Xiaopeng Li
University of South Florida
収録論文 21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
- AURORA: 自然言語駆動型エージェントフレームワークによる信頼性の高い空陸協調シミュレーションの理解・推論・オーケストレーションsim2real2026/9/17
自然言語から空陸協調シミュレーションシナリオを生成し、実行時検証と局所修復により要求された相互作用を忠実に実現するエージェントフレームワークを提案。
- ポーズ条件付きUWBレンジノイズ除去によるV2I工事区間ジオメトリ再構築群制御2026/6/1
工事区間のマッピングを目的に、車両のポーズ情報を活用したUWB測距のノイズ除去手法を提案し、実データとシミュレーションで精度向上を実証した。
- 自動運転車によるピーク路面摩擦推定のための高スリップ比制御自動運転/路面摩擦推定2026/3/1
自動運転車が空荷走行時に高スリップ比制御でタイヤ-路面摩擦係数のピーク値を能動的に励起し、安全を保ちつつ統計的手法でロバストに推定する枠組みを提案・検証した論文。
- 信号交差点におけるエコドライビング戦略のロバスト性とレジリエンス評価エコドライビング2026/1/1
信号交差点でのエコドライビング制御手法を、制御ロバスト性と環境レジリエンスの2つの基準で評価する統一フレームワークを提案し、実車実験で複数の制御器の性能劣化を定量化した。
- 実機実験に基づく都市航空モビリティ交通の基本図の構築群制御2025/12/1
ドローン衝突回避制御と縮小実験環境での飛行実験データから、都市航空モビリティ交通の基本図（密度-流量関係）を初めて構築し、地上交通のUnderwoodモデルが適用可能なことを示した。
- テスラの信号・一時停止制御のベンチマーク：実走行データセットと挙動分析自動運転ADAS2025/12/1
テスラの信号・標識認識ADASを実車で走行させ、軌跡データと映像を収集して停止・加速・追従の挙動を分類し、FVDMモデルで定量化した。
- 自動運転における視覚言語モデルの幻覚を低ランク分解で軽減する手法VLA2025/11/1
複数の視覚言語モデルが生成したキャプションを、文埋め込み行列の低ランク分解で得られるスパース残差の大きさでランク付けし、幻覚の少ないキャプションを選別する手法を提案。
- 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。
- 自動運転車の全シナリオ安全評価に向けた体積ベース手法自動運転安全評価2025/6/1
多様な運転シナリオを統一モデルで表現し、リスクシナリオの割合を体積として評価する新しい全シナリオ安全評価フレームワークを提案した。
- 自動運転のための生成AI：フロンティアと機会自動運転2025/5/1
生成AI（VAE・GAN・拡散モデル・LLM）を自動運転スタック全体にどう応用するかを体系的に整理したサーベイ。データ生成からEnd-to-End運転、デジタルツイン、評価・安全・規制まで課題と研究方向をまとめる。
- REACT: 自動運転のためのランタイム能動的衝突回避技術自動運転2025/5/1
動的な交通環境でリスク評価と回避制御を統合した閉ループフレームワークREACTを提案し、4つの高リスクシナリオで100%の安全な回避と50ms未満の低遅延を実現した。
- RiskNet: 長尾シナリオにおける自動運転のための相互作用を考慮したリスク予測自動運転リスク予測2025/4/1
自動運転の長尾シナリオでのリスク予測フレームワークRiskNetを提案。場の理論に基づく決定論的リスクモデルとGNNによる確率的軌道予測を統合し、不確実性下での動的リスク推論を実現した。
- 自動運転車と信号・標識のインタラクションデータセット自動運転データセット2025/1/1
Waymo Motionデータセットから自動運転車と信号機・一時停止標識のインタラクション軌跡を抽出し、ウェーブレットノイズ除去で品質を高めた大規模データセットを構築・公開した。
- AutoTrust: 自動運転向け大規模視覚言語モデルの信頼性ベンチマークVLA2024/12/1
自動運転向け視覚言語モデルの信頼性を、信憑性・安全性・堅牢性・プライバシー・公平性の観点から評価するベンチマークを構築し、6つのモデルを比較評価した。
- 物理モデルと残差学習を融合したコネクテッド自動運転車のオンライン適応プラトーン制御群制御2024/12/1
物理ベースの制御器とニューラルネットワークによる残差学習を組み合わせ、動的環境下での車群プラトーン制御の精度と適応性を高めるフレームワークを提案し、ロボットカー実験で有効性を示した。
- VLM-MPC: 視覚言語基盤モデルによるモデル予測制御を用いた自動運転自動運転/VLA2024/8/1
視覚言語モデル(VLM)が生成した運転パラメータをモデル予測制御(MPC)に渡して車両を制御する非同期型の自動運転システムを提案し、nuScenesデータセットで安全性と滑らかさの向上を検証した。
- V2X-VLM：大規模視覚言語モデルによるエンドツーエンドV2X協調自動運転VLA2024/8/1
車両とインフラのカメラ映像とテキスト記述を視覚言語モデルで統合し、対照学習と知識蒸留を用いて協調自動運転の軌道計画精度を向上させた。
- 自動運転車向け高度ミクロエネルギー消費モデルの開発・校正・検証エネルギー消費モデリング2024/8/1
ACC搭載の自動運転車の走行データからエネルギー消費を高精度に予測するミクロモデルを構築し、実測データで校正・検証した。
- 自動運転車の縦方向軌道データセットUltra-AVの構築データセット2024/6/1
13の異なるデータ源を統合し、自動運転車の縦方向・車間追従軌道を分析するための統一データセットを構築した。
- On the Robotic Uncertainty of Fully Autonomous Traffic: From Stochastic Car-Following to Mobility-Safety Trade-Offs2023/9/1
- Graph-Based Interaction-Aware Multimodal 2D Vehicle Trajectory Prediction using Diffusion Graph Convolutional Networks2023/9/1