Xinrui Zhang

収録論文 7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

• F4R: 失敗駆動型の認識・再構築・洗練・再展開によるロボットの継続的自己改善
  マニピュレーション2026/9/28

  ロボットの失敗を自動で診断し、シミュレーション環境で再構築して強化学習で改善する閉ループ学習フレームワークを提案。実世界での追加デモ収集なしに、4つのマニピュレーションタスクで高い成功率を達成した。

• Video2Track: 実世界のインタラクション動画から自動運転システムの操縦可能な敵対的クローズドトラックテストへ
  自動運転テスト2026/8/1

  実世界の運転動画からシナリオを抽出し、クローズドトラック上の敵対的テストシナリオを自動生成するフレームワークを提案した。

• 比較ベース順序学習によるプロアクティブ運転リスク評価
  運転リスク評価2026/7/1

  衝突データやフレームレベルのリスクラベルが不足する中、ペアワイズ比較からリスク順序を直接学習する枠組みを提案し、自然運転データで衝突警告性能を向上させた。

• EgoAERO: 物体アセットなしで単一の一人称視点ビデオから巧みな操作を学習する
  マニピュレーション2026/6/1

  物体の3Dモデルを使わずに、単一の一人称視点RGB-Dビデオから手と物体の軌跡を再構成し、ロボットの巧みな操作ポリシーを学習するフレームワークを提案した。

• FeaXDrive: 実現可能性を考慮した軌道中心拡散プランニングによるエンドツーエンド自動運転
  自動運転2026/4/1

  拡散プランニングで生成される軌道の物理的実現可能性（局所的な幾何学的歪み、運動学的制約違反、走行可能領域からの逸脱）を改善するため、軌道中心の定式化に基づく適応的曲率制約学習、走行可能領域ガイダンス、実現可能性を考慮したGRPO後訓練を統合した手法を提案した。

• クラウド制御ICVの安全性と快適性評価のための通信遅延対応コシミュレーションプラットフォーム
  コシミュレーション/クラウド制御ICV2025/6/1

  CarMakerとVissimを統合し、実測5G遅延モデルを組み込んだコシミュレーション基盤を構築。クラウド制御車両の安全性・快適性を多様な遅延条件下で評価できることを示した。

• Real-world Troublemaker: 自動運転システムの安全臨界インタラクションシナリオ向け5Gクラウド制御トラックテストフレームワーク
  自動運転テスト2025/2/1

  5Gクラウド制御とIoT、遠隔操作を活用し、動的ゲーム戦略で被験車両と知能的に相互作用するトラックテストフレームワークを提案。実フィールドテストでシナリオ再現精度や安全性臨界シナリオの出現頻度が向上。