Liangkai Liu
Texas Tech University
収録論文 12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
- VLA-Scope: 視覚言語行動モデルのためのシフト対応失敗予測VLA2026/9/18
VLAモデルの分布シフト下での実行失敗を、入力シフトの検出と実行履歴を組み合わせて予測する2段階フレームワークを提案。
- 文脈を考慮したインテリジェント車両自動運転2026/9/1
本論文は、インテリジェント車両の次世代システムにおいて、状況要因（文脈）を一級の設計原理として扱い、ソフトウェアスタック全体で共有状態として活用することを提案し、関連研究を体系的にレビューして技術的課題を特定する。
- 艦隊にはコンテキストプレーンが必要：自律ドローンの協調認識の再考群制御2026/9/1
ドローン艦隊の協調認識において、設計時に固定された特徴共有ポリシーではなく、実行時にミッションや帯域などの複数のコンテキストに適応する「コンテキストプレーン」という軽量なインターフェースを提案し、低オーバーヘッドで精度を維持できることを示した。
- 自動運転車に対する敵対的キャリブレーション攻撃自動運転/セキュリティ2026/8/28
自動運転車のカメラとLiDARのオンラインキャリブレーションを標的とした初の物理攻撃手法を提案し、単一の敵対的ポスターで誤検知を誘発しつつキャリブレーションを誤らせることで、物体検出や走行制御に深刻な影響を与えることを示した。
- MM-BEV: 重要度に応じた計算で即時性を向上自動運転/認識2026/8/15
マルチモーダルBEV認識において、安全上重要な領域に計算リソースを集中させることで、精度を保ちながら推論遅延を大幅に削減するシステムを提案した。
- 自動運転車の知覚におけるマルチテナントDNN推論の予測可能性向上自動運転知覚2026/2/1
自動運転車の知覚向けに、重要フレームと関心領域を動的に選別して画像データ量を削減し、複数のDNNモデルでも精度を保ちつつ予測可能な推論を実現するPP-DNNを提案した。
- 電力効率の高い自律移動ロボット移動ロボット2025/11/1
pNavは、物理系とサイバー系を統合的に最適化し、消費電力を予測・調整することで、ナビゲーション精度を保ちつつAMRの消費電力を38.1%削減するシステムである。
- エンドツーエンド自動運転パイプラインの安全性とセキュリティの実現自動運転セキュリティ2024/9/1
自動運転の安全性・セキュリティ研究の現状を整理し、監視・センサ信頼性・スタックのセキュリティ・アルゴリズム頑健性・環境相互作用などの課題と未解決の研究質問を提示したポジション論文。
- Understanding Time Variations of DNN Inference in Autonomous Driving2022/9/1
- A Pulse-and-Glide-driven Adaptive Cruise Control System for Electric Vehicle2022/5/1
- 4C: A Computation, Communication, and Control Co-Design Framework for CAVs2021/7/1
- Computing Systems for Autonomous Driving: State-of-the-Art and Challenges2020/9/1