Sikai Chen
収録論文 25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
- VehDyn: 車両ダイナミクス評価のための運転世界モデルベンチマーク運転世界モデル2026/9/27
CARLAとCarSimを連携させたデータセットを構築し、生成された運転動画が車両の運動学・動力学にどれだけ従っているかを階層的に評価するベンチマークを提案した。
- 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。
- ダンパ特性に基づくベイズ物理情報ニューラルネットワークによる車輪荷重推定車両状態推定2026/5/1
サスペンションの複雑な幾何学と非線形動特性を考慮した物理情報ニューラルネットワークにベイズ推論を統合し、ノイズ下での車輪荷重推定のロバスト性を向上させた。
- Sim2Real-AD: VLM誘導強化学習を実車の自動運転に展開するためのモジュール型Sim-to-Realフレームワーク自動運転/sim2real2026/4/1
シミュレーションで訓練したVLM誘導強化学習ポリシーを、実車にゼロショットで展開するためのフレームワークを提案し、CARLA訓練ポリシーを電気バンに搭載して実証した。
- 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。
- DriveVLM-RL: 視覚言語モデルと神経科学に着想を得た強化学習による安全で実用的な自動運転自動運転/VLA2026/3/1
脳の習慣的・熟慮的視覚処理に倣い、静的・動的の二経路でVLMから意味的報酬を学習する強化学習フレームワークを提案。VLMは訓練時のみ使用し展開時には除去することで推論遅延をなくし、CARLAで安全性と実用性を向上させた。
- LLM-MLFFN: 大規模言語モデルによるマルチレベル自動運転行動特徴融合自動運転2026/3/1
自動運転車の運転行動分類の精度と解釈性を高めるため、大規模言語モデルを用いて数値特徴と意味的特徴を融合する新しいネットワークを提案した。Waymoデータセットで94%以上の分類精度を達成した。
- XR-DT: 拡張現実強化デジタルツインによる人間認識型モデル予測パス積分制御を用いた安全な動作計画移動ロボット/人間認識ナビゲーション2025/12/1
XRヘッドセットとUnityを統合したデジタルツインフレームワークXR-DTを構築し、人間の軌道予測モデルATLASと人間認識型MPPI制御を組み合わせて、人間と共存する移動ロボットの安全なナビゲーションを実現した。
- SMART: 密集環境におけるスケーラブルなマルチエージェント推論と軌道計画群制御2025/9/1
強化学習による優先度推定と大ステップA*探索、並列凸最適化を組み合わせた階層型フレームワークで、密集環境での多数車両の軌道計画を高速かつ高成功率で実現する。
- 自動運転のための視覚-言語-行動モデルに関するサーベイVLA2025/6/1
自動運転向けの視覚・言語・行動を統合したVLAモデルについて、アーキテクチャや20以上の代表モデル、データセット、課題を初めて体系的にまとめたサーベイ。
- VLM-SAFE: 視覚言語モデルと世界モデルによる安全志向の自動運転強化学習自動運転/安全強化学習2025/5/1
視覚言語モデルでシーンの意味的な安全信号を得て、世界モデルで将来軌道を想像し、その安全性を評価して方策を学習するオフライン安全強化学習フレームワークを提案。
- 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。
- CurricuVLM: 視覚言語モデルによる個別化された安全クリティカルなカリキュラム学習で安全な自動運転へ自動運転2025/2/1
視覚言語モデルを活用し、自動運転エージェントの弱点を分析して個別化された安全クリティカルな訓練シナリオを動的に生成するカリキュラム学習フレームワークを提案。
- VLM-RL：視覚言語モデルと強化学習を統合した安全な自動運転フレームワーク自動運転2024/12/1
事前学習済み視覚言語モデルと強化学習を組み合わせ、言語ゴールから報酬を自動生成することで、手作業の報酬設計を不要にした自動運転フレームワークを提案。CARLA実験で衝突率低減と経路完走率向上を達成。
- 物理知識と人間フィードバックを統合した信頼できる自動運転強化学習自動運転/RLHF2024/9/1
人間のフィードバックと交通流モデルなどの物理知識を強化学習に組み込み、人間のデモが不完全でも物理ベースの方策以上の安全性を保証する枠組みを提案した。
- Crossfusor: 車間追従軌道予測のためのクロスアテンションTransformer強化条件付き拡散モデル軌道予測2024/6/1
車間追従行動と車両間相互作用を組み込んだ拡散モデルにより、NGSIMデータセットで長期予測精度を向上させた研究。
- HAIM-DRL: Enhanced Human-in-the-loop Reinforcement Learning for Safe and Efficient Autonomous Driving2024/1/1
- PFL-LSTR: A privacy-preserving framework for driver intention inference based on in-vehicle and out-vehicle information2023/9/1
- Deep Reinforcement Learning Based Framework for Mobile Energy Disseminator Dispatching to Charge On-the-Road Electric Vehicles2023/8/1
- Transfusor: Transformer Diffusor for Controllable Human-like Generation of Vehicle Lane Changing Trajectories2023/8/1
- CV2X-LOCA: Roadside Unit-Enabled Cooperative Localization Framework for Autonomous Vehicles2023/4/1
- EPG-MGCN: Ego-Planning Guided Multi-Graph Convolutional Network for Heterogeneous Agent Trajectory Prediction2023/3/1
- Addressing crash-imminent situations caused by human driven vehicle errors in a mixed traffic stream: a model-based reinforcement learning approach for CAV2021/10/1
- Using UAVs for vehicle tracking and collision risk assessment at intersections2021/10/1