Nan Song
収録論文 6本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
自動運転/動作予測自動運転自動運転シミュレーション予測
※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
- PanguMotion: パング・トランスフォーマーによる連続運転動作予測自動運転/動作予測2026/3/1
自動運転の動作予測において、個々のシーンを独立に扱うのではなく、連続的な運転シーケンスとして捉え、大規模言語モデルPangu-1BのTransformerブロックを特徴強調モジュールとして組み込んだフレームワークを提案した。
- UniMotion: シミュレーション・予測・計画を統合するモーションフレームワーク自動運転2026/2/1
自動運転における運動シミュレーション・予測・計画を単一のTransformerモデルで統合し、Waymoデータセットで高い性能と汎化を示した研究。
- 相対位置が重要：極座標表現による軌道予測と計画自動運転2025/8/1
自動運転の軌道予測・計画において、従来の直交座標ではなく極座標系で位置を表現する手法Polarisを提案し、距離と方向の影響をより自然にモデル化して最先端性能を達成した。
- RealEngine: 現実的な文脈での自動運転シミュレーション自動運転シミュレーション2025/5/1
3Dシーン再構成と新規視点合成を組み合わせ、マルチモーダルでフォトリアルな閉ループ自動運転シミュレーションを実現するフレームワークを提案。
- 過去と未来を橋渡しする：履歴予測と計画を用いたEnd-to-End自動運転自動運転2025/3/1
自動運転のEnd-to-Endモデルにおいて、過去の予測・計画クエリを未来の各タイムステップに対応付けて再利用するBridgeADを提案し、nuScenesで最先端性能を達成した。
- DeMo: 動き予測を方向意図と動的状態に分離するフレームワーク予測2024/10/1
交通エージェントの軌道予測を「方向意図」と「時間変化する状態」に分けてモデル化し、AttentionとMambaを組み合わせてArgoverse 2とnuScenesで最高精度を達成した研究。