Ming C. Lin
収録論文 21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
- 同じ物理、異なる勾配：微分可能物理シミュレーションの最新動向報告微分可能シミュレーション2026/11/9
微分可能物理シミュレーションにおける「何を微分するか（参照対象）」と「どう実装するか（実現方式）」を分離して整理し、接触の非平滑性や勾配消失のメカニズムも検証したサーベイ。
- 兄弟選択型四分木注意機構による知覚タスクの階層的モデリング注意機構2026/10/28
画像トークンを四分木構造で階層的に処理し、線形時間で注意を計算するSSQAを提案。ドローンや自動運転の知覚タスクで、低計算コストながら既存手法と同等以上の性能を達成した。
- 自律型マイクロモビリティナビゲーションのための微分可能ダイナミクスナビゲーション2026/9/25
車椅子やスクーターなどのマイクロモビリティ向けに、タイヤ滑りや摩擦を考慮した微分可能なダイナミクスモデルDiffKBMとDiffGM3を構築し、軌道追従と群衆ナビゲーションで評価した論文。
- Recti-Q: エッジロボティクスにおける分布外ロバスト量子化認識のための特徴空間補正ロバスト認識/量子化2026/7/1
量子化された視覚バックボーンが分布シフト下でロバスト性を失う問題を解決するため、凍結した量子化バックボーンに小さなLoRAアダプタを訓練する軽量な特徴空間補正フレームワークを提案した。
- 接続型自動運転における頑健な協調意思決定のためのプラグアンドプレイ再重み付け手法群制御2026/7/1
協調自動運転において、攻撃やノイズで劣化したセンサ情報の影響を、局所構造との整合性に基づく再重み付けモジュールで軽減し、追加学習なしで頑健な意思決定を実現する手法を提案した。
- GM3: マイクロモビリティ車両のための汎用物理モデルモデリング/シミュレーション2025/10/1
タイヤブラシモデルに基づき、様々な車輪配置のマイクロモビリティ車両の動力学を統一的に扱う物理モデルGM3を提案し、シミュレーションと実データで検証した。
- 微分可能シミュレーションを用いた線形時相論理による学習の加速強化学習/形式仕様2025/6/1
線形時相論理(LTL)と微分可能シミュレータを統合し、形式仕様から直接勾配ベースで学習できる初のエンドツーエンド枠組みを提案。接触の多い連続制御タスクで学習を大幅に加速し、離散ベースラインの最大2倍のリターンを達成した。
- 運転スタイルの定量化とモデル化による軌道予測軌道予測2025/3/1
自動運転の軌道予測において、人間の運転スタイルを定量化・モデル化する重要性を分析し、既存データセットの運転スタイルの多様性を調査した研究。
- DISC: 混合自律走行における模擬衝突時の運転スタイル分析データセット自動運転データセット2025/2/1
VRドライビングシミュレータで収集した衝突前の多様な運転スタイル・行動のデータセットを構築し、混合交通環境での個別軌道予測に貢献する。
- 並列微分可能交通シミュレータによる勾配ベース軌道最適化交通シミュレーション2024/12/1
Intelligent Driver Modelに基づく並列微分可能な交通シミュレータを開発し、勾配法でパラメータを最適化することで、軌道のノイズ除去・再構成・予測を実現した。
- TRAVERSE: 交通応答型自動運転体験と希少事象シミュレーションによる安全性向上自動運転2024/7/1
VR運転シミュレータで参加者に様々な事故シナリオを体験させ、人間の反応と行動を分析する枠組みを構築した。軽量な没入型ハードウェアを用い、自動運転研究のための希少事象データ収集を容易にする。
- 交通における確率的運動予測のための深層確率論的運動学モデル軌跡予測2024/6/1
自転車モデルに基づき、各時刻の予測軌跡の不確実性（分散）が時間的にどう伝播するかを微分可能な解析近似で表現し、確率的軌跡予測の精度を向上させた研究。
- 時空間グラフを用いた協調型自動運転の意思決定協調運転2023/10/1
コネクテッド自動車の協調意思決定において、観測を時空間グラフで表現し、異種グラフ学習に基づくグラフニューラルネットワークで統合することで、通信量を100分の1以下に削減しつつ運転安全性を30%以上向上させた。
- MTG: 走行可能領域を網羅する地図なし屋外ナビゲーションの軌道生成ナビゲーション2023/9/1
地図のない屋外環境で、限られた機載センサのみを用いて走行可能な方向を網羅しつつ衝突のない経路を生成するCVAEベースの学習手法を提案し、HuskyとSpotで検証した。
- 個性を持つ運転ポリシーに向けて：VRでのデータ収集による危険シナリオにおける行動とスタイルのモデル化自動運転2023/3/1
VR運転シミュレータで人間から危険シナリオの運転データを収集し、MDSIに基づく8因子の性格ベクトルで運転行動をモデル化する枠組みを提案した。
- ロボット触覚プロキシを用いた能動的触覚ガイダンスのフレームワーク触覚2023/1/1
ロボット触覚プロキシで能動的に力を提示しユーザーの行動を誘導する枠組みを提案し、VRナビゲーションでの安全性と没入感の向上をユーザー研究で示した。
- 交通流を考慮した微分可能交通シミュレーションによる自動運転自動運転2022/10/1
交通シミュレーションを微分可能な形で自動運転の模倣学習に統合し、周囲の交通流を改善しつつエネルギー消費を抑える速度制御を学習する手法を提案。
- 軟体多体システムの微分可能シミュレーションsim2real2022/5/1
射影力学に基づくトップダウン行列組立と一般化乾性摩擦モデルを導入し、軟体多体システムの微分可能シミュレーションを実現した。これによりシステム同定を大幅に高速化し、軟体ロボットの運動制御の勾配ベース学習を可能にした。
- 関節構造体の効率的な微分可能シミュレーション微分可能シミュレーション2021/9/1
空間代数と随伴法で関節構造体の前向きダイナミクスの勾配を導出し、自動微分より桁違いに高速かつ省メモリな微分可能シミュレーションを実現した。強化学習や制御・逆問題の最適化を大幅に加速できることを示した。
- 敵対的画像を用いた学習ベース自律ステアリングのロバスト性向上自律走行2021/2/1
画像品質の変動に対する学習アルゴリズムのロバスト性を分析し、感度分析に基づいて「学習によるステアリング」の性能を最大48%改善する手法を提案した論文。
- 事故シナリオ生成シミュレーションによる堅牢な自動運転制御自動運転/sim2real2019/7/1
事故などの希少シナリオを自動生成する2つのシミュレータと記憶機構付き階層制御ポリシーを組み合わせ、効率的なオンライン学習で堅牢な自動運転ポリシーを学習する手法ADAPSを提案した。
