- スケール自律走行レースにおける1分以内の学習ベース走行中システム同定システム同定2024/11/1
ニューラルネットワークによる誤差補正を組み込んだ走行中システム同定手法を提案し、30秒の走行データと3秒の学習でタイヤモデルを高精度に同定できることを示した。
- 速度予測を組み込んだ局所軌道計画によるデータ駆動型アグレッシブ自動レーシング自動運転レーシング2024/10/1
ベイズ最適化でパラメータを学習するVPMPCCを提案し、急カーブでの速度プロファイルを最適化して実車F1TENTHで車両限界の93%の速度を達成した。
- 時空間トポロジーと可到達集合解析に基づく時間効率を保証する追い越し軌道計画フレームワーク軌道計画2024/10/1
高速走行時の追い越し軌道計画において、時空間トポロジーで多様な初期解を生成し、可到達集合で並列評価することで局所解を回避しつつ計算を高速化する手法を提案。
- ガウス過程と能動探索を用いた限界ドリフト旋回の学習制御制御/MPC2024/10/1
ガウス過程回帰で車両モデルの誤差を補正し、MPCと能動探索を組み合わせてドリフト旋回の軌道追従精度を高める手法を提案し、シミュレーションとRCカーで検証した。
- 予測スプライナー：対戦相手の軌道予測を用いたデータ駆動型自動レースの追い越し自動運転レース2024/10/1
ガウス過程回帰で対戦相手の挙動を学習し、将来のコース区間での追い越し経路を計画する手法を提案。1/10スケールの自動レース車両で従来手法より高速かつ高成功率の追い越しを実現した。
- Robo-centric ESDF: A Fast and Accurate Whole-body Collision Evaluation Tool for Any-shape Robotic Planning2023/6/1
- Bi-objective Optimization for Robust RGB-D Visual Odometry2014/11/1