Mengmeng Yang
収録論文 16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
- nuTruck: 分散電動駆動トラックの自動運転計画のベンチマーク自動運転/ベンチマーク2026/7/1
分散電動駆動トラック（DET）向けに、高精度な非線形車両モデルと閉ループ評価を備えた初のベンチマークnuTruckを提案し、学習ベースのプランナーの性能を評価した。
- 4DLidarOpen: 動作認識のためのオープンな4D FMCWライダーデータセットデータセット2026/5/1
自動運転向けに、4D FMCWライダーによる速度情報を含む大規模なマルチモーダルデータセットを構築し、3D物体検出やBEVセグメンテーション、フロー予測などのベンチマークを提供した。
- XEmbodied: 大規模具現環境向けに幾何・物理的手がかりを強化した基盤モデルVLA/基盤モデル2026/4/1
クラウド側でVLMに3次元幾何認識と物理的手がかりを統合し、空間推論や具現化タスクの性能を向上させる基盤モデルを提案した。
- 物理情報を組み込んだ二重分岐エンコーダによる深層混合クープマン車両ダイナミクスモデル：分散電動駆動トラック向け車両ダイナミクスモデリング2026/3/1
分散電動駆動トラックの複雑な非線形ダイナミクスを、クープマン作用素理論と二重分岐エンコーダを用いて線形埋め込み空間で高精度にモデル化する手法を提案した。
- MTRDrive: 記憶とツールの協調推論によるコーナーケースに頑健な自動運転自動運転/VLM2025/9/1
運転経験の記憶検索と動的ツールキットを組み合わせた閉ループ型フレームワークMTRDriveを提案し、OODシナリオでのゼロショット汎化と計画精度を向上させた。
- 路側知能ユニットによる交差点のマルチモーダル高精度地図生成高精度地図生成2025/7/1
路側に設置したカメラとLiDARの融合により、遮蔽物の多い交差点の高精度セマンティックマップを生成する手法を提案し、専用データセットRS-seqで単一モダリティを上回る精度を実証した。
- AgentThink：自動運転向け視覚言語モデルにおけるツール拡張型思考連鎖推論の統合フレームワークVLA2025/5/1
自動運転向けに、思考連鎖推論と動的なツール呼び出しを統合したフレームワークAgentThinkを提案し、DriveLMM-o1ベンチマークで推論スコアを53.91%向上させた。
- CleanMAP: マルチモーダルLLM蒸留による信頼度駆動型クラウドソースHDマップ更新HDマップ/クラウドソーシング2025/4/1
マルチモーダルLLMを蒸留してクラウドソースの車載データから信頼度スコアを算出し、高品質なローカルマップのみを融合することでHDマップ更新精度を向上させるフレームワーク。
- 自動運転知能の進化：深層学習とマルチモーダルLLMによる交通標識認識と堅牢な車線検出自動運転/知覚2025/3/1
深層学習モデルとマルチモーダルLLMを組み合わせ、交通標識認識と悪条件でも機能する車線検出を統合的に実現した研究。
- FASIONAD++：適応的フィードバックによる自律走行の安全性向上を目指した高速・低速融合システムへの高レベル指示と情報ボトルネックの統合自律走行/VLM2025/3/1
「速い思考と遅い思考」に着想を得て、高速なエンドツーエンド計画器とVLM推論モジュールを組み合わせた二重システムを提案し、不確実性に応じて切り替えることで自律走行の安全性と効率を高めた。
- RAVE: ラスタライズ・ベクター化HDマップを用いたエンドツーエンド階層型視覚自己位置推定自己位置推定2025/3/1
周囲画像とHDマップを統合し、ラスタマップによる粗推定とベクタマップによるTransformerベースの精緻化を組み合わせたエンドツーエンドの視覚自己位置推定システムを提案。
- Transformerによる高忠実度車両ダイナミクスモデリングのための残差学習車両ダイナミクス/モデリング2025/2/1
物理モデルの状態残差を深層ニューラルネットで補正する車両ダイナミクス推定システムを提案し、Transformerベースの残差補正ネットワークDyTRで高精度化を実現した。
- 高精細地図のマッピングと更新：全体像と今後の展望自動運転/HDマップ2024/9/1
自動運転向け高精細地図の作成・更新技術について、データ処理からSLAM・深層学習手法、品質評価、更新アルゴリズムまでを体系的に概説したサーベイ論文。
- Poses as Queries: Image-to-LiDAR Map Localization with Transformers2023/5/1
- Grid-Centric Traffic Scenario Perception for Autonomous Driving: A Comprehensive Review2023/3/1
- Map Container: A Map-based Framework for Cooperative Perception2022/8/1