Dan Xu

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

• 実データと合成データの共学習のための閉ループ動的データ混合
  自動運転2026/5/1

  自動運転のエンドツーエンド学習において、実データと合成データを効率的に混合するための自動化された閉ループデータエンジン「AutoScale」を提案し、評価フィードバックに基づいてデータ混合を動的に最適化することで、少ない合成データで性能を向上させる。

• 人間中心の基盤モデル：知覚・生成・エージェントモデリング
  基盤モデル2025/2/12

  人間中心の基盤モデル（HcFM）を、知覚・生成・統合・エージェントの4つに分類して概観したサーベイ論文。

• 実世界運転のための物理情報に基づく模倣強化学習
  自動運転2024/7/1

  専門家のデモと探索データを併用し、車両ダイナミクスの物理原理を学習過程から自然に獲得する物理情報付き模倣強化学習を提案し、Waymaxベンチマークで衝突率と路外率を大幅に削減した。

• 物理情報に基づく安全制御器でエンドツーエンド自動運転の計画を強化
  自動運転/計画2024/5/1

  深層学習ベースの軌道計画にポテンシャル場とモデル予測制御を組み合わせ、訓練データ外の状況でも安全に走行できる融合フレームワークFusionAssuranceを提案し、CARLAで有効性を示した。