Zewei Zhou
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
- CtrlWAM: 意図と予見を整合させた制御可能なワールドアクションモデルVLA2026/10/1
摂動させた行動をシミュレータで実行し、その視覚的結果と対応付けて学習することで、行動予測と映像生成の整合性を高めた制御可能なワールドアクションモデルを提案。
- MDrive: エンドツーエンドマルチエージェントシステムのための閉ループ協調運転ベンチマーク自動運転/協調運転/ベンチマーク2026/5/1
V2X通信を用いた協調運転の評価を閉ループで行うベンチマークMDriveを提案し、マルチエージェントシステムの利点と課題を明らかにした。
- BridgeSim: 自動運転エンドツーエンドにおけるオープンループとクローズドループのギャップの解明自動運転2026/4/1
オープンループ評価で高得点でもクローズドループ運用で失敗する原因を分析し、テスト時適応でギャップを緩和する手法を提案した論文。
- MDG: 交通環境におけるマルチエージェント行動モデリングのためのマスク付きデノイジング生成マルチエージェント/交通シミュレーション2025/11/1
マルチエージェントの行動モデリングを、独立にノイズを加えた時空間テンソルの再構成として定式化し、1回か数回の順伝播で予測・シミュレーション・計画・条件付き生成を統一的に扱える生成フレームワークを提案。
- RoboPilot：二重思考モードによる汎化可能な動的ロボットマニピュレーションマニピュレーション2025/10/1
高速・低速の二重思考モードとフィードバックによる再計画を組み合わせた閉ループ型ロボットマニピュレーション手法を提案し、21タスクのベンチマークで成功率を25.9%向上させた。
- リスクマップをミドルウェアとして：協調型エンドツーエンド自動運転の解釈可能なリスク認識計画自動運転2025/8/1
リスクマップを中間表現として用い、複数車両の協調知覚と学習ベースMPCを組み合わせることで、解釈可能でリスクを考慮したエンドツーエンド自動運転フレームワークを提案した。
- CooperRisk: マルチエージェント協調知覚と予測による運転リスク定量化パイプラインV2X協調知覚2025/6/1
V2Xを活用して複数車両の知覚情報を統合し、将来の複数時点における運転リスクを解釈可能なリスクマップとして定量化するパイプラインを提案した。
- V2X-ReaLO: 実環境における協調知覚のためのオープンオンラインフレームワークとデータセット協調知覚2025/3/1
実車とスマートインフラ上で動作するオンライン協調知覚フレームワークを構築し、中間融合の実現可能性を実環境で初めて実証するとともに、動的環境での評価用データセットを公開した。
- Co-MTP: 自動運転のためのマルチ時間融合協調軌道予測フレームワーク軌道予測2025/2/1
V2Xを活用し、過去と未来の両方の時間領域でエージェント間の相互作用を捉える協調軌道予測フレームワークを提案。実世界データセットで最先端性能を達成。