Liping Lu
収録論文 7本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
自動運転/VLA自動運転自動運転/軌道計画群制御軌道予測
※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
- S-squared-VLA: 自動運転のための視覚言語行動モデルにおける意味ストリームと空間ストリームの分離自動運転/VLA2026/7/1
自動運転向けの視覚言語行動モデルにおいて、意味情報と空間情報のストリームを分離し、空間表現の崩壊を防ぐことで、高精度な制御を実現する新しいアーキテクチャを提案した。
- D^3-MoE：スタイル制御可能なエンドツーエンド自動運転のための二重分離拡散Mixture-of-Experts自動運転2026/6/1
高分散な人間のデモデータで訓練されたエンドツーエンド自動運転モデルが陥る「スタイル平均化」問題を解決するため、行動軸と物理軸の二方向で軌道生成を分離する拡散MoEモデルを提案した。
- CHARMS: 自動運転における推論と運動スタイル化のための認知階層エージェント自動運転2025/4/1
レベルkゲーム理論と二段階学習で人間らしい多様な運転行動を獲得し、ポアソン認知階層理論で多様な交通シナリオを生成する自動運転エージェントを提案。
- ARTEMIS: 自動運転のための自己回帰型エンドツーエンド軌道計画とエキスパート混合自動運転/軌道計画2025/4/1
自動運転の軌道計画において、自己回帰的にウェイポイントを逐次生成し、シーンに応じて専門家ネットワークへ動的にルーティングするMixture-of-Expertsを組み合わせたエンドツーエンドフレームワークを提案。NAVSIMで最先端性能を達成。
- ConvoyLLM: LLMを用いた動的マルチレーン車群制御群制御2025/2/1
大規模言語モデルを活用し、動的な高速道路環境で複数車線の車群形成・合流・離脱・護衛編成切替をリアルタイムに判断する制御手法を提案し、SUMOシミュレーションで有効性を示した。
- EPN: 自車の計画情報を活用した目標車両の軌道予測ネットワーク軌道予測2024/12/1
自車の将来計画軌道を入力に加え、目標車両の終点予測と補正機構でマルチモーダルな軌道予測を行う手法EPNを提案し、NGSIMとHighDで大幅な精度向上を達成した。
- 難易度誘導型特徴強調ネットワークによるマルチエージェント軌道予測軌道予測2024/7/1
エージェントごとの予測難易度の違いを活用し、特徴を強調するDGFNetを提案。Argoverse 1&2で最先端性能を達成し、精度と推論速度のバランスも実現した。