Zhiyu Huang
収録論文 29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
- SCAPE: シナリオ条件付きシミュレーション拡張ポリシー評価評価手法2026/8/19
実世界でのポリシー性能を、限られた実機データと大量のシミュレーションデータを組み合わせてシナリオごとに予測する評価フレームワークを提案した。
- 予測不確実性と安全行動の橋渡し：自動運転のためのサンプル条件付き微分可能プランニング自動運転/プランニング2026/6/1
拡散モデルで生成した多様な未来シナリオを微分可能なプランナーに直接組み込み、CVaR尾部リスク制約で安全性を確保する自動運転のプランニング手法を提案した。WaymoとArgoverse 2で安全性・効率・快適性を向上させた。
- 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。
- TIC-VLA：動的環境におけるロボットナビゲーションのための制御内思考型視覚-言語-行動モデルVLA2026/2/1
遅延する意味推論を明示的にモデル化し、非同期推論に適応した視覚-言語-行動モデルを提案。動的環境での言語誘導ナビゲーションをリアルタイム制御で実現する。
- 自動運転のための視覚-言語-行動モデル：過去・現在・未来VLA2025/12/1
自動運転における視覚-言語-行動（VLA）フレームワークの進化を整理し、End-to-End型とDual-System型の2つのパラダイムに分類して、その特徴と課題を概観したサーベイ論文。
- 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。
- 自動運転のエンドツーエンド計画のための微分可能最適化誘導学習への意思決定の統合自動運転計画2024/12/1
意思決定と軌道計画を微分可能な非線形最適化問題として定式化し、学習ベースの予測モジュールと組み合わせてエンドツーエンドで訓練可能な自動運転計画フレームワークを提案した。Waymo Open Motionデータセットで評価し、安全性・効率・乗り心地が向上することを示した。
- Gen-Drive: 報酬モデリングと強化学習ファインチューニングによる拡散生成運転ポリシーの強化自動運転計画2024/10/1
拡散モデルで多様な将来シーンを生成し、VLM支援で学習した報酬モデルで評価する「生成→評価」型の自動運転計画フレームワークを提案し、強化学習で微調整することでnuPlan上での計画性能を向上させた。
- NAVSIM: データ駆動型非反応的自動運転シミュレーションとベンチマーク自動運転ベンチマーク2024/6/1
大規模データセットと非反応的シミュレータを組み合わせ、実世界に近い大規模ベンチマークを可能にする評価手法NAVSIMを提案。CVPR 2024コンペで143チームが参加し、新たな知見を得た。
- 汎用交通エージェントシミュレーションのための多様な行動拡散モデル交通シミュレーション2024/4/1
拡散生成モデルを用いて、複数エージェントの相互作用を考慮した現実的で制御可能な交通シナリオを生成するフレームワークVBDを提案。推論時のシナリオ編集や安全クリティカルな長尾シナリオの生成を可能にする。
- Hybrid-Prediction Integrated Planning for Autonomous Driving2024/2/1
- Learning Online Belief Prediction for Efficient POMDP Planning in Autonomous Driving2024/1/1
- DTPP: Differentiable Joint Conditional Prediction and Cost Evaluation for Tree Policy Planning in Autonomous Driving2023/10/1
- Occupancy Prediction-Guided Neural Planner for Autonomous Driving2023/5/1
- GameFormer: Game-theoretic Modeling and Learning of Transformer-based Interactive Prediction and Planning for Autonomous Driving2023/3/1
- Learning Interaction-aware Motion Prediction Model for Decision-making in Autonomous Driving2023/2/1
- Conditional Predictive Behavior Planning with Inverse Reinforcement Learning for Human-like Autonomous Driving2022/12/1
- Augmenting Reinforcement Learning with Transformer-based Scene Representation Learning for Decision-making of Autonomous Driving2022/8/1
- Differentiable Integrated Motion Prediction and Planning with Learnable Cost Function for Autonomous Driving2022/7/1
- ReCoAt: A Deep Learning-based Framework for Multi-Modal Motion Prediction in Autonomous Driving Application2022/7/1
- Multi-modal Motion Prediction with Transformer-based Neural Network for Autonomous Driving2021/9/1
- Prioritized Experience-based Reinforcement Learning with Human Guidance for Autonomous Driving2021/9/1
- Uncertainty-Aware Model-Based Reinforcement Learning with Application to Autonomous Driving2021/6/1
- Human-in-the-Loop Deep Reinforcement Learning with Application to Autonomous Driving2021/4/1
- Efficient Deep Reinforcement Learning with Imitative Expert Priors for Autonomous Driving2021/3/1
- Improved Deep Reinforcement Learning with Expert Demonstrations for Urban Autonomous Driving2021/2/1
- Driving Behavior Modeling using Naturalistic Human Driving Data with Inverse Reinforcement Learning2020/10/1
- Multi-modal Sensor Fusion-Based Deep Neural Network for End-to-end Autonomous Driving with Scene Understanding2020/5/1