Yanbo Jiang
収録論文 9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
- FocusDrive：視覚的フォーカスを用いた自動運転の推論自動運転2026/9/27
自動運転の計画推論に、注視すべき物体とその位置を画像パッチ参照で明示する視覚フォーカス表現を導入し、注視予測とend-to-end計画性能を向上させた研究。
- 路側協調自動運転：データ基盤から視覚言語エンドツーエンド推論へV2X/協調運転/VLM2026/8/21
V2X協調運転のためのシミュレーションプラットフォームとVQAデータセットを構築し、視覚言語モデルを用いたエンドツーエンドの協調運転フレームワークAURORAを提案した。閉ループ評価で高い性能を達成した。
- CLEAR: エンドツーエンド自動運転のための認知と潜在評価による適応ルーティング自動運転2026/6/1
拡散モデルの反復処理による遅延を避け、VAE潜在空間での単一ステップ生成と大規模言語モデルによるシーン理解を組み合わせた高速な自動運転プランニング手法を提案。NAVSIMベンチマークで最高性能を達成。
- 運転リスクは二次元の回避加速度から生じる自動運転/リスク評価2026/4/1
衝突回避の二次元的性質を考慮した新しいリスク指標「回避加速度(EA)」を提案し、実データで従来のTTCより早期かつ高精度に衝突リスクを評価できることを示した論文。
- シーンから物体へ：テキスト誘導による二重視線予測運転注意予測2026/4/1
運転者の物体レベルの注意予測を実現するため、データ構築からモデル設計までの新しい枠組みを提案し、マルチモーダル大規模言語モデルとSAM3を用いて物体レベルの視線データセットを構築し、デュアルブランチの視線予測モデルを開発した。
- DriveCode: LLMベース自動運転のためのドメイン特化型数値エンコーディング自動運転2026/3/1
数値を専用埋め込みとして表現するDriveCodeを提案し、LLMベース自動運転における軌道予測と制御信号生成の精度を向上させた。
- Modified-Emergency Index (MEI): 横方向の衝突における自動運転の危険度指標自動運転安全性評価2025/10/1
自動運転の横方向の衝突リスクを定量化する新指標MEIを提案し、既存指標より高精度に危険度を評価できることを示した。
- S2O: 主観的な感覚と客観的評価を橋渡しする統合型運転意思決定性能評価手法自動運転意思決定評価2024/9/1
安全性・時間効率・快適性・エネルギー効率の4要因をモデル化し、人間の主観評価を客観的な運転指標で表現する統合評価手法S2Oを提案。約1,000件の運転事例を含むD2Eデータセットで検証した。
- D2E: ドライバー状態と人間評価を含む自動運転意思決定データセット自動運転/データセット2024/6/1
ドライバーの生理信号・視線・一人称視点映像と、40名の人間による評価スコアを統合した自動運転意思決定用データセットD2Eを構築し、高インタラクションな運転シーンを1100件以上収録した。