Zhihao Zhang
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
- MEgoVista: 実環境におけるメートル単位の4D手・頭部動作推定のための多視点自己中心運動推定動作推定2026/9/15
未準備の自己中心視点録画から、キャリブレーション済みステレオを用いてメートル単位の両手と頭部の動作を重力整合した世界座標系で再構成するオフラインパイプラインを提案。
- COREプランナー：未知環境でのロボットナビゲーションのための文脈記憶指向強化学習ナビゲーション2026/6/1
未知環境でのロボットナビゲーションにおいて、従来手法と学習ベース手法の利点を組み合わせ、スパース可視グラフとTransformerを用いた文脈記憶機構を導入し、シミュレーションから実機へのゼロショット転移を実現する強化学習プランナーを提案した。
- 微視的車両挙動と巨視的交通統計の整合：部分データからの運転行動再構成自動運転2026/1/1
車両センサの微視的データと路側センサの巨視的交通統計を組み合わせ、観測されていない微視的状態を再構成しつつ、個々の車両行動と全体の交通統計の両方に整合する運転ポリシーを学習する枠組みを提案した。
- SignRAG: スケーラブルなゼロショット道路標識認識のための検索拡張システムゼロショット認識/RAG2025/12/1
視覚言語モデルで標識を記述し、ベクトルDBから候補を検索、LLMで推論するRAGベースのゼロショット道路標識認識フレームワークを提案。303種の標識で95.58%（理想画像）、82.45%（実世界）の精度を達成。
- 不確実性重み付きDecision Transformerによる密集複雑運転シーンでのナビゲーション自動運転2025/9/1
鳥瞰図占有グリッドとTransformerを組み合わせ、予測エントロピーで損失を重み付けするUWDTを提案し、ラウンドアバウトでの自動運転判断を安全かつ効率的にした。
- 準最適方策による強化学習のブートストラップで自動運転を実現自動運転/強化学習2025/9/1
専門家でなくてもよいルールベースの車線変更コントローラをSACに組み込み、探索と学習効率を改善する自動運転手法を提案した。
- データブートストラップ強化学習によるヒューマノイドロボットの動的サブゴール追従ナビゲーション歩行ナビゲーション2025/6/1
階層型強化学習とモデル予測制御を組み合わせ、データブートストラップで訓練を効率化することで、ヒューマノイドロボットが雑然とした環境を安全にナビゲートする手法を提案した。
- 特徴ベーススパースガウス過程によるリアルタイム時空間走行可能性評価走行可能性評価/ナビゲーション2025/3/1
点群からスパースガウス過程で地形特徴を抽出し、時空間ベイズカーネルで走行可能性をリアルタイム評価する手法を提案。屋外自律ナビゲーションで有効性を実証した。
- SEB-Naver: 不整地における車両型ロボットのためのSE(2)ベース局所ナビゲーションフレームワークナビゲーション2025/3/1
不整地を走行する車両型ロボット向けに、GPU並列計算による走行可能性評価と地形を考慮した軌道最適化を統合したSE(2)ベースの局所ナビゲーション手法を提案し、実機実験で有効性を示した。
- 階層型強化学習による複雑な交通シナリオでの広範な探索自動運転/強化学習2025/1/1
複雑な交通環境での自動運転制御に向け、意思決定を階層的に分解し高レベル・低レベル制御器を別々に訓練する強化学習フレームワークを提案し、複雑な高速道路状況での優位性を示した。
- Spatio-Temporal Graph Dual-Attention Network for Multi-Agent Prediction and Tracking2021/2/1
- Social-WaGDAT: Interaction-aware Trajectory Prediction via Wasserstein Graph Double-Attention Network2020/2/1