Bin Sun

収録論文 5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

• MomADv2: エンドツーエンド自動運転のための信頼性の高い時間的記憶
  自動運転2026/8/24

  運転コマンドの変化に応じて履歴情報を選択的に活用し、コマンドと矛盾する記憶を抑制する信頼性の高い状態空間記憶フレームワークを提案。長期的な計画の一貫性を向上させ、衝突率を低減した。

• すべての履歴が役立つわけではない：長期的なエンドツーエンド自動運転のための速度認識型選択的メモリ
  自動運転2026/8/16

  自動運転の長期計画において、過去の自己予測状態が古くなったり現在の運動段階と矛盾したりする問題を解決するため、選択的メモリと運動段階学習を導入したStableDriveを提案し、衝突率やL2誤差を大幅に改善した。

• Uni-World VLA: 自動運転のための世界モデリングと計画の交互実行
  自動運転/VLA2026/3/1

  自動運転向けに、将来フレーム予測と軌道計画を交互に行う統合VLAモデルを提案し、閉ループな意思決定を実現した。

• Vec-QMDP: 実時間自動運転のためのCPU上でのベクトル化POMDPプランニング
  プランニング2026/2/1

  CPUのSIMDアーキテクチャに合わせてPOMDP探索を再設計し、データ指向設計と階層的並列化により最大1073倍の高速化を達成、ミリ秒レイテンシで自動運転の不確実性下プランニングを実現した。

• FocalAD: 局所運動計画によるエンドツーエンド自動運転
  自動運転/運動計画2025/6/1

  自車の計画に重要な近傍エージェントとの局所的な相互作用に着目し、グラフベースの相互作用表現と損失設計で運動予測を精緻化するエンドツーエンド自動運転フレームワークを提案。