Xiao Wang
State University of New York at Buffalo
収録論文 12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
- ZeroGAR: ゼロショットグラフモデルの敵対的ロバスト性ベンチマークグラフニューラルネットワーク/敵対的ロバスト性2026/9/27
未見のターゲットグラフに適用されるゼロショットグラフモデル(ZGM)の敵対的ロバスト性を評価する初の系統的ベンチマークZeroGARを提案し、13モデル・8データセットで構造・テキスト・ノード注入攻撃への脆弱性を分析した。
- FORTE: 移動マニピュレータのためのタスク適応型力能力最適化マニピュレーション2026/9/18
VLMで物体の物理特性を推定し、タスク要求力と残余力ポリトープの整合性を指標化して、全身軌道最適化に組み込むことで、重負荷時は力能力を、軽負荷時は操作性を両立させる移動マニピュレータ制御手法を提案。
- 非対称センサ劣化に対する頑健なエンドツーエンド運転のための分散誘導型空間注意融合自動運転/センサ融合2026/8/25
カメラとLiDARの非対称な劣化（全体または局所的な故障）に頑健なエンドツーエンド運転のため、密度の高い信頼性推定を空間ゲートとして用いるVG-SAFを提案。物理的故障を模擬したデータ拡張と、信頼性マップによる注意機構でプランナーへの悪影響を抑制する。
- MistyPilot: マルチエージェントLLMスキルオーケストレーションによるソーシャルロボット制御の実現ソーシャルロボット制御2026/8/16
自然言語の指示からソーシャルロボットを制御するためのマルチエージェントLLMフレームワークを提案し、センサー連動の物理的動作と対話的な社会的動作を統合的に実行する。
- MistyPilot: ソーシャルロボットMistyのためのエージェント型高速・低速思考LLMフレームワークソーシャルロボット/LLMエージェント2026/3/1
プログラミング経験のないユーザーでも高レベルの指示からツールを自動選択・実行できるよう、LLM駆動のエージェントフレームワークMistyPilotを提案した。物理的対話エージェントと社会的知能エージェントを組み合わせ、高速・低速思考で効率と感情整合性を両立する。
- CoordField: 低高度都市環境におけるエージェント型UAVタスク割り当てのための協調場群制御2025/5/1
大規模言語モデルで人間の指示を解釈し、協調場メカニズムで異種ドローン群のタスク割り当てを分散適応的に行うシステムを提案した。
- AutoMisty：Mistyソーシャルロボットのための自動コード生成マルチエージェントLLMフレームワークVLA2025/3/1
LLMを活用したマルチエージェント協調により、自然言語指示からMistyロボットの実行可能コードを自動生成するフレームワークを提案し、実機実験で有効性を示した。
- S4TP: 社会性と安全性を考慮した自動運転車の軌道計画軌道計画2024/4/1
人間の運転特性を考慮した軌道予測とリスク場を統合し、自動運転車の安全で解釈性の高い軌道計画を実現するフレームワークを提案した。
- 社会的力を組み込んだ混合グラフ畳み込みネットワークによるマルチクラス軌道予測軌道予測2024/4/1
自動運転向けに、エージェントのクラス情報・位置・速度をそれぞれグラフで表現し、社会的力関係を統合した混合グラフ畳み込みネットワークで多種交通参加者の軌道を予測する手法を提案した。
- Provably Safe Reinforcement Learning via Action Projection using Reachability Analysis and Polynomial Zonotopes2022/10/1
- Falsification-Based Robust Adversarial Reinforcement Learning2020/7/1
- A Right-of-Way Based Strategy to Implement Safe and Efficient Driving at Non-Signalized Intersections for Automated Vehicles2019/5/1