Li Li
収録論文 26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
- DRBA: 動的ロボットバランスアシスト -- 多様な訓練のためのアシスト・アズ・ニーデッド歩行・バランスリハビリテーションロボットリハビリテーション2026/7/1
加齢や病態によるバランス低下に対し、骨盤支持用3自由度ロボットアームと起立補助モジュールを統合した歩行訓練ロボットDRBAを開発し、透明性の高い支援と患者9名での有効性を示した。
- 人間の運転から学ぶ：自動運転のためのヒューマン・イン・ザ・ループ型オンライン行動クローニングフレームワーク自動運転2026/6/1
大規模基盤モデルと人間の専門知識を統合し、複雑な相互作用やロングテールシナリオでの意思決定の堅牢性を向上させる、自動運転向けのヒューマン・イン・ザ・ループ型オンライン行動クローニングフレームワークを提案した。
- ラウンドアバウトにおける相互作用強度を調整可能なシナリオ生成自動運転/シナリオ生成2026/5/1
ラウンドアバウトでの安全テスト用に、相互作用の強さを連続的に調整できるシナリオ生成手法を提案した論文。
- トランスフォーマー強化型CVAEによるラウンドアバウトでのマルチエージェントシナリオ生成シナリオ生成2025/10/1
トランスフォーマーで強化した条件付き変分オートエンコーダ（CVAE-T）を用いて、ラウンドアバウトにおける複数車両の交通シナリオを生成する手法を提案し、元シナリオの再構成と多様な合成シナリオの生成が可能であることを示した。
- 深層学習シミュレータに基づくスターシップのフリップ着陸軌道最適化軌道最適化2025/8/1
高忠実度CFDデータで学習したニューラルネットワーク代理モデルと微分可能な剛体力学ソルバを組み合わせ、スターシップのフリップ着陸軌道を勾配ベースで最適化するフレームワークを提案した。
- TOMD: 厳しい照明条件下での走行可能経路セグメンテーションのためのトレイルベース野外マルチモーダルデータセット走行可能領域セグメンテーション2025/6/1
狭いトレイル状の野外環境を対象に、LiDAR・ステレオ画像・GNSS・IMU・照度計測を含むマルチモーダルデータセットTOMDを構築し、照明条件に応じた動的マルチスケール融合モデルで走行可能経路を予測した研究。
- Driving-RAG: 運転シナリオの埋め込み・検索・RAG応用RAG2025/4/1
運転シナリオデータの効率的な埋め込みと検索を実現し、RAGシステムに応用するフレームワークを提案。階層的ナビゲーブルスモールワールドとグラフ知識による再構成で、複雑なインタラクションシナリオの軌道計画タスクで有効性を示した。
- Dur360BEV: 自動運転の鳥瞰図マッピングのための実世界360度単一カメラデータセットとベンチマークBEV生成2025/3/1
360度カメラ1台のみで鳥瞰図(BEV)マップを生成する自動運転データセットとベンチマークを提案し、球面画像からBEVへの変換モジュールと焦点損失の応用で競争力のある性能を達成した。
- 車載3D LiDARを用いた幾何・意味的シーン理解のための深層学習3D LiDAR2024/11/1
車載3D LiDARの点群理解の精度と効率を高めるため、128チャネルLiDARデータセットDurLAR、少数アノテーションで高精度なセグメンテーション手法、RAPiD特徴とRAPiD-Segを提案した論文。
- 大規模言語モデルが拓く自動運転の展望：サーベイ自動運転2024/9/1
自動運転のモジュール型・エンドツーエンド型それぞれの課題に対し、大規模言語モデル（LLM）を活用する可能性と最適化戦略を体系的に調査したサーベイ論文。
- TraIL-Det: 変換不変な局所特徴ネットワークと教師なし事前学習による3D LiDAR物体検出3D物体検出2024/8/1
LiDAR点群の局所形状を捉える変換不変な特徴量TraILと、それを用いた検出アーキテクチャTraIL-Detを提案し、教師なし事前学習によりKITTIやWaymoで高精度な3D物体検出を実現した。
- CRASH: 文脈認識と時間的フォーカス注意を用いた事故認識・予測システム事故予測2024/7/1
車載カメラ映像から周囲の交通エージェントの事故を予測するため、物体検出・特徴抽出・物体認識・文脈認識・多層融合を統合したフレームワークCRASHを提案し、実世界データセットで評価した。
- RAPiD-Seg: 距離認識型点群距離分布ネットワークによる3D LiDARセグメンテーション3Dセグメンテーション2024/7/1
LiDAR点群の局所形状を捉える距離認識型特徴量RAPiDを提案し、二重入れ子オートエンコーダとチャネル注意融合で3Dセグメンテーション精度を向上させた研究。
- DurLAR: 全方位環境光・反射率画像を備えた高精細128チャネルLiDARデータセット自動運転データセット2024/6/1
自律運転向けに、128チャネルLiDARと全方位の近赤外・反射率画像を同時収録した高精細データセットを構築し、単眼深度推定のベンチマークを提案した。
- MGS-SLAM: 深度平滑化正則化を用いた単眼スパース追跡とガウシアンマッピングSLAM2024/5/1
単眼SLAMにおいて、スパースな視覚オドメトリと3Dガウシアンスプラッティングを初めて統合し、MVSによる深度監督と深度平滑化損失で地図の幾何精度と追跡性能を向上させた。
- 最先端LiDARセグメンテーションモデル訓練の実証研究LiDARセグメンテーション2024/5/1
LiDARセグメンテーション研究を統一するツールボックスMMDetection3D-lidarsegを提案し、多様なモデル・データ拡張・疎畳み込みバックエンドを統合してベンチマークを効率化した。
- 適応的シナリオサンプリングによる自動運転車の生涯学習とテスト：連続最適化プロセスとしてのアプローチ自動運転テスト2024/5/1
自動運転車のテストにおいて、重要シナリオを効率的に探索するため、テストを連続最適化プロセスとして定式化し、二重ループによる生涯学習とテスト手法を提案した。
- インスタンス認識型探索・検証・活用によるインスタンス画像ゴールナビゲーションナビゲーション2024/2/1
目標画像に写る特定物体へ未探索環境でたどり着くため、遠くからでも「近づいて確認する」人間の行動を模し、探索・検証・活用を切り替えるナビゲーション手法を提案した。
- Milestones in Autonomous Driving and Intelligent Vehicles Part I: Control, Computing System Design, Communication, HD Map, Testing, and Human Behaviors2023/5/1
- Milestones in Autonomous Driving and Intelligent Vehicles: Survey of Surveys2023/3/1
- Embodied Footprints: A Safety-guaranteed Collision Avoidance Model for Numerical Optimization-based Trajectory Planning2023/2/1
- Amos-SLAM: An Anti-Dynamics Two-stage SLAM Approach2023/2/1
- Coordinating CAV Swarms at Intersections with a Deep Learning Model2022/11/1
- Composition and Application of Current Advanced Driving Assistance System: A Review2021/5/1
- A Right-of-Way Based Strategy to Implement Safe and Efficient Driving at Non-Signalized Intersections for Automated Vehicles2019/5/1
- A Roadmap-Path Reshaping Algorithm for Real-Time Motion Planning2019/2/1