Haohong Lin
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
- 制御可能でフォトリアルな歩行者危険動作生成によるエンドツーエンド運転安全評価自動運転/シミュレーション2026/10/5
軌道レベルの衝突合成と3Dガウシアンスプラッティングを組み合わせ、フォトリアルで動作制御可能な危険歩行者シナリオを生成するControlPedを提案し、エンドツーエンド運転モデルの性能低下を明らかにした。
- WestWorld: 多様なロボットシステム向けの知識符号化スケーラブル軌道ワールドモデルワールドモデル2026/3/1
多様なロボットシステムの軌道予測をスケーラブルに行うため、システム認識型Mixture-of-Expertsと構造埋め込みを導入したワールドモデルを提案し、シミュレーションと実機で性能を実証した。
- 閉ループ自律走行のためのモデルベース方策適応自動運転2025/11/1
拡散モデルとQ値モデルを組み合わせ、事前学習済みのEnd-to-End自律走行エージェントを閉ループ環境で適応させるフレームワークを提案。
- クエリ中心拡散ポリシーによる汎用ロボット組立マニピュレーション2025/9/1
物体・接触点・スキル情報からなるクエリで高レベル計画と低レベル制御を橋渡しする階層型拡散ポリシーを提案し、家具組立タスクの成功率を向上させた。
- CrashAgent: マルチモーダル推論によるクラッシュシナリオ生成自動運転シミュレーション2025/5/1
マルチモーダル大規模言語モデルを用いて実際の交通事故報告書から走行環境と車両挙動を構造化し、シミュレーションで実行可能な衝突シナリオを自動生成するマルチエージェントフレームワークを提案。
- 閉ループ交通生成のための因果構成拡散モデル交通シミュレーション2024/12/1
拡散モデルに因果構造を組み込み、制御可能性とリアリズムを両立させた閉ループ交通シミュレーション生成手法を提案。
- 触覚で汎化する：ロボット家具組立のための触覚アンサンブルスキル転移マニピュレーション2024/4/1
触覚フィードバックを組み込んだオフライン強化学習により、スキル遷移モデルと適応的スキル内方策を学習し、家具組立を汎化可能に実行するフレームワークTESTを提案。
- 安全を考慮した因果表現による信頼できるオフライン強化学習（自動運転向け）オフライン強化学習2023/11/1
自動運転のオフライン強化学習において、報酬・コスト・状態・行動の因果関係を活用した構造化シナリオ表現FUSIONを提案し、未見環境でも安全性と汎化性能を向上させた。
- オフライン安全強化学習のためのデータセットとベンチマークオフライン強化学習/安全RL2023/6/1
ロボット制御から自動運転まで38タスクにわたるオフライン安全強化学習のデータセット・環境ラッパー・ベースライン実装を提供し、大規模実験で性能を比較評価したベンチマークスイートを構築した。
- 変分因果推論による目標条件付き強化学習の汎化強化学習2022/7/1
因果グラフを潜在変数として目標条件付き強化学習を変分最適化し、因果発見と方策学習を交互に行うことで未知の目標への汎化性能を高める手法を提案。
- 安全クリティカルな運転シナリオ生成のサーベイ：方法論的視点シナリオ生成2022/2/1
自動運転の安全評価に不可欠な危険シナリオの自動生成手法を、データ駆動・敵対的・知識ベースの3分類で整理し、ツールや課題を展望したサーベイ。
