Jun Li
A*STAR Institute of Advanced Intelligence and Computing
収録論文 45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
- 未来表現を予測して意思決定するDT-JEPAオフラインRL2026/10/23
報酬なしのオフライン軌跡から潜在空間で未来表現の確率分布を予測するJEPAベースの事前学習・微調整フレームワークを提案し、未見タスクへの適応を実現した論文。
- MiniWAM: 効率的なワールド・アクション・モデリングのためのコンパクトな未来ターゲットの学習VLA2026/10/8
未来状態を高次元のまま予測する従来のWorld Action Modelに対し、逆時空間モデリングで制御に関連するコンパクトな未来表現を学習し、予測コストを大幅に削減しつつ性能を向上させた手法。
- 検索関連性を超えて：視覚言語運転のためのシーン接地型リスク含意VLA2026/9/28
運転シーンの知覚事実から知識グラフとSWRL推論でリスク関係を導出し、VLMと拡散プランナーの判断を条件付けることで、検索ベースの安全知識より計画安全性を向上させた。
- DA-GRD: 知覚と実行の不一致下での触覚による把持回復のための意思決定を考慮した把持関連曖昧性解消触覚/マニピュレーション2026/9/24
物体が動いて視覚ベースの把持位置がずれた際に、少数の触覚プローブで候補を絞り込み、実行可能な把持を回復する手法を提案。
- SinD 2.0：信号交差点におけるSOTIF指向の安全検証のための意味的リスク注釈付きマルチシティUAVデータセットデータセット2026/7/1
本論文は、複数都市の信号交差点を対象としたドローン撮影による大規模データセットSinD 2.0を紹介し、安全検証に必要な意味的リスク注釈と高密度の危険事象を提供する。
- Auto-JEPA: エンドツーエンド自動運転のための連続意図の潜在世界モデル自動運転2026/7/1
将来の完全な世界を再構築する代わりに、将来の自己軌道に影響するシーン特徴のみに焦点を当てた、行動指向の潜在世界モデルを提案。意図埋め込みを予測し、固定軌跡メモリから実行可能な軌跡を検索・選択する。
- ロボットをトークンとして：協調マルチロボット軌道生成のための統一拡散トランスフォーマー群制御2026/6/1
各ロボットをトークンとして扱う拡散トランスフォーマーを提案し、複数ロボットの軌道をフィードフォワードで直接生成する。個々の安全性と全体の接続性を満たす軌道を生成できる。
- エッジインテリジェンスに向けた自律ナビゲーション：ロボット支援データ収集アプローチナビゲーション2026/4/1
複雑な環境でエッジAIのためのデータ収集を行うロボットのナビゲーション手法を提案。通信と学習の性能を同時に最適化する方式で、非見通し環境でも効率的にデータを集められることをシミュレーションで示した。
- ImagiNav: 生成的視覚予測と逆動力学によるスケーラブルな身体化ナビゲーションナビゲーション2026/3/1
ロボットのナビゲーションを、言語指示を視覚的なサブゴールに分解し、生成ビデオモデルで未来の軌道を想像し、逆動力学モデルで軌道を抽出するというモジュール方式で実現。ロボットデータなしでゼロショット転移を達成する。
- SPLIT: 自律走行車の制御指向モデリングのための誤差ダイナミクスのスパースインクリメンタル学習モデルベース制御2026/2/1
車両モデルを不変要素と変動要素に分解し、局所的なインクリメンタル学習とGPのスパース化により、リアルタイム制御に適した高精度なハイブリッドモデルを構築する手法を提案。
- 協調知覚による遮蔽リスク軽減の実証分析協調知覚2026/2/1
遮蔽された道路利用者によるリスクを評価する新指標RTLを提案し、V2X普及率の非線形な効果を分析。非対称通信で低普及率でも高いリスク軽減を実現。
- TIDAL: 拡散と行動の時間的インターリーブループによる高頻度VLA制御VLA2026/1/1
拡散ベースVLAの推論遅延を解消するため、低頻度の意味推論と高頻度の行動生成を分離・交互実行する階層フレームワークを提案し、動的環境での追従性能を向上させた。
- AdaMorph: 身体性適応型Transformerによる統合モーションリターゲティングモーションリターゲティング2026/1/1
人間の動作を多様なロボット形態へ変換する際、単一モデルで対応できる統合的なニューラルリターゲティング手法を提案。身体性制約に応じて特徴を動的に調整し、12種の人型ロボットでゼロショット汎化を実証した。
- 観測前のリスクを見抜く：視覚言語モデルによる自動運転の潜在的リスク推論VLA2025/11/1
自動運転における「まだ観測されていない潜在的リスク」を推論するための視覚言語データセットPotentialRiskQAと、それに基づく推論フレームワークPR-Reasonerを提案した。
- モデル情報最適化による平面検出とランキング平面検出2025/8/1
深度画像から平面を検出する際、RANSACの閾値依存による誤検出を防ぐため、モデル情報最適化に基づく枠組みを提案し、真の平面数決定と各平面の品質ランキングを可能にした。
- TruckV2X: トラック中心の協調知覚データセット協調知覚2025/7/1
大型トラックの死角や遮蔽に対応するため、LiDARとカメラ、トラクタ・トレーラ・CAV・路側機の協調を含む初の大規模トラック中心協調知覚データセットを構築し、性能ベンチマークを提示した。
- 自動運転車の予測と計画の統合に向けた自己教師あり事前学習予測・計画2025/7/1
マスク付きオートエンコーダを用いて道路網・他車軌跡・経路を再構成し、予測と計画を統合する事前学習フレームワークPlan-MAEを提案。大規模データセットで計画性能が大幅に向上。
- Astra：階層型マルチモーダル学習による汎用移動ロボットの実現移動ロボットナビゲーション2025/6/1
マルチモーダルLLMとマルチタスクネットワークを組み合わせた二重モデルアーキテクチャにより、多様な屋内環境で移動ロボットのナビゲーションを実現した。
- 情報センサとしての無線通信：マルチエージェント協調知覚のサーベイ協調知覚2025/5/1
V2X通信を「情報センサ」と捉え、協調知覚における情報表現・融合・大規模展開の3軸で最新研究を整理したサーベイ。
- S2R-Bench: 自動運転のためのSim-to-Real評価ベンチマークsim2real2025/5/1
実世界の多様な道路・天候・照明条件で収集したセンサ異常データを用い、自動運転の知覚アルゴリズムのロバスト性を評価する初の実環境ベースの腐敗ロバスト性ベンチマークを提案した。
- 低次元残差モデルを用いた学習ベースMPCによる自動運転自動運転/MPC2024/12/1
車両モデルを不変部と可変部に分解し、可変部の誤差を低次元残差モデルで学習することで、MPCのモデル精度と制御性能を向上させる手法を提案した論文。
- V2I-Calib++: 都市交差点における協調知覚のためのマルチ端末空間キャリブレーション手法キャリブレーション2024/10/1
GPS信号が不安定な都市交差点において、位置情報の事前知識なしで複数のLiDAR間の外部パラメータをリアルタイムにキャリブレーションする手法を提案。
- ナビゲーション経路から目標点を生成するエンドツーエンド自動運転プランニング自動運転プランニング2024/6/1
ナビ経路から将来の目標点を生成し、それを基に走行軌道を計画するNTT手法を提案。nuScenesで高い計画性能を示した。
- 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。
- 安全で信頼性の高い自動運転に向けて：動的占有集合予測予測2024/2/1
軌道予測ネットワークと占有集合予測モジュールを組み合わせ、交通参加者の将来の取り得る占有領域を予測する手法を提案した論文。
- 高速自動運転のための法的意思決定自動運転意思決定2023/7/1
自動運転車が交通法規を遵守できるよう、違反をリアルタイム検知して修正する階層型意思決定フレームワークを提案し、高速道路データセットで遵守率を13.85%から84.46%に改善した。
- 安全な自動運転のための自己認識型軌道予測自動運転2023/5/1
軌道予測モデルに自己認識モジュールと2段階学習を導入し、予測性能をオンラインで推定することで、予測が不十分な状況に timely に対処できるようにした研究。
- モード切替点最適化を考慮した空陸両用ロボットの経路計画経路計画2023/5/1
空陸両用ロボットの経路計画において、モード切替点の最適化を取り入れた軽量なグラフ探索手法を提案し、エネルギー効率と探索速度を改善した。
- 協調マルコフ決定過程による人と機械の共適応インターフェースリハビリロボティクス2023/5/1
リハビリ支援を人とロボットの相互学習と捉え、協調型マルチエージェント強化学習に基づく共適応MDPモデルを提案し、方策改善手法で非定常問題を緩和できることを示した。
- 協調知覚のためのロバストな空間キャリブレーション手法協調知覚2023/4/1
V2X協調知覚において、検出物体の幾何学的文脈を用いた対応付け（CBM）によりエージェント間の相対姿勢を高精度にキャリブレーションする手法を提案。
- 自動運転の運動予測における失敗検知：不確実性の観点から自動運転2023/1/1
自動運転の運動予測モデルの失敗を検知するため、運動不確実性とモデル不確実性の両方を考慮した枠組みを提案し、様々な不確実性スコアを評価した。
- 多モーダル変形陸空ロボットの連成モデリングと融合制御陸空ロボット2022/11/1
変形可能な陸空ロボットの連成動力学モデルを構築し、不整地での着陸とモード切替を実現するモデルベース制御器を設計した。
- 位置推定誤差に頑健な協調知覚システム協調知覚2022/10/1
車車間で3Dバウンディングボックスと状態情報を共有し、最適輸送理論で対応付けと相対変換を補正する分散物体レベル協調知覚システムを提案。
- 複雑環境向けのマルチモーダル変形可能な陸空ロボット陸空ハイブリッドロボット2022/10/1
飛行と走行の両方が可能な変形型陸空ロボットを開発し、3D計画・追跡による自動モード切替と性能評価アルゴリズムを提案した。
- カメラとLiDARの時間的・空間的オンライン統合キャリブレーションキャリブレーション2022/7/1
カメラとLiDARのデータ融合のための時間同期と外部キャリブレーションをオンラインで同時に行う手法を提案し、KITTIベンチマークで時間同期精度を38.5%改善、空間キャリブレーションを0.4秒以内に0.3度の精度で自動補正できることを示した。
- 知能化された水陸両用空地走行車両：未来の交通に向けた最先端技術空陸両用車両2022/7/1
空陸両用車両の既存研究を分析し、複雑な都市交通システムで活用するための自動飛行・走行機能の主要技術と課題、今後の解決策をまとめたレビュー論文。
- 健側上肢で患側下肢を動かす自助リハビリ訓練法リハビリテーションロボティクス2022/5/1
健常者の歩行時の上肢・下肢運動の線形対応関係を最小二乗法で同定し、片麻痺患者が健側上肢で患側下肢を動かす自助リハビリ法を提案・シミュレーション検証した。
- 粗いアフォーダンスマップを用いた事前学習による把持学習の加速マニピュレーション2022/5/1
物体の粗いアフォーダンスマップを少量データで事前学習し、そのモデルを初期方策として把持学習をウォームスタートさせることで、学習を大幅に加速する手法を提案した。
- 動的環境における自己運動推定と3D移動物体検出の統合フレームワークSLAM2022/4/1
LiDAR SLAMに組み込める汎用的な手法として、3D物体検出で候補を除去しつつ自己運動推定と移動物体のセグメンテーションを反復的に行うDynamic Registrationを提案した論文。
- 自動運転車のための道路交通法に適応する意思決定手法自動運転/意思決定2022/4/1
自然言語の交通法規を線形時相論理で論理式に変換し、強化学習ベースの意思決定に法適応型バックアップポリシーを組み込むことで、自動運転車が交通法規の変更や一時的な規則に適応できる手法を提案した。
- KITバス：CARLAシミュレータ向けシャトルモデルシミュレーション2021/6/1
自動運転バスの研究を可能にするため、3ds Maxでバスモデルを作成しCARLAシミュレータに導入した。
- AIによるBIM拡張：複数作業機械の経路探索ソリューション経路探索2021/5/1
BIMの物流情報を活用し、建設現場で多数の機械が協調して作業できるマルチエージェント経路探索アルゴリズムを提案。緊急時の経路再計画も高速に行える。
- ランドマークベースの視覚的位置認識への深い洞察：方法論と実践視覚的位置認識2018/8/1
ランドマークのスケールと重複率が位置認識性能に与える影響を体系的に分析し、その知見に基づく密サンプリング方式の簡便かつ効果的な手法を提案した。
- TiEV: 中国知能車未来チャレンジにおける同済大学の知能電気自動車自動運転2018/4/1
同済大学が開発した完全電動・ドライブバイワイヤの自動運転車TiEVのソフトウェアシステム全体を構築し、都市部や高速道路での自動走行を実現、2016・2017年の中国知能車未来チャレンジで成果を収めた。
- マルチビームLiDARによるベクター型道路構造マッピングの自動化SLAM2018/4/1
マルチビームLiDARのSLAMを用い、道路境界をポリラインとして抽出・ベクター化し、高精度GPSなしで都市道路860mを平均誤差0.466mで地図化した研究。
