Yanjun Huang
Tongji 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
- CrowdOcc: 混雑屋内環境における四足歩行ロボットのための単眼意味論的シーン補完シーン補完2026/10/2
混雑した屋内環境で四足歩行ロボット向けに、RGB-Dデータセットと単眼意味論的シーン補完フレームワークを提案し、遮蔽に頑健な幾何融合と人間中心の相互作用モデリングで最先端性能を達成した。
- 語彙候補と拡散によるシーン適応的洗練を統合したEnd-to-End自動運転End-to-End自動運転2026/2/1
固定の軌道語彙候補に、語彙条件付き拡散で生成したシーン適応候補を加え、共有選択モジュールで両者を評価するEnd-to-End自動運転手法を提案。
- コーナーケースを走る：エンドツーエンド自動運転のための実世界敵対的閉ループ評価プラットフォーム自動運転評価2025/12/1
フローマッチングで実世界画像を生成し、敵対的な周辺車両ポリシーと組み合わせて、実世界データで学習したエンドツーエンド自動運転モデルを危険なコーナーケースで閉ループ評価するプラットフォームを提案した。
- GEMINUS：エンドツーエンド自動運転のためのデュアル認識型グローバル・シーン適応型Mixture-of-Experts自動運転/End-to-End2025/7/1
グローバル専門家とシーン適応型専門家群をデュアル認識ルーターで動的に組み合わせるMixture-of-Experts型のエンドツーエンド自動運転フレームワークを提案し、単眼視のみでBench2Driveベンチマークの運転スコアと成功率で最高性能を達成した。
- 自動運転のためのChain-of-Thought：包括的サーベイと今後の展望自動運転2025/5/1
自動運転におけるChain-of-Thought推論の研究を体系的に整理し、動機・手法・課題・将来方向を分析したサーベイ。自己学習との組み合わせによる自己進化の可能性も提案。
- ARTEMIS: 自動運転のための自己回帰型エンドツーエンド軌道計画とエキスパート混合自動運転/軌道計画2025/4/1
自動運転の軌道計画において、自己回帰的にウェイポイントを逐次生成し、シーンに応じて専門家ネットワークへ動的にルーティングするMixture-of-Expertsを組み合わせたエンドツーエンドフレームワークを提案。NAVSIMで最先端性能を達成。
- 漸進的エキスパート混合ネットワークによる自動運転の継続的適応自動運転/継続学習2025/2/1
強化学習と教師あり学習を組み合わせた動的漸進的最適化フレームワークと、タスク特性に応じて複数のエキスパートモデルを選択的に活性化するMoPEネットワークを提案し、複雑な市街地環境で行動クローニングを最大7.8%上回る性能を達成した。
- Co-MTP: 自動運転のためのマルチ時間融合協調軌道予測フレームワーク軌道予測2025/2/1
V2Xを活用し、過去と未来の両方の時間領域でエージェント間の相互作用を捉える協調軌道予測フレームワークを提案。実世界データセットで最先端性能を達成。
- 自律運転のための安全指向自己学習アルゴリズム：基本モデルからの進化自律運転2024/8/1
Transformerエンコーダの基本モデルと方策混合・後退ホライズン最適化を組み合わせ、安全性を保ちながら自律運転の方策を自己学習で進化させる手法を提案し、歩行者と車両が混在する環境で有効性を検証した。
- 敵対的ポリシー探索に基づく自動運転シナリオ難易度の定量的表現自動運転テスト/敵対的シナリオ生成2024/8/1
強化学習で敵対的行動を取るエージェントを訓練し、その学習過程のポリシー群から難易度の異なる交通シナリオを連続的に生成・定量化する手法を提案した論文。
- 自動運転システムの意思決定と制御のための安全で効率的な自己進化アルゴリズム自動運転/強化学習2024/8/1
人間の運転経験に基づく走行傾向で探索空間を絞り、力学モデルに基づく制約付き最適化で安全性を担保することで、強化学習による自動運転の自己進化を安全かつ効率的にする手法を提案した。
- 自動運転車とコネクテッド自動運転車における制御技術と応用の系統的サーベイ自動運転制御2023/3/1
自動運転車(AV)とコネクテッド自動運転車(CAV)の制御技術について、車両状態推定や軌道追従制御から協調制御までを体系的にまとめたサーベイ論文。
