Zhong Cao
University of Michigan
収録論文 17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
- 視覚探索から運動制御へ：人工エージェントのための優先度場運動制御2026/9/25
人間の視覚探索を模した優先度マップを運動制御に拡張し、移動障害物を避けながら目標に到達するタスクで、優先度場を持つエージェントが効率的に学習し未知の複雑な状況でも優れた性能を示すことを明らかにした。
- LIDAR-AD: 行動残差連鎖を用いたデコーダーフリー潜在相互作用ドリーマーによる自動運転自動運転2026/7/12
自動運転のための潜在世界モデルを改良し、観測再構成をやめて冗長性を削減した潜在整列と、行動を残差更新としてモデル化する手法を提案し、長期的な閉ループ意思決定の性能を向上させた。
- アフォーダンスグラフによるタスク世界：スケーラブルな身体性学習のための自己進化型タスク生成sim2real2026/2/1
実世界観察からアフォーダンスグラフでタスクを階層分解し、VLM推論と幾何検証を組み合わせた自己進化機構でロボット方策を自動生成・改善するフレームワークを提案。
- 専門家の連鎖：時間的交替による自動運転模倣プランナーの強化自動運転/模倣学習2025/12/1
自動運転の模倣学習において、時間軸に沿って複数の専門家モデルを交互に切り替えることで誤差蓄積を抑え、モデル規模やデータを増やさずに閉ループ性能を向上させる手法を提案。
- nuCarla: CARLAシミュレーションにおけるnuScenes形式の鳥瞰図知覚データセット自動運転/シミュレーション2025/11/1
自動運転の閉ループ学習向けに、nuScenes互換の鳥瞰図知覚データセットをCARLA上で構築し、高性能BEVモデルと共に公開した。
- End2Race: リアルタイムF1Tenthレースのための効率的なエンドツーエンド模倣学習模倣学習2025/9/1
F1Tenthの自動レース向けに、GRUとLiDARのシグモイド正規化を用いた高速なエンドツーエンド模倣学習を提案し、追い越しシナリオで高い安全性と成功率を達成した。
- 抽象障害物マップとトポロジカルグラフを活用したゼロショット視覚言語ナビゲーションVLA2025/9/1
MLLMと抽象障害物マップ上のウェイポイント予測を組み合わせ、訪問履歴付きトポロジカルグラフをプロンプトに組み込むことで、連続環境でのゼロショット視覚言語ナビゲーションを高精度化した研究。
- DRARL: 介入理由を活用した強化学習による自動運転ポリシーの効率的改善自動運転/強化学習2025/6/1
自動運転の介入事例をOOD状態推定で理由ごとに分類し、ポリシー起因の介入のみを理由拡張型の想像環境で学習に活用することで、類似状況への対応力を効率的に高める手法を提案した。
- RADE: マルチエージェント条件付き拡散によるリスク調整可能な運転環境の学習自動運転シミュレーション2025/5/1
マルチエージェント拡散モデルで交通参加者全員の挙動をリスク指標に条件付けて生成し、現実的な統計特性を保ちながら危険度を調整できる自動運転テスト用シミュレーションを提案した。
- LightEMMA: 自動運転のための軽量エンドツーエンドマルチモーダルモデルVLA2025/5/1
様々な視覚言語モデルを統合して自動運転エージェントを構築し、nuScenes予測タスクで性能を比較評価する軽量フレームワークを提案した。
- 大規模自動運転のための動的局所拡張プランナ自動運転2025/2/1
基本の運転プランナを恒久的に変更せず、地域ごとの局所データで動的に拡張する手法を提案し、安全性と報酬でベースラインを上回った。
- 自動運転の計画における不確実性を考慮した予測と応用：定義・手法・比較自動運転計画2024/3/1
短期・長期の偶然的不確実性と認識的不確実性を同時にモデル化する予測・計画フレームワークを提案し、CommonRoadベンチマークで既存手法より高精度・高信頼な計画を実現した。
- Dynamically Conservative Self-Driving Planner for Long-Tail Cases2023/5/1
- Identify, Estimate and Bound the Uncertainty of Reinforcement Learning for Autonomous Driving2023/5/1
- Road Traffic Law Adaptive Decision-making for Self-Driving Vehicles2022/4/1
- Multi-Agent Vulnerability Discovery for Autonomous Driving with Hazard Arbitration Reward2021/12/1
- Driving-Policy Adaptive Safeguard for Autonomous Vehicles Using Reinforcement Learning2020/12/1