Chao Han

収録論文 4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

• UpDown-SC: 重力正規化された上下包絡線スキャンコンテキストによる屋内LiDAR位置認識
  位置認識2026/9/24

  屋内LiDAR位置認識において、重力方向の正規化と上下2つの包絡面（低中層構造の上側包絡と天井構造の下側包絡）を表現する学習不要の極座標記述子を提案し、姿勢やセンサ高さの変化に頑健な検索を実現した。

• Metis: 自動運転と都市ナビゲーションのための汎用かつ効率的なワールドアクションモデル
  自動運転2026/6/14

  ビデオ生成と行動予測を分離したエンドツーエンドのワールドアクションモデルを提案し、推論時のビデオ生成を省略することで効率化しつつ、汎用性と性能を向上させた。

• WorldRFT: 強化学習ファインチューニングによる潜在世界モデル計画法
  自動運転/世界モデル/強化学習2025/12/1

  自動運転向けに、シーン表現学習を計画タスクに整合させる階層的計画分解と局所的な反復改善を導入し、GRPOによる強化学習ファインチューニングで安全性を高めた潜在世界モデルフレームワークを提案。nuScenesとNavSimでSOTA性能を達成。

• 模倣学習ベースのエンドツーエンド自動運転におけるデータスケーリング則
  自動運転2024/12/1

  400万件の運転デモデータを用いて、模倣学習ベースのエンドツーエンド自動運転モデルの性能がデータ量に対してべき乗則に従うことを示し、長尾データの重要性や組み合わせ汎化を明らかにした。