Runsheng Xu
収録論文 14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
- MAGNIFIED: マルチモーダル大規模言語モデルの強化学習による動作計画の微調整自動運転2026/6/1
自動運転の動作計画のために、マルチモーダル大規模言語モデルを強化学習で微調整し、トークン単位の報酬を用いて計画目的に合わせる手法を提案した。
- CoCMT: 協調知覚のための通信効率に優れたクロスモーダルトランスフォーマ協調知覚2025/3/1
物体クエリを選択的に共有するクロスモーダルトランスフォーマを提案し、協調知覚の通信量を大幅に削減しつつ検出精度を向上させた。
- STAMP: スケーラブルでタスク・モデル非依存な協調知覚協調知覚2025/1/1
異なるモデルを持つ複数エージェントのBEV特徴を軽量なアダプタで共通表現に変換し、効率的に共有・融合する協調知覚フレームワークを提案。
- EMMA: 自動運転のためのエンドツーエンドマルチモーダルモデル自動運転2024/10/1
マルチモーダル大規模言語モデルを基盤に、カメラ映像から直接運転計画や物体検出、道路グラフを生成する自動運転モデルを提案し、複数タスクの同時学習で性能向上を実証した。
- 自動運転のための路側LiDAR配置最適化協調知覚2023/10/1
路側LiDARの配置を最適化するため、知覚性能の向上量に基づく貪欲法と、単一フレームから知覚能力を予測するモデルを提案し、CARLAでデータセットを構築した。
- 協調運転自動化研究のためのオープンソースエコシステムOpenCDA協調運転/自動運転2023/1/1
協調運転自動化(CDA)研究向けに、モデルズーやシミュレータ群を統合したオープンソースエコシステムOpenCDAを提案する論文。
- 自動運転システムのデータ取得・処理プラットフォーム自動運転2022/11/1
複数のコネクテッド自動運転車の協調知覚を用いて、車両軌跡の抽出・再構成・評価を行うデータ取得・処理プラットフォームを提案した。
- 現実的なLiDARシミュレーションライブラリを用いたインフラLiDAR配置の分析V2X協調認識2022/11/1
CARLAシミュレータ上で高忠実度LiDAR点群を生成するライブラリを構築し、インフラセンサの最適配置を探索する手法を提案。従来配置より平均精度を15%向上させ、点群密度と均一性が性能指標となることを示した。
- V2XP-ASG：車車間・路車間知覚のための敵対的シーン生成V2X知覚2022/9/1
LiDARベースのV2X知覚システムを評価・改善するため、複数エージェントの位置を現実的に摂動させて敵対的協調グラフを学習する初のオープンな敵対的シーン生成器を提案。
- モデル非依存のマルチエージェント知覚フレームワークマルチエージェント知覚2022/3/1
異なるモデルを使うエージェント間の信頼度スコアのずれを較正し、ボックス集約で統合することで、モデル情報を共有せずに協調知覚の性能を向上させる手法を提案した。
- OPV2V: 車車間通信を用いた協調知覚のためのオープンベンチマークデータセットと融合パイプライン協調知覚/V2V2021/9/1
車車間通信による協調知覚研究のための大規模シミュレーションデータセットと16モデルのベンチマークを構築し、複数車両の情報を統合する注意機構付き中間融合パイプラインを提案した。
- OpenCDA：協調運転自動化のためのオープンな共同シミュレーションフレームワーク協調運転/sim2real2021/7/1
単車知能に偏った既存シミュレータの限界を埋めるため、異種シミュレータ連携・フルスタック協調運転システム・シナリオ管理を統合したCDA研究用オープンフレームワークを提案し、プラトゥーニング実装例で有効性を示した。
- 都市部の地図なし走行のための階層的道路トポロジー学習地図生成2021/4/1
車載センサのみから道路ネットワークのグラフ表現を階層的に生成し、HDマップに頼らず走行可能なオンライン地図抽出を実現した研究。
- マルチセンサ融合による停止線推定の統合的グリッド融合手法自動運転/センサ融合2020/9/1
ステレオカメラとLiDARのデータを融合し、CNNで交差点の停止線を検出する手法を提案。遮蔽時や最大50m先でも検出可能で、カメラのみより検出範囲が向上する。
