Deqing Liu

収録論文 3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

• 失敗から学ぶ：テイクオーバーデータを用いた運転VLAのポストトレーニング
  自動運転/VLA2026/3/1

  自動運転のVLAモデルに対し、テイクオーバー（人間介入）データを活用した新しいポストトレーニング手法TakeVLAを提案。介入前の言語指示とシナリオ再構築による強化学習で安全マージンを拡大し、ベンチマークで最高性能を達成した。

• PerlAD: 擬似シミュレーションに基づく強化学習による閉ループエンドツーエンド自動運転の性能向上
  自動運転2026/3/1

  オフラインデータから構築したベクトル空間上の擬似シミュレーションと予測ワールドモデルを用いて、レンダリング不要で効率的な強化学習による閉ループ自動運転を実現した。

• TakeAD: 専門家の介入データを用いた選好ベースの事後最適化によるエンドツーエンド自動運転
  自動運転2025/12/1

  自動運転の模倣学習における開ループ訓練と閉ループ運用のギャップを埋めるため、ドライバー介入データを活用しDAggerとDPOを組み合わせて方策を微調整する手法を提案した。