Zhitao Wang

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

• VLMからのリスク意味蒸留によるエンドツーエンド自動運転の強化
  自動運転/VLA2025/11/1

  VLMが持つリスク推論をBEV特徴量に蒸留するRiskHeadを提案し、エンドツーエンド自動運転モデルの汎化性能とリスク対象への注意を向上させた研究。

• ハイブリッド知覚と同変拡散によるロバストな多節点鉄筋結束
  マニピュレーション2025/9/1

  幾何ベースの知覚とSE(3)上の同変拡散モデルを組み合わせ、少ない実演データで複雑な鉄筋節点を順に結束するロボットシステムを提案。

• ReSeFlow: SE(3)同変ポリシー学習フローの整流化
  マニピュレーション2025/9/1

  SE(3)同変拡散モデルに整流フローを導入し、1ステップ推論で高速かつ高精度なロボットマニピュレーションの軌道生成を実現した。

• LiDAR占有格子地図を用いたハイブリッド強化学習による自動駐車プランナ
  自動運転/駐車2025/2/1

  ルールベースのReeds-Sheppプランナと強化学習を組み合わせ、LiDARの占有格子地図表現でsim-to-realギャップを埋める自動駐車プランナを提案し、実環境で有効性を検証した。

• 重力と回転の一致性に基づく三軸MEMSジャイロスコープのフィールド校正手法
  センサ校正2024/10/1

  重力と回転速度の内積が一定であることを利用し、線形最小二乗法で三軸MEMSジャイロを現場で校正する手法を開発し、シミュレーションと実験で有効性を確認した。

• MEMS三軸ジャイロスコープの現場スケールファクタ線形性校正
  キャリブレーション2024/5/1

  サーボモータのみを用いて、重力と回転速度の内積が一定であることを利用し、MEMS三軸ジャイロスコープのスケールファクタを現場で校正する手法を提案した。

• Reinforcement Learning based Negotiation-aware Motion Planning of Autonomous Vehicles
  2021/7/1