Jun Ma
The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)
収録論文 147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
- STEER: 経路認識型適応推論による自動運転自動運転VLA2026/10/31
シーン難易度ラベルなしで、推論経路の不確実性と環境報酬に基づきCoT推論の過剰発動を抑える適応推論手法STEERを提案し、NAVSIMで検証した。
- Cartender：取らなかった運転を学習し検証可能な言語条件付き運転を実現言語条件付き運転2026/10/19
実記録から反事実的な分岐（代替の未来と指示）を生成し、言語と場面の整合性を学習して軌道生成を制御する言語条件付き運転手法を提案。
- LeapBot-JAC: ワールドアクションモデルのためのジョイントアクションチェーンVLA2026/10/9
固定のアクショントークン予算内で、将来制御の参照チェーンと実行チェーンを1つの共有アクションエキスパートに割り当てて同時にデノイズする手法を提案し、LIBEROや実機タスクで成功率を向上させた。
- 実世界の衝突統計を事前知識として活用した人間行動に基づく自動運転車安全評価用クラッシュシナリオ生成自動運転安全評価2026/10/3
実世界の衝突データから得た事前分布を生成型マルチエージェント交通シミュレーションに組み込み、衝突前の挙動や衝突タイプの分布を現実的に再現するCrashSimを提案し、4000以上の衝突・ニアミスシナリオからなるnuCrashデータセットを構築した。
- 相互世界行動モデルによるインタラクティブ自動運転自動運転2026/9/30
自車と他エージェントが互いに影響し合う応答関係をゲーム理論的にモデル化し、Level-k階層と条件付きフローマッチングで学習する世界行動モデルを提案。NAVSIMで最先端性能を達成。
- 報酬誘導型選好最適化による自動運転のための効率的マルチモーダル計画自動運転計画2026/9/30
スパースアンカーとオフセット精緻化を組み合わせたマルチモーダル軌道計画手法を提案し、報酬誘導型ファインチューニングで安全性を高め、NAVSIMベンチマークで精度と効率の両立を実現した。
- SLIP-VLA: 視覚言語行動モデルのための単一ステップ潜在想像による方策学習VLA2026/9/27
VLAモデルに1回のデノイズ更新で未来の潜在表現を生成する「単一ステップ潜在想像」を導入し、幾何・意味特徴との整合と行動条件付き世界モデルで未来を考慮した行動予測を効率化した手法。
- オープンボキャブラリ・インスタンスナビゲーションのための物体-経路グラフによるトポロジカル表現ナビゲーション2026/9/21
物体と経路を統合したグラフ表現を提案し、密な地図構築なしにオープンボキャブラリな意味推論とトポロジカルナビゲーションを実現した。
- EmoPose: 視覚言語モデルが導く感情を考慮したヒューマノイドロボットのジェスチャー生成ヒューマノイド/ジェスチャー生成2026/9/20
視覚言語モデルがジェスチャーの種類や強度を選び、ロボット側の動作ライブラリで実行する枠組みを提案し、社会的文脈に応じた表情豊かなジェスチャーを実現した。
- ForceRFT: 力誘導残差強化学習によるVLA行動の洗練VLA2026/9/19
接触を伴うタスク向けに、人間の修正と自律的な試行結果から力条件付きの残差行動を学習し、VLA方策を改善するフレームワークを提案。
- SFVO：双方向PnPを用いた分離型信頼度誘導ステレオフロー視覚オドメトリ視覚オドメトリ2026/9/18
事前学習済みのステレオマッチングとオプティカルフローを活用し、対応点から幾何制約を構築して信頼度を推定するステレオ視覚オドメトリ手法を提案。
- 量子化行動表現を用いたオフライン強化学習による信頼性の高い駐車ポリシーの学習自動運転/駐車2026/9/17
LiDAR特徴を目標姿勢に適応させ、ウェイポイント列を離散トークンに量子化して保守的Q学習を行うオフライン強化学習により、対話を考慮した自動駐車を実現し、CARLAで最高の成功率と未見スロットへの転移を示した。
- GR2PO: 連続ロボット制御のためのグループ相対リターン方策最適化強化学習2026/9/17
批評家なしでグループ正規化と割引リターンを用いて方策を更新する強化学習フレームワークを提案し、連続ロボット制御タスクで有効性を示した。
- 機能を保つデータ生成によるゼロショット実機-シミュレーション-実機マニピュレーションsim2real2026/9/16
接触を伴うタスクで形状を多様化しても機能的な接触面を保つメッシュ変形により、実機データなしでゼロショットの実機-シミュレーション-実機マニピュレーションを実現する手法を提案。
- ゲームプレイから方策へ：ゲーム化されたロボット不要のインタラクションによるスケーラブルなロボットデータ収集VLA2026/9/16
VRゲームで人間の操作データを収集し、ロボットに転移する枠組みを提案。ゲームから実機へのギャップを埋めるGame2Policyにより、少数の実機デモで成功率が向上することを示した。
- 離散的な心から連続的な行動へ：エンドツーエンド自動運転のための潜在整合プランニング自動運転2026/9/3
Vision-Language Modelの離散的な推論と自動運転の連続的な物理制約を橋渡しするため、潜在整合プランニングを備えたVLAフレームワークLaPlaを提案。量子化誤差を排除し、物理的に妥当な軌道を生成する。
- DA-WAM: 運転ワールドモデルのための意思決定整合的未来潜在表現自動運転2026/8/19
自動運転のためのワールドモデルにおいて、将来予測が意思決定に直接寄与するよう、予測表現学習と軌道スコアリングを統合したフレームワークDA-WAMを提案した。
- Tac4Loco: ヒューマノイド歩行のための時空間足底圧表現の学習歩行2026/8/16
ヒューマノイドロボットの歩行制御において、足底圧力の空間的トポロジーを保持した表現を学習し、シミュレーションと実機のセンサ信号を共通の観測空間にマッピングすることで、不整地での適応的な歩行を実現するフレームワークを提案した。
- SSTG-Nav: 再利用可能な物体ナビゲーションのための計量基盤型空間意味トポロジカルグラフナビゲーション2026/8/1
サービスロボットが同じ環境で長期間運用される際、事前の探索情報を再利用可能な意味メモリとして構築し、物体ナビゲーションの成功率と効率を大幅に向上させる手法を提案した。
- 遅延耐性を持つクラウド・エッジ協調型視覚言語行動モデル：創発的表現特化による実現VLA2026/8/1
クラウド上の大規模VLAモデルとエッジの軽量ヘッドを組み合わせ、通信遅延があってもロボット制御を維持する手法を提案。遅延フレームと現在フレームを同じ行動目標で学習させ、クラウド表現にタスク情報を、エッジに状態補正を担わせる。
- HiFi-UMI: 高忠実度UMIデータのみから展開可能な操作ポリシーを学習する操作学習2026/7/1
ロボットフリーのUMIデータ収集システムの忠実度を高めることで、実ロボットデータを使わずに直接展開可能な操作ポリシーを学習できることを示した論文。
- LeapBot-WA: 予測的潜在アライメントによるワールドアンカー行動モデルVLA2026/7/1
ピクセルレベルの動画生成に依存せず、潜在空間での予測的意味アライメントを用いて物理ダイナミクスを抽出する新しいワールドアクションモデルを提案し、LIBEROやRoboTwinで高い性能を達成した。
- GenHOI: タスク固有の訓練なしに生成ビデオを模倣する接触を考慮したヒューマノイドと物体のインタラクションヒューマノイド操作2026/6/1
生成ビデオを模倣することで、タスク固有の訓練や物理デモデータなしに、ヒューマノイドロボットが多様な物体操作タスクをゼロショットで実行できるフレームワークを提案した。
- LAGOポリシー：滑らかな操作のための遅延認識型非同期拡散ポリシーと目標指向衝突回避計画マニピュレーション2026/6/1
非同期推論時の拡散ポリシーの不連続性と衝突問題を解決するため、軌道最適化を統合した統一的な行動生成フレームワークを提案。遅延認識型ガイダンスと目標指向計画により、滑らかで安全な操作を実現した。
- 予測不確実性と安全行動の橋渡し：自動運転のためのサンプル条件付き微分可能プランニング自動運転/プランニング2026/6/1
拡散モデルで生成した多様な未来シナリオを微分可能なプランナーに直接組み込み、CVaR尾部リスク制約で安全性を確保する自動運転のプランニング手法を提案した。WaymoとArgoverse 2で安全性・効率・快適性を向上させた。
- GeoSem-WAM: 幾何・意味を考慮した世界行動モデルVLA2026/6/1
将来のRGB予測に加えて、幾何と意味の予測を補助タスクとして導入し、ロボットの行動決定に有効な潜在表現を学習する世界モデルを提案した。
- CoRDE: 概念事前知識によるルーティング拡散エキスパートを用いたロボット操作の構造的一般化模倣学習2026/6/1
多タスク・長期的なロボット操作学習において、意味的なサブ段階間の勾配衝突を避けるため、概念エンコーダの事前知識でルーティングを制御する拡散エキスパート群（CoRDE）を提案した。パラメータ効率の良いLoRAベースのエキスパートプールにより、ルーティング崩壊を抑えつつ構造的一般化を実現する。
- LUNA-AD: 自動運転のための軽量不確実性認識言語モデルと生涯学習自動運転2026/6/1
自動運転向けに、不確実性を考慮した意思決定と生涯学習を備えた軽量な言語モデルを提案し、nuPlanベンチマークで高い成功率と低遅延を実現した。
- Sphere-VIO: 統一球面表現による異種マルチカメラシステム向けの高速で堅牢な視覚慣性オドメトリVIO2026/6/1
異なるカメラ構成のマルチカメラシステムに対応するため、統一球面パノラマモデルと並列加速された深度誘導トラッキングを備えた、軽量なフィルタベースのVIOフレームワークを提案した。
- FT-WBC: 脚式移動マニピュレーションのための耐故障全身制御の学習全身制御/耐故障/脚式移動マニピュレーション2026/6/1
脚式移動マニピュレータのアクチュエータ故障時に、全身の安定性とアームの可動域を両立する耐故障制御フレームワークFT-WBCを提案した。故障推定器と姿勢適応モジュールにより、故障を予測し姿勢計画を適応させることで、シミュレーションと実機で生存率と可動域を向上させた。
- AttenA+: ロボット基盤モデルにおける行動の不平等性の是正VLA2026/5/1
ロボットの軌道における速度の不均一性に着目し、速度に基づく行動注意機構で重要区間を強調して学習する、既存モデルに追加可能なフレームワークを提案した。
- 掌サイズ全方位視覚UAVのスパース位相地図誘導による探査探査/UAV2026/5/1
全方位視覚とスパースな位相地図を用いて、小型UAVの軽量な自律探査システムを提案。密な占有地図や点群を使わず、メモリ消費と計算負荷を抑えつつ効率的な探査を実現した。
- TacSE3: 低テクスチャ視触覚画像からの等変SE(3)運動推定による把持内追跡と補償触覚/運動推定2026/5/1
低テクスチャの視触覚画像からSE(3)上の剛体運動を推定するパイプラインを提案し、把持内の物体追跡と外乱補償に応用した。
- 地形認識型全身体制御による脚式移動マニピュレーションの学習脚式移動マニピュレーション2026/5/1
脚式マニピュレータのための地形認識型全身体制御フレームワークTA-WBCを提案し、外部センサによる地形特徴抽出と新しいエンドエフェクタサンプリング法により、様々な地形での安定した移動操作を実現した。
- 実データと合成データの共学習のための閉ループ動的データ混合自動運転2026/5/1
自動運転のエンドツーエンド学習において、実データと合成データを効率的に混合するための自動化された閉ループデータエンジン「AutoScale」を提案し、評価フィードバックに基づいてデータ混合を動的に最適化することで、少ない合成データで性能を向上させる。
- 自動運転のための軽量な信頼度認識言語モデルによる意思決定自動運転2026/5/1
大規模言語モデルの推論能力を軽量モデルに蒸留し、信頼度付きの意思決定を高速に行う自動運転フレームワークを提案した。
- LiteViLNet: 効率的な道路セグメンテーションのための軽量ビジョン-LiDAR融合ネットワークセグメンテーション2026/5/1
RGBとLiDARの情報を軽量に融合し、エッジデバイスでも高速動作する道路セグメンテーションネットワークを提案した。
- 未知かつ障害物の多い環境における方向認識型凸自由領域生成による安全なナビゲーションナビゲーション2026/4/1
未知で障害物の多い環境でのロボットナビゲーションのために、候補運動方向とロボット形状を考慮した凸自由領域生成と連続安全軌道生成を統合したフレームワークを提案した。
- 連続移動マニピュレーションの効率性と信頼性の調和移動マニピュレーション2026/4/1
人間のように連続した移動マニピュレーションタスクを効率的かつ信頼性高く実行するための統合フレームワークを提案した。信頼性を考慮した軌道プランナーと位相依存の切替制御を組み合わせ、不確実性下での実世界評価で有効性を示した。
- MoE-ACT: スパースな言語条件付きMixture-of-Experts Transformerによるマルチタスク両腕操作のスケーリングマニピュレーション2026/3/1
両腕操作のマルチタスク模倣学習において、TransformerエンコーダにスパースMoEを統合し、タスク間の干渉を軽減する軽量フレームワークMoE-ACTを提案した。シミュレーションと実機で性能を検証し、マルチタスク性能を大幅に向上させた。
- C$^2$-Explorer: 連結性を考慮したタスク表現と連続性駆動のタスク割り当てによる分散型マルチUAV探査群制御2026/3/1
通信制約下でのマルチUAV探査効率を高めるため、未知領域を連結グラフで分割し、非隣接割り当てを抑制する連続性重視のタスク割り当て手法を提案した。シミュレーションで探査時間を43.1%、経路長を33.3%削減し、実機でも有効性を確認した。
- 接触角ガイドによる運動学的デカップリングを備えた管内ロボットの設計：クロストーク抑制 locomotion管内ロボット2026/3/1
V字型管内ロボットにおいて、車輪と関節軸を分離し、2つのモータで全輪駆動と転回姿勢補正を独立に実現する機構を提案。接触角をゼロに近づける設計指針でクロストークを抑制し、垂直管内での安定性を実験で検証した。
- 効率的で汎化性の高い視覚言語ナビゲーションのための構造化観測言語VLA2026/3/1
視覚言語ナビゲーションにおいて、RGB-D画像をグリッド分割し各セルの意味・色・深度情報を構造化テキストに変換して言語モデルに入力するフレームワークSOL-Navを提案し、モデルサイズとデータ依存を削減しつつ汎化性能を向上させた。
- OmniDP: 全方位3D知覚による広視野・大作業空間でのヒューマノイド操作操作2026/3/1
RGB-Dカメラの狭い視野や自己遮蔽の問題を解決するため、LiDARによる全方位点群を時間的注意プーリングで処理するエンドツーエンドの3D視覚運動ポリシーを提案し、ロボットの再配置なしで広い作業空間での操作を可能にした。
- Vision-language-actionモデルの実用性を再考する：包括的ベンチマークと改良ベースラインVLA2026/2/1
VLAモデルの実用性を評価する新ベンチマークCEBenchを提案し、その知見に基づき軽量で実用的なLLaVA-VLAを開発した。
- ALORE: 脚式マニピュレータによる大型物体の自律再配置マニピュレーション2026/2/1
脚式マニピュレータが多様な大型物体を衝突回避しながら効率的に再配置するシステムを提案。階層強化学習とタスク・モーション計画を組み合わせ、実機実験で有効性を示した。
- SpecFuse: 波浪上プラットフォームへのUAV着陸のためのスペクトル・時間融合予測制御フレームワーク予測制御/着陸2026/2/1
波浪による多周波振動下でUSVの6自由度運動を周波数領域と時間領域を融合して高精度予測し、階層型制御でUAVの自律着陸を実現した。
- 安全強化学習による狭所での二台四脚ロボット協調搬送マニピュレーション2026/2/1
二台の四脚ロボットが狭い環境で協調して荷物を運ぶため、衝突回避を制約として定式化した安全強化学習手法を提案し、実機実験で有効性を示した。
- 物理整合的な物体間推論による高密度クラッタ環境のReal-to-Simsim2real2026/2/1
単視点RGB-D画像から、接触グラフと微分可能剛体シミュレーションを用いて物理的に整合した3Dシーンを再構成し、接触の多いマニピュレーションを可能にする手法を提案。
- 多項式分離超曲面による任意形状移動ロボットのオンライン軌道最適化軌道最適化2026/1/1
凸近似を不要にする多項式分離超曲面を導入し、任意形状ロボットの衝突回避軌道を非線形計画で最適化する手法を提案した。
- DualShield: 到達可能性解析による安全なモデル予測拡散と対話型自動運転自動運転計画2026/1/1
拡散モデルによる自動運転計画に、ハミルトン・ヤコビ到達可能性値関数を「誘導」と「安全シールド」の二重の役割で組み込み、不確実な相互作用下でも安全性と効率を両立させる枠組みを提案。
- 自動ベクター道路地図生成のための拡張逆透視変換自動運転/地図生成2026/1/1
逆透視変換(IPM)を改良し、レーンラインをCatmull-Romスプライン、その他の地面標示をポリゴンで表現して、インスタンスセグメンテーションを参照に3次元位置とホモグラフィ行列・車両姿勢を同時最適化する低コストなベクター道路地図生成フレームワークを提案した。
- ニューラル配置空間距離場による移動マニピュレータの高速かつ安全な軌道最適化マニピュレーション2026/1/1
移動マニピュレータの全身衝突回避を配置空間で直接モデル化するGCDFを提案し、GPUバッチ処理可能なニューラル距離場と逐次凸最適化により高速・安全な軌道生成を実現した。
- 自動運転のための視覚-言語-行動モデル：過去・現在・未来VLA2025/12/1
自動運転における視覚-言語-行動（VLA）フレームワークの進化を整理し、End-to-End型とDual-System型の2つのパラダイムに分類して、その特徴と課題を概観したサーベイ論文。
- nuPlan-R: 反応型マルチエージェントシミュレーションによる自動運転の閉ループ計画ベンチマーク自動運転計画2025/11/1
ルールベースのIDMエージェントを拡散モデルベースの反応型エージェントに置き換え、より現実的な交通相互作用を再現する自動運転計画の閉ループベンチマークnuPlan-Rを提案した。
- UniGS: マルチモーダルレンダリングのための統合幾何認識ガウススプラッティング3D再構成2025/10/1
3Dガウススプラッティングを基盤に、RGB画像・深度マップ・表面法線・セマンティックロジットを同時に高精度でレンダリングできる統合的な微分可能フレームワークを提案した論文。
- 混在交通環境における異種動的協調を考慮した意図駆動型車線変更フレームワーク自動運転/車線変更2025/9/1
人間ドライバーの運転スタイルをリアルタイム認識し、協調スコアとBC・IRL・MPCを組み合わせて、混在交通下での安全で社会的に調和した車線変更を実現する枠組みを提案した。
- VLMベースのマルチエージェント協調による自動運転ポリシー学習フレームワークOGR自動運転2025/9/1
視覚言語モデルを活用したマルチエージェント協調により、報酬関数と訓練カリキュラムの設計を自動化し、自動運転ポリシーをオンラインで進化させるフレームワークを提案した。
- CoPlanner: 不確実性を考慮した拡散モデルによる対話型自動運転モーションプランナー自動運転/モーションプランニング2025/9/1
自動運転向けに、マルチエージェントの対話的な軌道生成と不測の事態に備えたプランニングを統合した拡散ベースのフレームワークを提案。複数の将来シナリオを評価し、安全で現実的な軌道計画を実現する。
- SAMP: 空間アンカーに基づく衝突を考慮したロボットマニピュレータの動作方策マニピュレーション2025/9/1
ロボットと環境の形状を共有空間グリッド上の符号付き距離場で同時に表現し、衝突を考慮した滑らかな軌道を生成するニューラル動作方策を提案した。
- 脚式ロボットのための信頼度校正知覚とトポロジカルサブゴール選択による意思決定駆動型意味的物体探索歩行2025/9/1
脚式ロボットがノイズの多い意味的観測を信頼度校正で統合し、トポロジカル記憶とサブゴール選択により効率的に物体探索する手法を提案。
- 人間型ロボットによる大型物体の抱え込み：強化学習を用いた全身マニピュレーション全身マニピュレーション2025/9/1
人間の動作事前分布とニューラル符号付距離場を強化学習に統合し、人間型ロボットが大型物体を全身で抱え込む多接触・長時間タスクを実現した。
- GUIDE: グローバルグラフ推論と拡散モデルを統合した自律ロボット探索フレームワーク探索2025/9/1
未観測領域の予測を組み込んだ領域評価型グローバルグラフと拡散ポリシーを組み合わせ、屋内環境での探索経路を効率的に計画する手法を提案した。
- SEG-Parking: エンドツーエンドオフライン強化学習による安全・効率的・汎用的な自動駐車自動運転/強化学習2025/9/1
駐車シーン用データセットを構築し、目標条件付き状態エンコーダと保守的正則化付きオフライン強化学習を組み合わせることで、対向車との相互作用を含む自動駐車を実現した研究。
- DECAMP: シーン整合性を考慮したマルチエージェント運動予測のための分離型コンテキスト認識事前学習マルチエージェント運動予測2025/9/1
自動運転におけるマルチエージェント軌道予測の精度向上のため、表現学習とpretextタスクを分離したコンテキスト認識型事前学習フレームワークDECAMPを提案し、Argoverse 2で優れた性能を示した。
- オンライン学習ベースの可到達集合バリアによる自動運転車の安全かつ非保守的なコンティンジェンシープランニング自動運転計画2025/9/1
人間運転車両の不確実な挙動をオンライン学習でモデル化し、可到達集合に基づくバリア制約を組み込んだコンティンジェンシー軌道最適化により、安全性を保ちつつ過度に保守的でない自動運転計画を実現した。
- SocialTraj: 条件付き拡散モデルによる自動運転向け二段階の社会的配慮型軌道予測軌道予測2025/9/1
社会価値志向(SVO)をベイズ逆強化学習で推定し、条件付き拡散モデルに組み込むことで、周囲車両の多様な運転行動を社会的に整合した形で予測する手法を提案した。
- ManiVID-3D: 分離された3D表現による視点不変なロボットマニピュレーションのための汎化可能な強化学習マニピュレーション2025/9/1
カメラ視点が変わっても頑健に動作するロボットマニピュレーションのための3D強化学習手法を提案し、視点変化下で成功率を大幅に向上させた。
- 大規模動的環境でのロバストな自己位置推定のためのセマンティックLiDAR慣性車輪オドメトリ融合自己位置推定2025/9/1
LiDAR・IMU・車輪オドメトリを密結合し、セマンティック情報を活用したスキャンマッチングと適応的スケーリングで、大規模動的環境での高精度かつドリフトの少ない自己位置推定を実現した。
- TopoNav: トポロジカルグラフを活用した高度な物体ナビゲーションナビゲーション2025/9/1
トポロジカルグラフを空間記憶として用いることで、長期的な物体ナビゲーションタスクにおける記憶管理と動的環境への対応を改善するフレームワークを提案。
- MonoGlass3D: 平面回帰と適応的特徴融合による単眼3Dガラス検出3D認識2025/9/1
実世界のガラスを3Dアノテーション付きで集めた新データセットを構築し、適応的特徴融合と平面回帰を組み合わせて単眼画像からガラスの領域と奥行きを推定する手法を提案した。
- 操舵性と適応性を高めた再構成車輪脚ロボット車輪脚ロボット2025/7/1
前脚の股関節ロールをヨーに置き換えた新型車輪脚ロボットFLORESを提案し、強化学習制御で車輪移動と脚移動を滑らかに切り替える。
- LOVON: 脚式ロボットのためのオープン語彙物体ナビゲータナビゲーション2025/7/1
大規模言語モデルによる階層的タスク計画とオープン語彙の視覚検出を統合し、動的で非構造化環境での長距離物体ナビゲーションを実現するフレームワークを提案。
- DuLoc: 変化する動的広域環境における生涯二層ローカリゼーションローカリゼーション2025/7/1
LiDAR慣性オドメトリとオフラインマップベースのローカリゼーションを密結合し、動的で変化する広域環境でもロバストに自己位置推定する手法を提案。港湾での長期実証実験で有効性を示した。
- VLM-UDMC: 都市自動運転のためのVLM強化型統合意思決定・運動制御自動運転2025/7/1
視覚言語モデルとRAGを活用した上位意思決定と、軽量LSTMによる軌道予測を組み合わせ、都市環境での自動運転の安全性と解釈性を高める統合フレームワークを提案し、実車実験で有効性を検証した。
- 意図的不確かさを考慮した高速でスケーラブルなゲーム理論的軌道計画軌道計画2025/7/1
エージェント間の意図的不確かさをベイズゲームとしてモデル化し、ポテンシャルゲームへの変換と分散ADMMにより高速かつスケーラブルに軌道計画を解く手法を提案。
- NetRoller: 汎用モデルと専用モデルを統合するエンドツーエンド自動運転自動運転2025/6/1
LLMなどの汎用モデルと自動運転専用モデルの非同期性を解消するアダプタNetRollerを提案し、nuScenesで有効性を示した。
- PhyBlock: 3Dブロック組み立てによる物理理解と計画の段階的ベンチマークベンチマーク/VLA2025/6/1
視覚言語モデルの物理理解と計画能力を評価するため、4段階の認知階層を持つ3Dブロック組み立てタスクとVQAを組み合わせたベンチマークを提案し、21モデルを評価した。
- LD-Scene: LLM誘導拡散モデルによる敵対的安全臨界運転シナリオの制御可能な生成拡散モデル2025/5/1
大規模言語モデルと潜在拡散モデルを組み合わせ、自然言語の指示から敵対的な安全臨界運転シナリオを制御可能に生成するフレームワークを提案。
- DSDrive: 大規模言語モデルを蒸留した軽量な統合推論・計画型エンドツーエンド自動運転自動運転/エンドツーエンド2025/5/1
大規模視覚言語モデルの推論能力を小型LLMに蒸留し、ウェイポイント駆動のデュアルヘッド協調モジュールで推論と計画を統合した軽量な自動運転フレームワークを提案。閉ループシミュレーションでベンチマーク並みかそれを上回る性能を、より小さなモデルサイズと高い計算効率で実現した。
- 誘導潜在拡散モデルによる安全臨界交通シミュレーション自動運転シミュレーション2025/5/1
グラフVAEと潜在拡散モデルを組み合わせ、物理的に現実的で敵対的な安全臨界交通シナリオを効率的に生成する手法を提案した。
- FERMI: ハイブリッド伝搬モデルとスケーラブルな自律データ収集による柔軟な電波マッピング群制御2025/4/1
物理ベースの直接波モデルとニューラルネットを組み合わせて複雑環境の電波伝搬を少ないデータで学習し、マルチロボットによる自律的なデータ収集計画で大規模な電波マップを効率的に構築する手法を提案。
- ApexNav: ターゲット中心の意味融合を用いたゼロショット物体ナビゲーションのための適応的探索戦略物体ナビゲーション2025/4/1
未知環境で目標物体を探すゼロショット物体ナビゲーションにおいて、意味情報の分布に応じて意味推論と幾何探索を切り替え、目標と類似物体の長期記憶を保持することで、誤検出に頑健で効率的な探索を実現した。
- 遮蔽物の多い環境でのロボットナビゲーションのための遮蔽認識型一貫モデル予測制御ナビゲーション2025/3/1
遮蔽された障害物の将来位置をリスク領域として考慮し、複数の軌道候補を生成して安全性と運動の一貫性を両立するモデル予測制御手法を提案し、実機実験で有効性を示した。
- 脚式マニピュレータのための学習ベース腕押し制御による対話型ナビゲーション移動マニピュレーション2025/3/1
脚式ロボットが腕を使って障害物を押しのけ、狭い空間でも効率的に移動できる対話型ナビゲーション手法を強化学習で実現した。
- RoboDexVLM：視覚言語モデルによる巧みなロボット操作のためのタスク計画と運動制御VLA2025/3/1
視覚言語モデルを活用し、多様な物体を把持できる巧みなハンドを持つ協働マニピュレータ向けに、自然言語コマンドで長期的タスクを計画・実行するフレームワークを提案した。
- 高速レースにおけるフェアプレイ：自律レーシングシステムへのスポーツマンシップの統合自律レーシング2025/3/1
自律レーシングにスポーツマンシップを組み込むため、二段階のゲーム理論的枠組みを提案し、競争性能を保ちつつ安全で公正な走行を実現する。
- Semi-SMD: 自動運転向け周囲カメラによる半教師ありメトリック深度推定深度推定2025/3/1
自動運転車の周囲カメラ映像とカメラパラメータから、時空間・意味情報を統合してメトリック深度を半教師ありで推定するフレームワークを提案し、DDADとnuScenesで最先端性能を達成した。
- PD-VLA: 並列デコーディングによるアクションチャンキング統合VLAモデルの高速化VLA2025/3/1
アクションチャンキングを統合したVLAモデルの推論を並列固定点反復で高速化するPD-VLAを提案し、成功率を維持しつつ実行周波数を2.52倍に向上させた。
- AKF-LIO: 適応カルマンフィルタによるガウスマップを用いたLiDAR慣性オドメトリLiDAR-慣性オドメトリ2025/3/1
LiDARとIMUのノイズ共分散を適応カルマンフィルタで動的に推定し、センサ信頼度を状況に応じて重み付けするLIOを提案。ガウスベースの地図表現と相関レジストレーションで森林など非構造環境でも頑健に動作する。
- 二層マルチアームドバンディットに基づく階層型強化学習による無信号交差点での相互作用を考慮した自動運転自動運転/階層型強化学習2025/2/1
無信号交差点での自動運転に向け、周囲車両の不確実性を考慮した二層マルチアームドバンディットベースの階層型強化学習フレームワークBiM-ACPPOを提案し、CARLAでの実験で優れた性能と汎化性を示した。
- 遮蔽環境に対応した自律走行のためのコンティンジェンシー安全臨界プランニングプランニング2025/2/1
遮蔽された動的環境で自律走行車の安全性と走行効率を両立するため、到達可能性解析と時空間バリア制約を用いたリアルタイム軌道生成手法を提案し、実機実験で有効性を示した。
- 接触暗黙的動作計画における逐次凸最適化の驚くべきロバスト性動作計画2025/2/1
接触を暗黙的な相補性制約として扱う動作計画問題に対し、主問題のみを解く逐次凸計画法CRISPを提案し、その収束条件を示すとともに、ゼロ初期化でも解ける高いロバスト性を実証した。
- UDMC: 交通参加者の運動予測を統合した都市自動運転のための意思決定・制御統合フレームワーク自動運転2025/1/1
都市環境での自動運転において、意思決定と運動制御を単一の最適制御問題として統合し、周辺車両や歩行者、信号などの動的相互作用を考慮した解釈可能なLevel 4フレームワークを提案。CARLAでの高忠実度シミュレーションで有効性を示した。
- 複雑環境における全身安全を考慮した移動マニピュレータの局所反応制御マニピュレーション2025/1/1
移動マニピュレータの制御を時間領域の単一ステップ問題から空間領域の多段最適化問題へと再定式化し、リンクごとの衝突回避制約を効率的に解く局所反応制御手法を提案した。狭く混雑した環境での安全性・効率・タスク完了率が大幅に向上することを示した。
- CoDriveVLM: VLMで強化した都市協調配車と運動計画による未来のオンデマンド自律モビリティVLA2025/1/1
VLMを活用して配車と衝突リスク評価を統合し、分散協調型の運動計画を組み合わせることで、オンデマンド自律モビリティシステムの同時配車・協調走行を実現するフレームワークを提案した。
- LearningFlow: 大規模言語モデルによる都市運転のための自動方策学習ワークフロー自動運転/強化学習2025/1/1
複数のLLMエージェントが協調してカリキュラムと報酬関数を自動生成し、都市運転の強化学習方策を効率的に学習させるフレームワークを提案した。
- CALMM-Drive: 大規模マルチモーダルモデルによる信頼度を考慮した自動運転自動運転2024/12/1
大規模マルチモーダルモデルと拡散モデルを組み合わせ、信頼度に基づく候補選択で自動運転の意思決定と軌道計画を統合したフレームワークを提案。
- 自動運転のエンドツーエンド計画のための微分可能最適化誘導学習への意思決定の統合自動運転計画2024/12/1
意思決定と軌道計画を微分可能な非線形最適化問題として定式化し、学習ベースの予測モジュールと組み合わせてエンドツーエンドで訓練可能な自動運転計画フレームワークを提案した。Waymo Open Motionデータセットで評価し、安全性・効率・乗り心地が向上することを示した。
- PlanScope: 都市自動運転のための意思決定スコープ内での計画学習自動運転2024/11/1
都市自動運転において、短期と長期の意思決定を分離して学習するフレームワークPlanScopeを提案し、ウェーブレット変換や詳細デコーダ、マルチスコープ監督により性能を向上させた。
- カーネル選択による安全ベイズ最適化を用いたロボット制御の最適化制御最適化2024/11/1
加法ガウス過程ベースのSafe Bayesian Optimizationにカーネル選択を導入し、ドローンのPID制御最適化など高次元制御問題を効率的に解く手法を提案した論文。
- 二段階最適化による自動運転の意思決定と軌道計画の統合自動運転計画2024/11/1
自動運転の意思決定と軌道計画を二段階の最適化で統合し、安全性と効率を向上させるプランナーを提案した。
- GS-LIVM: ガウシアンスプラッティングによるリアルタイム写実的LiDAR-慣性-視覚マッピングSLAM/マッピング2024/10/1
LiDAR・慣性・視覚を統合し、3Dガウシアンスプラッティングとガウス過程回帰を用いて大規模屋外環境をリアルタイムに写実的マッピングするフレームワークを提案。
- 自由領域の木構造を用いた混雑・未知環境でのロボットナビゲーションナビゲーション2024/10/1
自由領域の木構造をオンラインで構築し、狭い通路を含む混雑・未知環境でロボットの形状を考慮した経路計画を行うナビゲーションフレームワークを提案。
- FisheyeDepth：魚眼カメラ向け実スケール自己教師あり深度推定モデル深度推定2024/9/1
魚眼カメラの歪みを考慮した投影・再投影と実スケールの姿勢情報を組み合わせ、自己教師ありで実用的な深度推定を可能にしたモデルを提案。
- Mambaポリシー：ハイブリッド選択的状態モデルによる効率的な3D拡散ポリシーマニピュレーション2024/9/1
拡散モデルベースの3Dマニピュレーションポリシーを、MambaとAttentionを組み合わせた軽量なXMambaブロックで置き換え、パラメータ数を80%以上削減しつつ性能を向上させた研究。
- マルチモーダル不確実性下の自動運転のための統合的意思決定と軌道計画：ベイズゲームアプローチ自動運転/ゲーム理論2024/9/1
交通参加者のマルチモーダルな不確実性をベイズゲーム（不完全情報ゲーム）でモデル化し、後悔最小化学習によるベイズ粗相関均衡を解いて意思決定と軌道計画を同時に行う枠組みを提案した。
- 混合整数ポテンシャルゲームによる構造化道路での汎用マルチ車両協調意思決定協調意思決定2024/9/1
構造化道路における複数車両の協調意思決定を、ウェイポイントグラフ上の経路探索問題として定式化し、混合整数ポテンシャルゲームとガウス・ザイデル法でナッシュ均衡を求める汎用手法を提案した。
- 並列合意最適化による部分観測環境下での自動運転の安全でリアルタイムな一貫計画自動運転計画2024/9/1
部分観測環境での自動運転の安全性と一貫性を確保するため、合意安全バリアと並列軌道最適化を組み合わせたCPTO手法を提案し、リアルタイムで安全な走行を実現した。
- LMMCoDrive: 大規模マルチモーダルモデルによる協調運転協調運転/自動運転2024/9/1
大規模マルチモーダルモデル(LMM)を活用し、オンデマンド自動運転車両のスケジューリングと運動計画を統合する協調運転フレームワークを提案。BEV表現とADMMによる分散最適化で交通効率と安全性を向上させる。
- スペクトル注意ネットワークとPPOによる意図予測と意思決定の統合自動運転/意思決定2024/8/1
周囲車両の意図予測と意思決定を明示的に結合し、スペクトル注意ネットとPPOで効率的に学習する自動運転フレームワークを提案した。
- SegSTRONG-C: 非敵対的生成劣化に対する手術器具のロバストセグメンテーション — EndoVis'24チャレンジセグメンテーション2024/7/1
手術器具セグメンテーションの深層学習モデルが、出血・煙・低照度などの現実的な画像劣化に対してどれだけ頑健かを評価するEndoVis'24チャレンジを開催し、ベースラインと参加手法を比較した。
- RiskMap: 都市走行環境における自動運転の運動計画のための統合運転コンテキスト表現運動計画2024/6/1
交通参加者に対する統計的認知を微分可能なリスク場として表現するRiskMapを提案し、サンプリングベースのプランナで訓練・評価して走行の安全性と滑らかさを改善した。
- 物理情報に基づく安全制御器でエンドツーエンド自動運転の計画を強化自動運転/計画2024/5/1
深層学習ベースの軌道計画にポテンシャル場とモデル予測制御を組み合わせ、訓練データ外の状況でも安全に走行できる融合フレームワークFusionAssuranceを提案し、CARLAで有効性を示した。
- MCGMapper: 平面マーカーとカメラ群を用いた軽量インクリメンタルSfMと視覚的自己位置推定SLAM/自己位置推定2024/5/1
平面マーカーと既知の外部パラメータを持つ複数カメラを使い、PnPとバンドル調整でマーカーマップを逐次構築する軽量SfMフレームワークを提案し、テクスチャの少ない屋内・産業環境での地図構築の精度と速度を向上させた。
- Sums-of-Squares計画法による混雑環境での衝突回避軌道最適化軌道最適化2024/4/1
ロボット形状を多項式不等式で表し、自由空間をSOS最適化で扱うことで、障害物の多い3D環境での衝突回避軌道を生成する手法を提案した。
- 操舵角制約付き全輪操舵ロボットの汎用軌道計画手法軌道計画2024/4/1
全輪操舵ロボットの操舵角制約下で、二次離散探索と予測制御を組み合わせて滑らかで実行可能な軌道を生成する汎用計画手法を提案した。
- 星形ロードマップと動的システム変調による未知の混雑環境でのロボットナビゲーションナビゲーション2024/3/1
センサデータから星形の自由空間表現とロードマップを逐次構築し、動的システム変調に基づく反応型制御で未知の混雑環境を安全かつ効率的に移動する手法を提案した。
- 車輪脚ロボットの移動操作のためのアーム制約付きカリキュラム学習移動操作2024/3/1
車輪脚ロボットにマニピュレータを搭載し、アーム制約付き強化学習と報酬対応カリキュラム学習で動的把握タスクを実現した。
- 自動運転におけるフェイルオペレーショナル制御のための増分ベイズ学習自動運転/安全制御2024/3/1
周囲車両の急な挙動や環境外乱による不確実性に対応するため、増分ベイズ学習で外乱をオンライン推定し、確率的制御バリア関数に基づくQP制御で自動運転車を安全状態へ収束させる手法を提案した。
- 報酬駆動型自動カリキュラム学習による無信号交差点でのインタラクション対応自動運転自動運転/強化学習2024/3/1
周囲車両の意図や台数の不確実性に対応するため、報酬に基づく自動カリキュラム強化学習を提案し、無信号交差点での安全な自動運転を実現した。
- CurbNet: LiDAR点群セグメンテーションに基づく縁石検出フレームワーク点群セグメンテーション2024/3/1
LiDAR点群のセグメンテーションを用いて道路上の縁石を検出するCurbNetを提案し、大規模な3D縁石データセット3D-Curbを構築した。
- 安全運転のためのバリア強化並列ホモトピック軌道最適化自動運転計画2024/2/1
自動運転車の安全性と効率性を両立するため、バリア関数と並列ホモトピック軌道最適化を組み合わせたリアルタイム意思決定・計画手法を提案。
- 限られた通信下での大規模コネクテッド自動運転車群の協調運動計画のための改良型コンセンサスADMM群制御2024/1/1
限られた通信環境で多数のコネクテッド自動運転車が協調して動くための、計算効率の高い分散最適化アルゴリズムを提案し、80台規模のシミュレーションで有効性を示した。
- 汎用道路トポロジーに対応する連結自動運転車の統合的協調意思決定フレームワーク協調意思決定2024/1/1
様々な道路トポロジーを有向非巡回グラフ(DAG)として統一的に表現し、連結自動運転車の協調意思決定を混合整数線形計画問題として解く汎用フレームワークを提案した。
- 未知で混雑した環境におけるロボットナビゲーションのための幾何学的配慮型安全臨界局所反応コントローラナビゲーション2023/10/1
ロボットの形状を多項式で表現し、安全制約をSOS近似とSDP緩和で解くことで、未知で混雑した環境でもリアルタイムに安全な軌道追従を実現する局所反応コントローラを提案した。
- 混雑交通における時空間安全制約を用いたリアルタイム並列軌道最適化自動運転/軌道最適化2023/9/1
周囲車両の多様な挙動による予測誤差を考慮した時空間安全モジュールを導入し、複数の軌道を並列生成して安全性と効率の両面から最適軌道を選ぶ自動運転のリアルタイム軌道最適化手法を提案した。
- 都市自動運転のためのオンラインMPCの参照を学習する自動運転/MPC/強化学習2023/8/1
深層強化学習で生センサデータからオンラインMPCの瞬時参照とコスト関数を学習し、都市自動運転の運動計画・制御を実現するフレームワークを提案。
- 無信号交差点自動運転のための段階的クリッピング減衰付きカリキュラム近接方策最適化自動運転/強化学習2023/8/1
無信号交差点の自動運転に向け、訓練段階に応じてPPOのクリッピング幅を減衰させ、カリキュラム学習と組み合わせたCPPOを提案し、適応性と学習速度の向上を示した。
- 能動的インタラクションを考慮した時空間リシーディングホライズン制御：密集交通における自動運転に向けて自動運転/軌道計画2023/8/1
密集交通での自動運転のため、他車の予測誤差を能動的インタラクションで緩和する時空間安全バリアを組み込んだ計算効率の良い時空間リシーディングホライズン制御を提案し、安全性と効率を両立させた。
- 交通規則遵守を考慮した自動運転車の統合行動計画と運動制御自動運転/行動計画2023/4/1
交通信号や車線標示などの交通規則をポテンシャル関数で表現し、モデル予測制御に組み込むことで、行動計画と運動制御を統合した解釈可能な都市自動運転手法を提案した。CARLAでのシミュレーションでリアルタイム性と汎用性を示した。
- カリキュラム強化学習による高レベルMPCを用いた機会認識型車線変更自動運転/強化学習2023/3/1
強化学習でMPCの参照軌道とコスト重みを生成し、カリキュラム学習で稠密交通下の車線変更を高成功率で実現した。
- 接続自動運転車の協調計画のためのハード安全制約付き並列最適化協調計画2023/3/1
無信号ラウンドアバウトにおける接続自動運転車の協調走行を制約付き最適制御問題として定式化し、凸近似と並列最適化で安全を保証しつつ計算効率を高める手法を提案した。
- 双対コンセンサスADMMによる連結自動運転車の協調軌道計画のための分散iLQR軌道計画2023/1/1
連結自動運転車の協調軌道計画を、双対コンセンサスADMMを用いた分散iLQRで高速に解く手法を提案し、リアルタイム性能を実現した。
- S3E: 協調SLAMのためのマルチロボット・マルチモーダルデータセット協調SLAM2022/10/1
複数台の地上ロボットが協調してSLAMを行うための、LiDAR・ステレオ画像・IMU・UWBを同期収録した大規模マルチモーダルデータセットを構築し、協調/単体SLAM手法のベンチマークを提供した。
- 歩行者密集環境でインタラクション能力を備えたソーシャルナビゲーションの学習ソーシャルナビゲーション2022/3/1
ビープ音で歩行者に注意を促すインタラクション方策を教師あり学習で訓練し、それを用いて強化学習でナビゲーション方策を学習することで、人混みでの移動成功率を高めた研究。
- 速度障害物に基づく確率的多エージェント系のリスク有界運動計画マルチエージェント計画2022/2/1
速度空間で衝突回避制約を定式化し、確率的チャンス制約付き分散最適化を混合整数計画に変換することで、リスク上限を保証しつつ滑らかで高効率な多エージェント軌道生成を実現した。
- 多様な衝突回避戦略を持つ歩行者群に対するマップベース深層強化学習による群衆対応ロボットナビゲーション群衆ナビゲーション2021/9/1
歩行者が異なる衝突回避戦略をとる群衆環境で、センサマップと歩行者の動きを表す歩行者マップを入力とする深層強化学習によりロボットのナビゲーションポリシーを学習し、シミュレータと実機で成功率が向上することを示した。
- 半マルコフモデルにおける適応的フォワードシミュレーション時間を用いた強化学習によるロボットナビゲーションナビゲーション2021/8/1
未知環境でのロボットナビゲーションにおける局所解問題を克服するため、連続行動空間の半マルコフ決定過程として定式化し、適応的フォワードシミュレーション時間(AFST)とGAE改良型DPPOを提案した論文。
- 狭視野深度カメラを用いたDRQNによる3次元障害物回避ナビゲーション2021/8/1
狭い視野の深度カメラを持つ屋内移動ロボットのため、LSTM付き二重DRQNとカリキュラム学習で3次元障害物回避を学習し、実機でも検証した研究。
- 一般化反復スーパーツイスティングスライディングモード制御：フレクシャジョイントデュアルドライブHガントリステージへの適用制御2021/3/1
システムモデルを必要とせず入出力データのみから学習する、一般化スーパーツイスティング法と反復学習則を融合した2自由度制御手法を提案し、フレクシャジョイント型デュアルドライブHガントリステージで有効性を検証した。
- 速度障害物に基づく確率的マルチエージェント再cedingホライズン運動計画マルチエージェント計画2021/3/1
速度障害物の幾何情報と確率制約を再cedingホライズン制御に組み込み、位置ではなく速度レベルで衝突確率を閾値以下に抑えるマルチエージェント運動計画手法を提案した。
- 非パラメトリック閉ループ挙動学習によるマルチエージェント運動計画のためのデータ駆動予測制御マルチエージェント/データ駆動制御2020/11/1
未知システムの閉ループ入出力データから非パラメトリックに挙動を学習し、計算負荷を抑えつつロバストなデータ駆動型予測制御でマルチUAVの運動計画を実現した研究。
- ADMMを用いた自動運転向け制約付き反復LQR自動運転/最適制御2020/11/1
非線形車両モデルと各種制約下の経路計画問題に対し、ADMMとiLQRを組み合わせることで初期実行可能解を不要にし、計算時間を短縮した手法を提案する。
- 非凸協調分散モデル予測制御のための改良階層型ADMM分散MPC2020/11/1
マルチエージェント系の非凸協調分散MPCを解くため、スラック変数導入とALM外ループ・三ブロック半近接ADMM内ループからなる階層型ADMMを提案し、収束性を示した論文。
- 不確実性推定を備えた把持検出ネットワークによる信頼度駆動型半教師ありドメイン適応把持検出/ドメイン適応2020/8/1
FPNを活用して予測の不確実性を推定する把持検出ネットワークを提案し、高信頼な未ラベルデータのみに一貫性損失を課す信頼度駆動型mean teacherで少数ラベルでのドメイン適応を効率化した。
- 磁気浮上ナノ位置決めシステムのためのデータ駆動型多目的制御器最適化制御最適化2020/7/1
磁気浮上ナノ位置決め系の制御性能を、過去の非最適な動作データから学習して反復的に改善するデータ駆動型多目的最適化手法を提案した論文。
