Yang Xing
Cranfield University
収録論文 12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
- タスク関連情報のモデルフリーな実行時計測情報獲得モニタリング2026/11/10
タスク要件に対する情報獲得の進捗と停滞をリアルタイムに評価するモデルフリー手法ASTを提案し、8分野で有効性を示した。
- 自動運転と知能車両のマイルストーン 第I部：制御・計算システム設計・通信・高精度地図・テスト・人間行動自動運転2023/5/1
自動運転と知能車両の制御、計算システム設計、通信、HDマップ、テスト、人間行動に関する技術的マイルストーンを体系的にレビューしたサーベイ論文。
- 自動運転と知能車両のマイルストーン：サーベイ・オブ・サーベイズ自動運転2023/3/1
自動運転と知能車両の全技術を対象に、歴史・マイルストーン・倫理・今後の研究方向をまとめた初のサーベイ・オブ・サーベイズ。
- グラフと再帰型ニューラルネットワークによる高速道路走行の車両軌道予測軌道予測2021/7/1
周囲車両との相互作用を有向グラフで表し、RNNで車両の動態特徴を抽出するGNN-RNNエンコーダ・デコーダで、台数が変動する状況でも対象車両の将来軌道を予測する手法を提案した。
- 異種エッジ強化グラフ注意ネットワークによるマルチエージェント軌道予測軌道予測2021/6/1
交通参加者の異種性を扱うため、タイプ別エンコーダと有向エッジ特徴付き異種グラフ上の注意ネットワーク(HEAT)を組み合わせ、複数エージェントの軌道を同時予測する手法を提案した。
- 人間参加型深層強化学習と自動運転への応用自動運転/強化学習2021/4/1
自動運転のポリシー学習に人間のリアルタイム介入を取り入れたHug-DRLを提案し、40名の被験者実験で学習効率と性能の向上を示した。
- 異種グラフを用いた相互作用考慮型軌道予測フレームワークReCoG軌道予測2020/12/1
車両とインフラ情報を異種グラフで表現し、RNN・CNN・GNNを組み合わせて周囲車両の将来軌道を予測する手法を提案し、INTERACTIONデータセットで最先端性能を達成した。
- 並列運転のためのサイバー・フィジカル・ソーシャル空間におけるデジタル四つ子の定義自動運転2020/7/1
並列運転フレームワークにおいて、記述的・予測的・処方的・実車の4つからなる「デジタル四つ子」を定義し、仮想車両と実車の相互作用による自動運転の安全性・効率向上を目指す。
- 社会的行動を考慮した自動運転車の意思決定と軌道計画の統合フレームワーク自動運転/意思決定・軌道計画2020/5/1
周囲車両の運転スタイルや意図を社会的行動としてモデル化し、シュタッケルベルグゲームによる意思決定とポテンシャル場・MPCによる軌道計画を統合した自動運転の車線変更手法を提案した。
- CNN-LSTMによる周辺車両との相互作用を考慮した軌道予測軌道予測2020/5/1
周囲8台の車両との相互作用をCNNで抽出しLSTMで車両ダイナミクスを符号化して、渋滞中の自車の将来軌道を予測する手法を提案した論文。
- シーン理解を伴うマルチモーダルセンサフュージョン深層ニューラルネットワークによるエンドツーエンド自動運転自動運転/マルチモーダル融合2020/5/1
画像と深度情報を初期段階で融合し、セマンティックセグメンテーションと車両制御を同時に出力するエンドツーエンド自動運転モデルを提案し、シミュレーションで高い成功率と汎化性能を示した。
- 非協力ゲーム理論による自動運転の人間らしい意思決定自動運転/ゲーム理論2020/5/1
人間の運転スタイルや社会的相互作用を考慮し、ナッシュ均衡とシュタッケルベルクゲーム理論を用いて自動運転車の人間らしい意思決定フレームワークを構築した。
