Ziran Wang
収録論文 23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
- 学習型軌道スコアリングのための多様なサンプル設計自動運転2026/9/1
自動運転の軌道選択スコアラーを訓練する際、安全な軌道ばかりの提案では境界付近の学習が不十分な問題に対し、人間軌道を横方向・縦方向に摂動させた多様なサンプルを生成して学習データを設計し、スコアリング精度を向上させた。
- エンドツーエンド自動運転におけるポストトレーニング自動運転2026/7/1
エンドツーエンド自動運転モデルの模倣学習後のポストトレーニング手法を、監督信号の種類に基づいて4つのファミリーに分類し、各手法の能力・限界・課題を体系的に整理したサーベイ論文。
- 行動潜在変数による制御可能なシミュレーションエージェントシミュレーション2026/7/1
運転行動の模倣と解釈可能な軸に沿った制御を両立する交通シミュレーションエージェントを提案し、閉形式の変分更新で行動潜在変数を推定し、混合チャンネルマスク学習で条件付けされたフローマッチング生成器を用いる。
- FleetAgent: ベクトル化V2Nメッセージによる自律フリート向け遠隔操作アシスタント遠隔操作/フリート管理2026/6/1
大規模な自律走行車両群の遠隔操作を支援するため、ベクトル化された車両-ネットワーク間メッセージを入力とするクラウド上のマルチモーダル大規模言語モデルを提案し、介入優先度のスコアリングと自然言語での説明を生成する。
- OmniV2X: 効率的なエンドツーエンド協調運転のための生成的基盤プランナー自動運転/V2X2026/6/1
V2X協調運転のための生成的基盤モデルを提案し、マルチモーダル・マルチエージェント観測を直接解釈して軌道生成を行う。大規模単一エージェントデータで事前学習し、軽量なV2Xトークンで協調環境に適応することで、少ないデータと通信帯域で最先端性能を達成した。
- VISTA-DZ: パーソナライズされたジレンマゾーン予測のための視覚意味軌道適応運転行動予測2026/6/1
信号交差点のジレンマゾーンにおける運転者の停止・通過判断とそのタイミングを、視覚言語モデルで生成した運転行動プロファイルを用いて個人適応的に予測するフレームワークを提案した。
- 空間平滑化による価値学習強化学習2026/2/1
オフライン目標条件付き強化学習において、距離的制約を局所空間測度の期待値として再解釈し、微分演算子を必要とせずに構造化された価値表現を学習する手法を提案。
- XR-DT: 拡張現実強化デジタルツインによる人間認識型モデル予測パス積分制御を用いた安全な動作計画移動ロボット/人間認識ナビゲーション2025/12/1
XRヘッドセットとUnityを統合したデジタルツインフレームワークXR-DTを構築し、人間の軌道予測モデルATLASと人間認識型MPPI制御を組み合わせて、人間と共存する移動ロボットの安全なナビゲーションを実現した。
- SIMSplat: 言語整合4Dガウシアンスプラッティングによる運転シナリオ生成sim2real2025/10/1
外観・運動・位置の意味をガウシアンシーングラフに埋め込み、自然言語で運転シーンを検索・編集・マルチエージェントシミュレーションできるフレームワークを提案。
- 閉ループ確率的マルチエージェントシミュレータの学習についてマルチエージェントシミュレーション2025/8/1
階層ベイズモデルに基づく確率的フレームワークNIVAを提案し、閉ループのマルチエージェント交通シミュレーションを実現した。Waymoデータセットで既存手法と同等の性能を示しつつ、意図や運転スタイルの制御を可能にした。
- VLM統合型実世界自動運転のための階層的テストプラットフォーム自動運転/VLA2025/6/1
VLMを組み込んだ自動運転システムを実世界の閉鎖コースで評価するため、低遅延ミドルウェアと知覚・計画・制御を分離した階層的テストプラットフォームを提案し、ケーススタディで有効性を示した。
- 自動運転のための生成AI：フロンティアと機会自動運転2025/5/1
生成AI（VAE・GAN・拡散モデル・LLM）を自動運転スタック全体にどう応用するかを体系的に整理したサーベイ。データ生成からEnd-to-End運転、デジタルツイン、評価・安全・規制まで課題と研究方向をまとめる。
- NuPlanQA: マルチモーダル大規模言語モデルによるマルチビュー運転シーン理解のための大規模データセットとベンチマークVLA2025/3/1
運転シーン理解のためのマルチビューVQAデータセットNuPlanQA-1Mと評価ベンチマークNuPlanQA-Evalを構築し、BEV特徴を統合したBEV-LLMを提案した。
- STAMP: スケーラブルでタスク・モデル非依存な協調知覚協調知覚2025/1/1
異なるモデルを持つ複数エージェントのBEV特徴を軽量なアダプタで共通表現に変換し、効率的に共有・融合する協調知覚フレームワークを提案。
- 車載ビジョン言語モデルによる個人適応型自動運転の運動制御：システム設計と実車検証VLA2024/11/1
車載向けの軽量VLMとRAGベースの記憶モジュールを組み合わせ、人間のフィードバックから個人の運転嗜好を継続学習して低遅延で個別化された運転を実現し、実車実験でテイクオーバー率を最大76.9%削減した。
- LLM4AD：自動運転のための大規模言語モデル — 概念・レビュー・ベンチマーク・実験・将来動向自動運転2024/10/1
自動運転に大規模言語モデルを応用するLLM4ADの概念を提唱し、既存研究のレビュー、ベンチマーク構築、実車実験を通じて、その可能性と課題を包括的に整理した論文。
- 遅延を考慮したマルチエージェント強化学習による協調型アダプティブクルーズコントロールの安定化マルチエージェント強化学習2024/4/1
車両プラトーン制御における通信遅延に対処するため、遅延を考慮したマルチエージェント強化学習フレームワークを提案し、注意機構と速度最適化に基づく行動フィルタで安全性と安定性を向上させた。
- A Review of Full-Sized Autonomous Racing Vehicle Sensor Architecture2024/2/1
- Receive, Reason, and React: Drive as You Say with Large Language Models in Autonomous Vehicles2023/10/1
- A Survey of Federated Learning for Connected and Automated Vehicles2023/3/1
- End-to-End Vision-Based Adaptive Cruise Control (ACC) Using Deep Reinforcement Learning2020/1/1
- Lookup Table-Based Consensus Algorithm for Real-Time Longitudinal Motion Control of Connected and Automated Vehicles2019/2/1
- A Review on Cooperative Adaptive Cruise Control (CACC) Systems: Architectures, Controls, and Applications2018/9/1