Tianyi Wang
収録論文 15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。
- RoboPhys-3D: 3D再構成による包括的な具現化世界モデル評価世界モデル評価2026/8/28
ロボット操作タスクのビデオ世界モデルを3D再構成に基づいて評価するベンチマークを提案し、生成ビデオの3Dシーン整合性とタスク実行可能性を測定する。
- 具現化エージェントのハーネスに向けて具現化エージェント2026/8/1
コーディングエージェントの成功を支える「ハーネス」の考え方を物理世界の具現化エージェントに拡張し、シーングラフと評価機構を備えたシステムTheaを提案した。
- 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。
- EgoTraj: 実世界の自己中心視点による人間軌道予測のためのマルチモーダルデータセットデータセット/軌道予測2026/5/1
自己中心視点での人間の軌道予測を目的とした、実世界の都市環境で収集したマルチモーダルデータセットEgoTrajを提案し、視線・シーン・動きの手がかりの寄与を分析した。
- 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。
- ARCAS: 拡張現実とSLAM追跡による歩行者・脆弱道路利用者の衝突回避支援システム拡張現実/交通安全2025/12/1
LiDARとSLAM追跡を融合したARヘッドセットで、歩行者に危険物の3D警告を提示し衝突回避時間を約2倍に延ばすシステムを開発・実証した。
- 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。
- SVBRD-LLM: 自動運転車識別のための自己検証型行動ルール発見フレームワークVLA2025/11/1
交通動画からLLMのゼロショット推論で自動運転車と人間運転車の行動差を表す解釈可能なルールを自動抽出し、識別タスクで検証・洗練するフレームワークを提案。
- UAVを用いた知的交通監視システム：実時間車両検出・分類・追跡・行動分析交通監視2025/9/1
ドローン映像から車両を検出・分類・追跡し、交通違反や渋滞を自動分析するシステムを開発した。
- TGLD: 異種交通環境における自動運転車のための信頼考慮型ゲーム理論的車線変更決定フレームワーク自動運転/意思決定2025/7/1
人間ドライバーの動的な信頼度をオンラインで評価し、ゲーム理論に組み込むことで、自動運転車が周囲に配慮した車線変更を行えるようにするフレームワークを提案し、高速道路の合流シナリオ実験で有効性を示した。
- 混合交通環境における二車線高速道路の階層型協調オンランプ合流制御フレームワーク合流制御2025/7/1
CAVと手動運転車が混在する二車線高速道路のオンランプ合流を対象に、階層型の協調計画・車線変更・多目的最適化を組み合わせた制御フレームワークを提案し、安全性・効率・燃費の改善をシミュレーションで示した。
- 動的交通環境における自動運転車のための二層型インタラクション意思決定アルゴリズム自動運転意思決定2025/6/1
自動運転車の意思決定において、対話型モンテカルロ木探索と深層強化学習を組み合わせた二層型アルゴリズムを提案し、動的な交通シナリオでの安全性と効率性を向上させた。
- Trust-MARL：異種交通流における協調合流制御のための信頼ベースマルチエージェント強化学習フレームワークマルチエージェント強化学習2025/6/1
高速道路の合流地点で、自動運転車が人間の運転車と協調するために、エージェント間の信頼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、安全性・効率・快適性を向上させた。
- 自動運転車の衝突前シナリオの特性分析自動運転2025/2/1
カリフォルニア州の自動運転車衝突報告を分析し、衝突前シナリオを自動抽出するマッピング規則を提案して24種類を98.1%の精度で識別、追突と交差点の主要シナリオの要因を明らかにした。