Shuo Feng
収録論文 24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
- Copper-Policy: ロバストなロボットマニピュレーションのための表現学習マニピュレーション2026/9/26
方針と共にコンパクトな世界表現を学習し、ピクセル再構成なしで未来の観測埋め込みを予測することで、効率的な学習と高い制御性能を両立したロボットマニピュレーション手法。
- GIFT: 目標注入型ファインチューニングによる効率的な操作ポリシー適応VLA/操作2026/9/7
生成モデルで予測した目標画像を事前学習済みVLAモデルに軽量に組み込むファインチューニング手法GIFTを提案し、少数エポックで性能を大幅に向上させた。
- MeshPriorDiT: 行動条件付き布地ダイナミクスのための階層的モデリング布地シミュレーション2026/8/27
布地の動き予測を、メッシュGNNによる構造化された事前分布と、拡散トランスフォーマーによる生成的な残差に分解する階層モデルを提案し、長距離の協調と局所的な変形を両立させて予測精度を大幅に向上させた。
- ViSMoE: 身体化された指示表現グラウンディングのための視覚認識スパース混合エキスパートVLA2026/8/22
エージェントが自然言語指示に基づいて遠隔の物体を特定するタスクにおいて、視覚情報の種類に応じて専門化したスパース混合エキスパートを用いることで、ビューと物体の識別表現を改善し、既存手法を上回る性能を達成した。
- AirAlign: ジオメトリを考慮したUAV最終メートル航法のための相対ポーズ整列UAVナビゲーション2026/8/22
UAVの最終接近段階での正確なポーズ整列を実現するため、事前学習済みの視覚幾何再構成モデルを用いてRGB画像ペアから相対ポーズを推定するフレームワークを提案した。
- 臨界性モデルを用いた身体性AIの自己進化学習強化学習2026/7/30
身体性AIのファインチューニング停滞を解決するため、ポリシー自身の実行結果から将来の失敗確率を予測する臨界性モデルを学習し、失敗しやすいシナリオを重点的にサンプリングして学習データの情報密度を高める自己進化手法を提案した。
- DC-WAM: 動的焦点型視覚監視と推論によるワールド・アクションモデルVLA2026/7/1
ロボットの行動選択に重要な視覚ダイナミクスに焦点を当て、RGBビデオ予測の監視と推論を再設計したワールド・アクションモデルを提案した。
- プライドと偏見：相互コミュニケーションを考慮したドライバー行動モデリングの情報理論的枠組みに向けて自動運転/インタラクション2026/6/1
自動運転車と人間運転車の意図の読み違いによる不安全・非効率を改善するため、車線変更時の暗黙の相互コミュニケーションを情報理論的報酬とレベルkベイズ説得ゲームでモデル化し、実データで検証した論文。
- トポロジー駆動型ソフトロボットの絡まり防止制御群制御2026/5/1
複数のソフトロボットが絡まらないように、トポロジー情報を活用したマルチエージェント強化学習フレームワークを提案した論文。
- IntersectioNDE: 相互作用分離戦略に基づく複雑な都市交通ダイナミクスの学習交通シミュレーション2025/10/1
都市交差点における自動車・自転車・歩行者が混在する複雑な交通を再現するため、大規模データセットCiCrossを構築し、相互作用分離戦略を用いたデータ駆動型シミュレータIntersectioNDEを提案した。
- TeraSim-World：エンドツーエンド自動運転のための世界規模の安全クリティカルデータ合成自動運転データ合成2025/9/1
任意の場所の地図・交通データを取得し、自然な運転行動と多様な危険シナリオをシミュレートして、映像生成モデルで写実的なセンサデータを合成する自動運転向けデータ生成パイプライン。
- 自動運転車の大規模展開に向けた行動安全性評価自動運転2025/5/1
自動運転車の行動安全性を評価するため、運転免許試験と運転知能試験からなる第三者評価フレームワークを提案し、Autoware.Universeを用いてシミュレーションと実車試験で検証した。
- 知識とデータの融合による車両プラトーン動態モデリング：物理エンコード深層学習アプローチ交通流モデリング2025/2/1
物理パラメータを組み込んだ深層学習ネットワークで車両群の追従挙動をモデル化し、予測精度と物理的解釈性を両立させた研究。
- マルチモーダル大規模言語モデルによる自動運転の現実的なコーナーケース生成自動運転/シミュレーション2024/12/1
マルチモーダルLLMと交通シミュレータを組み合わせ、実世界の危険データから自動運転の現実的で多様なコーナーケースを生成するフレームワークAutoScenarioを提案した。
- マルチモーダル大規模言語モデルによる自動運転車のシナリオテスト生成自動運転テスト2024/9/1
マルチモーダルLLMを活用し、シミュレーション環境で自動運転車のテスト用に現実的で多様なコーナーケースシナリオを生成するOmniTesterを提案した。
- 近傍被覆と類似度に基づく自動運転車の少数ショットシナリオテスト自動運転テスト2024/2/1
テスト回数が厳しく制限された状況で自動運転車を評価する「少数ショットテスト」問題を定式化し、近傍被覆と類似度に基づいてテストシナリオ集合を最適化する枠組みを提案した。
- Evaluation of automated driving system safety metrics with logged vehicle trajectory data2024/1/1
- An adaptive multi-fidelity sampling framework for safety analysis of connected and automated vehicles2022/10/1
- "Curse of rarity" for autonomous vehicles2022/7/1
- A Learning-based Stochastic Driving Model for Autonomous Vehicle Testing2021/2/1
- Corner Case Generation and Analysis for Safety Assessment of Autonomous Vehicles2021/2/1
- Distributionally Consistent Simulation of Naturalistic Driving Environment for Autonomous Vehicle Testing2021/1/1
- Testing Scenario Library Generation for Connected and Automated Vehicles, Part II: Case Studies2019/5/1
- Testing Scenario Library Generation for Connected and Automated Vehicles, Part I: Methodology2019/5/1