Haowei Sun
収録論文 10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
- 自動運転車の大規模展開に向けた行動安全評価（後編）：評価結果自動運転2026/10/6
オープンソースの自動運転システムAutoware.Universeをシミュレーションと実車テストで評価し、14の行動能力のうち6つを満たすが、クラッシュ率が人間の約1000倍高いことを明らかにした。
- 自動運転車の大規模展開に向けた行動安全性評価（前編）：方法論自動運転2026/10/6
自動運転車の行動安全性を評価するため、制御されたシナリオでの反応行動を評価する行動能力テストと、自然な交通環境での相互作用行動を評価する運転知能テストからなる第三者評価フレームワークを提案した。
- TeraSim-World：エンドツーエンド自動運転のための世界規模の安全クリティカルデータ合成自動運転データ合成2025/9/1
任意の場所の地図・交通データを取得し、自然な運転行動と多様な危険シナリオをシミュレートして、映像生成モデルで写実的なセンサデータを合成する自動運転向けデータ生成パイプライン。
- 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。
- 自動運転車の大規模展開に向けた行動安全性評価自動運転2025/5/1
自動運転車の行動安全性を評価するため、運転免許試験と運転知能試験からなる第三者評価フレームワークを提案し、Autoware.Universeを用いてシミュレーションと実車試験で検証した。
- TeraSim: 生成シミュレーションで自動運転車の未知の危険事象を発見する自動運転シミュレーション2025/3/1
自動運転車の安全性評価のため、多様な安全クリティカルな交通事象を生成し、衝突率などの統計的性能指標を推定できるオープンソースの高忠実度交通シミュレーションプラットフォームを提案した。
- 目標中心報酬によるオープンワールドドローン能動追跡ドローン追跡2024/12/1
都市規模のオープンワールドドローン追跡ベンチマークDATと、目標中心報酬とカリキュラム学習を用いた強化学習手法GC-VATを提案し、シミュレータで約72%の追跡成功率を達成した。
- 自動運転車の安全性評価に向けたコーナーケース生成と分析自動運転/安全性評価2021/2/1
強化学習で背景車両の攻撃的な運転方策を学習し、意思決定システム向けの危険シナリオを生成。特徴抽出とクラスタリングで代表的なコーナーケースを特定する枠組みを提案。
- 自動運転車テストのための自然な走行環境を分布整合的にシミュレーションする手法交通シミュレーション2021/1/1
大規模自然走行データから人間の運転行動モデルを構築し、マルコフ連鎖の定常分布を最適化で補正することで、実世界と分布が一致する交通シミュレーション環境を生成する枠組みを提案した。
- コネクテッド・自動運転車のテストシナリオライブラリ生成：ケーススタディ自動運転テスト2019/5/1
追い越し・高速出口・車間追従の3ケースでテストシナリオライブラリ生成手法を実装し、強化学習で高次元化に対応、評価精度を保ちつつ評価を大幅高速化した。
