Liang Hu
Tongji University
収録論文 15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
- マルチスタイルのエンドツーエンド運転のための長期的整合性と相互作用を考慮したワールドモデル自動運転2026/9/3
ワールドモデルベースの強化学習を用いた自動運転フレームワークStyleDriveを提案し、長期的整合性の確保、相互作用状態の分離、多様な運転スタイルの最適化を実現した。
- OccPlanner: 目標認識占有条件付き拡散プランナーによるピクセルゴールナビゲーションナビゲーション2026/8/14
カメラ画像のピクセルで指定された目標へのナビゲーションを、3D占有情報を条件とした拡散モデルで実現。モノクロ動画から3D占有アノテーションを生成する手法も提案し、シミュレーションと実機で高い成功率を達成した。
- LiDARで教え、レーダーで繰り返す：劣化・変動環境における頑健なクロスモーダルナビゲーションナビゲーション2026/5/1
教示・反復ナビゲーションにおいて、教示時はLiDAR、実行時は4Dミリ波レーダーを用いることで、悪天候や環境変化に頑健なナビゲーションを実現するシステムを提案した。
- AppleVLM：高度な知覚と計画を強化した視覚言語モデルによるエンドツーエンド自動運転自動運転VLA2026/2/1
多視点時系列画像を融合する視覚エンコーダと、Bird's-Eye-View情報を符号化する計画モダリティを導入し、階層的Chain-of-Thoughtで微調整したVLMにより、エンドツーエンド自動運転の知覚・意思決定を強化した。
- Rad-GS: 屋外環境における3DガウシアンスプラッティングSLAMのためのレーダー・視覚統合SLAM2025/11/1
4Dミリ波レーダーとカメラを統合し、3Dガウシアン表現を用いたキロメートル規模の屋外SLAMシステムを提案。ドップラー情報と幾何学的強化点群で動的物体をマスクし、大規模環境でのメモリ効率と再構成精度を向上させた。
- 4D-ROLLS: LiDAR教師あり4Dレーダ占有推定学習占有推定2025/5/1
LiDAR点群を教師信号として用い、煙・雨・雪・霧などの劣化環境でも頑健に動作する4Dレーダによる占有推定手法を提案した。
- RUSSO: 視覚劣化に強いソナー最適化融合型水中SLAM水中SLAM2025/3/1
ステレオカメラ・IMU・イメージングソナーを融合し、視覚が劣化する水中環境でもロバストに6DoF自己位置推定を行うSLAMシステムを提案。ソナーを併用した初期化とソナー慣性推定により、視覚困難時でも高精度な定位を実現した。
- 認定アクター・クリティック：制御バリア関数を用いた安全ナビゲーションのための階層強化学習安全ナビゲーション2025/1/1
制御バリア関数（CBF）を報酬設計に取り入れた階層型強化学習アルゴリズムを提案し、安全なナビゲーションを実現する。理論解析とシミュレーションで有効性を示した。
- LiV-GS: 屋外環境におけるLiDAR-視覚統合3DガウシアンスプラッティングSLAMSLAM2024/11/1
LiDARの点群と連続的な3Dガウシアンマップを共有共分散で直接整合させ、屋外大規模環境で高精度なSLAMと新規視点合成を7.98FPSで実現した手法。
- 制御バリア関数による安全臨界制御：階層最適化フレームワーク安全制御2024/10/1
制御バリア関数（CBF）を用いた安全臨界システム設計において、多目的最適化問題を安全性優先で入れ子型の部分問題に分解する階層最適化フレームワークを提案し、既存のQPベース手法より安全性・実現可能性・収束速度で優れることを示した。
- ただで手に入れよう：専門家ラベル不要のレーダーセグメンテーションとそのオドメトリ・自己位置推定への応用レーダーセグメンテーション2024/9/1
LiDARのセグメンテーションモデルで生成したラベルを弱教師としてレーダーのセマンティックセグメンテーションを学習し、悪天候下でも高精度な自己位置推定とオドメトリを実現した。
- EFEAR-4D: 自己速度フィルタリングによる高効率・高精度な4Dレーダオドメトリオドメトリ2024/5/1
4Dミリ波レーダのドップラー速度を活用して自己速度を推定し、動的物体除去と領域別特徴抽出により、悪天候下でも高精度・高効率なオドメトリを実現する学習不要の手法を提案した。
- Reinforcement Learning Compensated Extended Kalman Filter for Attitude Estimation2021/7/1
- Reinforcement Learning for Orientation Estimation Using Inertial Sensors with Performance Guarantee2021/3/1
- Lyapunov-Based Reinforcement Learning State Estimator2020/10/1