Shiyue Zhao

収録論文 6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

• ハミルトン・ヤコビ到達可能性に基づく緊急衝突回避のための安全強化学習
  安全強化学習2026/6/1

  緊急衝突回避のための安全強化学習フレームワークを提案。HJ到達可能性解析による前方視的安全監視を制約付きポリシー最適化に組み込み、低摩擦路面での回避性能を向上させた。

• RiskNet: 長尾シナリオにおける自動運転のための相互作用を考慮したリスク予測
  自動運転リスク予測2025/4/1

  自動運転の長尾シナリオでのリスク予測フレームワークRiskNetを提案。場の理論に基づく決定論的リスクモデルとGNNによる確率的軌道予測を統合し、不確実性下での動的リスク推論を実現した。

• SACA: LLM推論を統合した自動運転車向けシナリオ認識型衝突回避フレームワーク
  自動運転/衝突回避2025/4/1

  LLMの推論能力を活用し、予測的なシナリオ評価とデータ駆動型推論、シナリオプレビューに基づく展開を組み合わせることで、極限状況での衝突回避判断を改善するフレームワークを提案した。

• ハミルトン・ヤコビ到達可能性に基づく衝突回避のための安全臨界型人機共有運転
  共有制御2025/2/1

  ハミルトン・ヤコビ到達可能性解析を用いて、衝突回避到達集合（CARS）に近づいたときのみ機械が介入する共有制御フレームワークを提案し、実車実験で有効性を検証した。

• SafeDrive: 大規模言語モデルを用いた自動運転車の知識・データ駆動型リスク感受意思決定
  自動運転/LLM意思決定2024/12/1

  リスク評価・記憶・LLM推論・反省の4モジュールを組み合わせ、動的で高リスクな環境でも安全な自動運転の意思決定を実現するフレームワークを提案し、実世界データセットで100%の安全率と85%超の人間らしい判断一致を達成した。

• 自律走行EVの高速コーナリング制御と実車展開
  制御/実車展開2024/11/1

  強化学習とモデル予測制御を融合し、ドリフトを伴う高速コーナリングを実車の電気自動車で実現した研究。