Zhouheng Li
Nanyang Technological University
収録論文 11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
- 世界モデル中心の自動運転レーシングエージェントによる身体化知能の認知的・物理的限界への挑戦自動運転レーシング2026/8/1
自動運転レーシングを題材に、世界モデルを中心としたエージェントが高速走行中の認知と物理の限界を同時に学習・洗練する手法を提案し、実車データとシミュレーションで有効性を示した。
- SGTP: サンプリングに基づくゲーム理論的プランニングによるリアルタイム多車両自動運転レース自動運転レース/プランニング2026/7/1
GPU加速サンプリングとゲーム理論を組み合わせ、多車両レースでの多様な競争行動をリアルタイムに計画するフレームワークを提案。高い勝率とタスク完了率を達成し、最大10エージェントの大規模シナリオにも適用可能。
- 視覚誘導MPPIによるアジャイルドローンレース：ニューラル符号付き距離場を用いた任意ゲート姿勢のナビゲーションドローンレース/MPPI/ニューラルSDF2026/3/1
ドローンレースにおいて、事前軌道や明示的なゲート姿勢推定に頼らず、生の深度画像から学習したニューラルSDFをMPPIコントローラに統合し、任意配置のゲートを基準軌道なしで飛行する手法を提案した。
- 微分平坦性を利用した自動駐車のための高速反復軌道計画法軌道計画2025/8/1
自動駐車向けに、微分平坦性とギアチェンジ点での終端平滑化制約を組み合わせ、衝突回避と制御可能性を両立させた高速反復軌道計画手法を提案した。
- 慣性ドリフト車両のための学習ベース計画・制御フレームワーク制御/計画2025/7/1
ベイズ最適化を用いて、慣性ドリフト中の滑らかな遷移と速度損失の最小化を図る計画・制御手法を提案し、8の字経路でのシミュレーションで有効性を示した。
- 拡散合成による多様なシーンでの高速かつ安全な軌道計画軌道計画2025/7/1
エネルギー場を学習する拡散計画法と軽量安全フィルタを組み合わせ、未知の動的環境でも再学習なしにリアルタイムで安全な軌道を生成する手法を提案した。
- 曲率統合MPCCによる自動レースのラップタイム短縮自動運転レース/軌道計画2025/2/1
コース中心線の曲率を参照速度プロファイルに変換してMPCCのコスト関数に組み込み、曲率変化の大きいコースでも高速走行を可能にする局所軌道計画法を提案し、1/10スケールF1TENTHでラップタイムを11.4〜12.5%改善した。
- ドリフト車両のための適応学習型モデル予測制御戦略車両制御2025/2/1
ドリフト平衡点をベイズ最適化で学習し、下位のMPCと階層化することで、路面摩擦の誤推定があってもドリフト車両を目標経路に追従させる制御手法を提案した。
- ガウス過程と能動探索を用いた限界ドリフト旋回の学習制御制御/MPC2024/10/1
ガウス過程回帰で車両モデルの誤差を補正し、MPCと能動探索を組み合わせてドリフト旋回の軌道追従精度を高める手法を提案し、シミュレーションとRCカーで検証した。
- 速度予測を組み込んだ局所軌道計画によるデータ駆動型アグレッシブ自動レーシング自動運転レーシング2024/10/1
ベイズ最適化でパラメータを学習するVPMPCCを提案し、急カーブでの速度プロファイルを最適化して実車F1TENTHで車両限界の93%の速度を達成した。
- 時空間トポロジーと可到達集合解析に基づく時間効率を保証する追い越し軌道計画フレームワーク軌道計画2024/10/1
高速走行時の追い越し軌道計画において、時空間トポロジーで多様な初期解を生成し、可到達集合で並列評価することで局所解を回避しつつ計算を高速化する手法を提案。