Wenshuo Wang

Beijing Institute of Technology

収録論文 27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

• テレ走破性：遠隔操作ロボットの地形ナビゲーションにおける走破性評価の再考
  遠隔操作2026/9/17

  遠隔操作ロボットの地形ナビゲーションにおいて、人間の認知状態（注意、作業負荷、リスク許容度）を考慮した「テレ走破性」という概念を提案し、人間中心の遠隔操作システムに向けた課題と展望を論じた。

• SG-WAM: 幾何認識ポリシー空間における自己誘導型ワールドモデリング
  VLA2026/8/1

  ポリシー由来の表現空間で幾何認識の行動条件付きダイナミクスを学習し、将来状態予測と行動生成を統合する自己誘導型フレームワークを提案。

• FD-VLA：接触の多いマニピュレーションのための力蒸留視覚言語行動モデル
  VLA2026/2/1

  力センサを使わずに、視覚と言語から力覚を蒸留してVLAモデルに組み込み、接触を伴う器用な操作を可能にする手法を提案。

• 大規模言語モデルの意味的特権情報を用いた専門家らしい運転スタイル認識
  運転行動認識2025/8/1

  LLMが生成する運転行動の自然言語記述を意味的特権情報としてSVM+の訓練に組み込み、センサデータのみで推論しつつ専門家の判断に近い運転スタイル認識を実現した。

• 移動ロボット遠隔操作における通信遅延が人間のパフォーマンスと神経認知反応に与える影響
  遠隔操作2025/8/1

  移動ロボットの遠隔操作で生じる通信遅延が人間の操作成績と脳波にどう影響するかを10名の実験で調べ、200〜300msで成績が低下し、100〜200msで遅延を感知し始める神経認知的な閾値があることを示した。

• MS-Mapping: 不確かさを考慮した大規模マルチセッションLiDARマッピングシステム
  SLAM/マッピング2024/8/1

  複数セッションのLiDARデータから大規模地図を構築する際に、分布を考慮したキーフレーム選択と不確かさモデルにより、冗長性を抑えつつ高精度で頑健な地図生成を実現した。

• 100人のドライバー、2200km：人間中心のインテリジェント運転システムに向けた運転スタイルの自然データセット
  運転スタイル分析2024/6/1

  100人のドライバーの主観評価に基づく運転スタイルタグ付きの自然な運転データセットを構築し、運転スタイル分析のベンチマークを提供した。

• Shareable Driving Style Learning and Analysis with a Hierarchical Latent Model
  2023/10/1
• Interactive Car-Following: Matters but NOT Always
  2023/7/1
• Efficient Reinforcement Learning for Autonomous Driving with Parameterized Skills and Priors
  2023/5/1
• On Trustworthy Decision-Making Process of Human Drivers from the View of Perceptual Uncertainty Reduction
  2022/10/1
• Accelerating Reinforcement Learning for Autonomous Driving using Task-Agnostic and Ego-Centric Motion Skills
  2022/9/1
• Social Interactions for Autonomous Driving: A Review and Perspectives
  2022/8/1
• Learning Symbolic Operators: A Neurosymbolic Solution for Autonomous Disassembly of Electric Vehicle Battery
  2022/6/1
• Computer Vision for Road Imaging and Pothole Detection: A State-of-the-Art Review of Systems and Algorithms
  2022/4/1
• Uncovering Interpretable Internal States of Merging Tasks at Highway On-Ramps for Autonomous Driving Decision-Making
  2021/2/1
• On Social Interactions of Merging Behaviors at Highway On-Ramps in Congested Traffic
  2020/8/1
• Spatiotemporal Learning of Multivehicle Interaction Patterns in Lane-Change Scenarios
  2020/3/1
• Multi-Vehicle Interaction Scenarios Generation with Interpretable Traffic Primitives and Gaussian Process Regression
  2019/10/1
• Probabilistic Trajectory Prediction for Autonomous Vehicles with Attentive Recurrent Neural Process
  2019/10/1
• Active Learning for Risk-Sensitive Inverse Reinforcement Learning
  2019/9/1
• A General Framework of Learning Multi-Vehicle Interaction Patterns from Videos
  2019/7/1
• Modeling Multi-Vehicle Interaction Scenarios Using Gaussian Random Field
  2019/6/1
• A New Multi-vehicle Trajectory Generator to Simulate Vehicle-to-Vehicle Encounters
  2018/9/1
• Clustering of Driving Encounter Scenarios Using Connected Vehicle Trajectories
  2018/7/1
• An Optimal LiDAR Configuration Approach for Self-Driving Cars
  2018/5/1
• Learning and Inferring a Driver's Braking Action in Car-Following Scenarios
  2018/1/1