Pei Li
収録論文 13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
- ジオメトリを考慮したインフラ固定型デノイザによるUWBセンシングと工事現場再構築センシング2026/7/1
屋外UWB測距のノイズを、アンカー配置推定と距離投影を組み合わせた学習フレームワークで除去し、工事現場の空間再構築精度を向上させた。
- CrashSight: 事故現場理解と推論のための位相認識型・インフラ中心ビデオベンチマークベンチマーク/事故理解2026/4/1
路側カメラ映像を用いた事故理解のための大規模ビジョン言語ベンチマークを構築し、既存のVLMが時間的・因果的推論に課題があることを示した。
- V2X-QA：自動運転におけるエゴ・インフラ・協調視点を横断するマルチモーダル大規模言語モデルの総合推論データセットとベンチマーク自動運転/ベンチマーク2026/4/1
自動運転向けMLLMの評価を、車両・インフラ・協調の3視点に分離したプロトコルで行う実世界データセットとベンチマークを構築し、視点依存性や協調推論の課題を明らかにした。
- SEAL: 長尾シナリオに適応する視覚言語モデルベースの安全な協調自動運転自動運転2025/6/1
視覚言語モデルと適応的マルチモーダル学習を用いて、悪天候などの長尾シナリオにおける協調自動運転の安全性とロバスト性を向上させるフレームワークSEALを提案した。
- 物理情報と交通知識を活用した二段階LLMによる安全な軌道計画自動運転計画2025/4/1
LLMの推論と物理ベースの社会的力を組み合わせ、記憶収集と高速推論の二段階で安全で人間らしい運転軌道を計画するフレームワークLetsPiを提案。
- Sky-Drive: 人間とAIの協調および社会的配慮を実現する未来交通のための分散マルチエージェントシミュレーションプラットフォーム交通シミュレーション2025/4/1
人間とAIの協調や社会的に配慮した運転エージェントの研究を可能にする、分散型マルチエージェント交通シミュレーションプラットフォームを提案した。
- V2X対応コネクテッド車両回廊における物理・仮想統合のためのデジタルツインフレームワーク交通デジタルツイン/V2X2024/10/1
実在するC-V2Xコネクテッド車両回廊を用いて、車両挙動・信号制御・通信・交通流を仮想空間で再現し物理環境と同期する交通デジタルツインを構築した研究。
- 実世界データに基づくインタラクティブなコネクテッド交通シナリオ生成V2X/シミュレーション2024/9/1
路側機の信号現示・タイミング(SPaT)実データをシミュレーションに取り込み、自動運転車がリアルタイム信号に反応する高忠実度のV2X交通シナリオを生成する手法を提案した。
- 物理シミュレーションで月・火星探査車のテラメカニクス試験における経験則を排除するsim2real2024/5/1
低重力下のテラメカニクスを再現する物理シミュレータを開発し、月探査車VIPERの走行性評価に適用して、地球上での重力オフセット試験が誤った結論を導くことを示した。
- 深層強化学習による自動運転意思決定の物理的理解自動運転意思決定2024/3/1
注意機構付き深層強化学習モデルが自動運転の意思決定で学習した物理的知識を分析し、解釈性と因果性を明らかにした。
- PFL-LSTR: A privacy-preserving framework for driver intention inference based on in-vehicle and out-vehicle information2023/9/1
- A Novel Traffic Simulation Framework for Testing Autonomous Vehicles Using SUMO and CARLA2021/10/1
- Enhancing SUMO simulator for simulation based testing and validation of autonomous vehicles2021/9/1