Mingkai Tang

収録論文 6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。

• ストリーミング型マルチエージェント経路探索
  群制御2025/5/1

  長時間の周期作業を行う組立ライン向けに、同じ行動列を周期的に繰り返すエージェント群を扱うストリーミングMAPFを定式化し、巡回制約を組み込んだASCBSを提案した。

• MGCBS: 多目的マルチエージェント経路探索問題を最適かつ効率的に解くアルゴリズム
  群制御2024/4/1

  各エージェントが複数の目的地点を訪問する多目的マルチエージェント経路探索において、最適解を保証する新手法MGCBSを提案し、時間区間空間フォレストで効率化した。

• キャンパスモビリティの革新：自動運転シャトル「スノーライオン」の成果と課題
  自動運転2024/1/1

  大学キャンパス内の移動を自動運転で効率化するシャトル「Snow Lion」を開発し、2ヶ月間・1146kmの実証運行で442人を輸送して有効性と課題を検証した。

• 持続的情報を活用したオンライン多エージェント経路探索の効率的アプローチ
  群制御2023/1/1

  オンライン多エージェント経路探索において、過去の計画情報を持続的に再利用する3層構造の手法を提案し、計算の冗長性を削減して効率を向上させた。

• MMFN: エンドツーエンド運転のためのマルチモーダル融合ネットワーク
  自動運転2022/7/1

  カメラ・LiDAR・ベクター化HDマップを融合し、冗長情報を抑えつつ複数道路規則を考慮した専門家モジュールでエンドツーエンド運転性能を向上させた研究。