Weizi Li
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
- TFTrack: テンプレート不要の効率的な3D点群追跡フレームワーク3D追跡2026/9/7
LiDARベースの3D単一物体追跡において、テンプレートや複雑な動きモデルが不要であることを示し、前フレームのバウンディングボックス中心とサイズのみで現在フレームを追跡する新しいフレームワークを提案した。
- ロボット探査アルゴリズムにおける動的グラフの学習ベース間引き探査/強化学習2026/4/1
ロボット探査で用いる動的グラフを強化学習（PPO）で間引き、冗長な情報を削減する手法を提案。RRTによるフロンティア探査のシミュレーションでグラフサイズを最大96%削減し、探索の一貫性が向上することを示した。
- 標高を考慮した大規模交通流と高忠実度車両ダイナミクスの2D/3D連成シミュレーションフレームワーク自動運転シミュレーション2025/12/1
SUMOとCARLAを統合し、OpenStreetMapとUSGSの標高データを融合して、標高を考慮した大規模交通流と高忠実度車両ダイナミクスの連成シミュレーションを可能にするフレームワークを提案した。
- UWB支援視覚慣性ナビゲーションのためのバイアス補正を伴うロバストオンラインキャリブレーションUWB/VINSキャリブレーション2025/8/1
UWBアンカーのオンラインキャリブレーションにおいて、ロボット自己位置推定の不確かさを明示的に考慮し、Schmidtカルマンフィルタによる密結合オンライン補正で初期推定誤差に頑健な手法を提案した。
- PulseRide: 人間参加型強化学習による個人化された運動強度制御を実現するロボット車椅子アシスティブ・ロボティクス2025/6/1
心拍数や心電図などの生理データをリアルタイムに活用し、人間参加型強化学習（DQN）で車椅子の押し補助を調整することで、ユーザーが適度な運動強度を維持できるようにするシステムを開発した。
- 人間の選好不確実性を考慮した人とロボットの協調運搬における相互適応協調運搬2025/3/1
人間の選好パラメータの不確実性を確率分布でモデル化し、時間変化する頑固さ指標と協調計画により、ロボットが主導と追従を切り替える相互適応フレームワークを提案した。
- 自動運転のための交通データセットとシミュレータに関する包括的レビュー自動運転データセット・シミュレータ2024/12/1
自動運転開発を支える交通データセットとシミュレータを、知覚から制御までのパイプライン全体にわたり統合的に分析したレビュー論文。
- 車両軌道予測における時空間特徴学習のためのTransformer拡張LSTMの検討軌道予測2024/12/1
LSTMによる時系列符号化とTransformerエンコーダを組み合わせ、周辺車両との複雑な相互作用を捉える軌道予測モデルを提案し、既存LSTM手法と比較評価した。
- 無信号交差点における混在交通制御の基本図分析交通制御2024/12/1
ロボット車両の混入率を0〜100%まで変化させたシミュレーションを行い、無信号交差点の交通流特性（基本図）への影響を分析した。
- Beacon: 停電時の自然走行データセットによる交通再現と制御のベンチマーク交通データセット2024/12/1
停電時の交差点における車両の動きを記録した初の公開データセットを構築し、ロボット車両導入による遅延削減効果と環境影響を分析した。
- CARL: 混在交通制御における模倣ベースの摂動に対する渋滞認識強化学習群制御2024/4/1
人間運転車の挙動を模倣学習と確率的サンプリングで再現し、安全性重視と効率重視の2種類の強化学習ロボット車を提案して混在交通の安全性と効率を改善した研究。
- 外乱を考慮したMPCと姿勢最適化による人間-ロボット協調搬送マニピュレーション2024/4/1
移動台車とマニピュレータを備えたロボットが人間と協調して物体を運ぶ際、外乱に強いMPCと腕の姿勢最適化を組み合わせて制御する手法を提案し、シミュレーションと実機で有効性を示した。
- 混合交通を操る：横方向制御と階層型強化学習による交通流の振り付け群制御2024/3/1
ロボット車と人間運転車が混在する交差点で、ロボット車の縦横制御を階層型強化学習で行い、平均待ち時間を最大54%削減する手法を提案した。
- TEeVTOL：都市規模の風場を横断するeVTOL航空機の経路計画におけるエネルギーと時間効率のバランス経路計画2024/3/1
深層強化学習を用いて、動的な都市風場におけるeVTOLの経路計画を行い、エネルギーと時間の効率を両立させる手法を提案し、ダイクストラ法と比較して理論最適に近い性能を示した。
- Large-scale Mixed Traffic Control Using Dynamic Vehicle Routing and Privacy-Preserving Crowdsourcing2023/11/1
- EnduRL: Enhancing Safety, Stability, and Efficiency of Mixed Traffic Under Real-World Perturbations Via Reinforcement Learning2023/11/1
- Can ChatGPT Enable ITS? The Case of Mixed Traffic Control via Reinforcement Learning2023/6/1
- Long-term Microscopic Traffic Simulation with History-Masked Multi-agent Imitation Learning2023/6/1
- Mixed Traffic Control and Coordination from Pixels2023/2/1
- Learning to Control and Coordinate Mixed Traffic Through Robot Vehicles at Complex and Unsignalized Intersections2023/1/1
- AutoJoin: Efficient Adversarial Training against Gradient-Free Perturbations for Robust Maneuvering via Denoising Autoencoder and Joint Learning2022/5/1
- Learning to Control DC Motor for Micromobility in Real Time with Reinforcement Learning2021/8/1
- Improving Robustness of Learning-based Autonomous Steering Using Adversarial Images2021/2/1
- ADAPS: Autonomous Driving Via Principled Simulations2019/7/1