Feiyang Tan
収録論文 4本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
自動運転/シミュレーション自動運転キャリブレーション
※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
- BehaviorWorldGen: 行動モデルとワールドシミュレータのループを閉じる、制御可能な行動認識型構造化ワールド生成自動運転/シミュレーション2026/8/23
運転行動モデルの自己改善ループにおいて、周辺エージェントの行動的に妥当な応答を生成できるシミュレータの欠如がボトルネックであることを指摘し、解釈可能な行動制御を注入してマルチエージェントの軌跡を生成するBehaviorFlowを中核とするフレームワークを提案した。
- ChainFlow-VLA: 視覚言語モデルを用いた因果フロープランニング自動運転2026/5/1
自動運転の軌道計画において、自己回帰モデルによる因果生成と拡散モデルによる大域的最適化を統一するフレームワークを提案し、VLMの意味情報を活用して高精度な軌道生成を実現した。
- CLAIM: 強度と単眼深度を用いたカメラ-LiDAR位置合わせキャリブレーション2025/12/1
単眼深度推定モデルを活用し、強度ベースの構造損失と相互情報量ベースのテクスチャ損失でカメラとLiDARの位置合わせを粗密探索する手法を提案。
- TrajDiff: 知覚アノテーション不要のエンドツーエンド自動運転自動運転2025/12/1
生のセンサ入力と将来軌跡のみから、知覚アノテーションなしで軌道生成する拡散モデルを提案し、NAVSIMで最高性能を達成した。