Bo Jiang
収録論文 12本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
マニピュレーション運動制御マルチロボット協調自動運転VLA自動運転/強化学習自動運転自動運転/VLA
※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
- 橋渡し動作としての翻訳：人間からロボットへの操作スキル転移マニピュレーション2026/6/1
人間の動作データから双腕ロボットへの操作スキル転移を改善するため、頭部カメラ座標系での相対手首並進を橋渡し動作表現として用いる手法を提案し、ノイズの多い6DoF人間動作よりも効果的であることを示した。
- MyoChallenge 2025: 人間の運動知能のための新しいベンチマーク運動制御2026/5/1
NeurIPS 2025で開催されたMyoChallengeは、高忠実度の筋骨格モデルと物理シミュレーションを用いて、卓球ラリーとサッカーペナルティキックの2つのタスクで運動制御の知能を競うベンチマークを確立した。
- 逐次ワールドモデルによるマルチロボット協調の実現マルチロボット協調2025/9/1
各エージェントが先行エージェントの予測に基づいて自己のワールドモデルを逐次的に構築・計画するSeqWMを提案し、マルチロボット協調タスクで高性能とサンプル効率を達成、実機四足ロボットにも適用した。
- AlphaDrive：強化学習と推論で自動運転におけるVLMの能力を引き出す自動運転VLA2025/3/1
自動運転向けにGRPOベースの強化学習報酬と2段階の計画推論訓練を組み合わせたVLMフレームワークを提案し、計画性能と訓練効率を改善した。
- RAD: 大規模3DGSベース強化学習によるエンドツーエンド自動運転ポリシーの学習自動運転/強化学習2025/2/1
3Dガウシアンスプラッティングで構築したフォトリアルな閉ループ環境で強化学習を行い、模倣学習を正則化として併用することで、衝突率を大幅に低減した自動運転ポリシーを学習する手法を提案。
- DiffusionDrive：切り詰め拡散モデルによるエンドツーエンド自動運転自動運転2024/11/1
拡散モデルのノイズ除去ステップを切り詰め、マルチモードアンカーを導入することで、自動運転の行動生成を2ステップで多様かつ高品質にし、リアルタイム速度を実現した。
- Senna: 大規模視覚言語モデルとEnd-to-End自動運転の橋渡し自動運転/VLA2024/10/1
LVLMが自然言語で高レベル計画を立て、End-to-Endモデルが精密な軌道を予測する自動運転システムSennaを提案。DriveX事前学習とnuScenes微調整で計画誤差と衝突率を大幅削減した。
- VADv2: End-to-End Vectorized Autonomous Driving via Probabilistic Planning2024/2/1
- MapTRv2: An End-to-End Framework for Online Vectorized HD Map Construction2023/8/1
- VAD: Vectorized Scene Representation for Efficient Autonomous Driving2023/3/1
- Lane Graph as Path: Continuity-preserving Path-wise Modeling for Online Lane Graph Construction2023/3/1
- Perceive, Interact, Predict: Learning Dynamic and Static Clues for End-to-End Motion Prediction2022/12/1