Hang Wang
収録論文 8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
- DuoMind: 意味的通信による分散マルチロボット協調マルチロボット協調2026/10/1
VLMによる高レベル調整とVLAによる低レベル実行を組み合わせた分散階層型フレームワークで、ロボット間の意味的メッセージ交換により長期的な協調作業を実現した。
- AtlasVA: 教師なしVLMエージェントのための自己進化型視覚スキルメモリVLA2026/5/18
VLMエージェントの経験を視覚的に保持する自己進化型メモリフレームワークを提案。空間ヒートマップ、視覚例、テキストスキルの3層で構成し、教師なしで危険・親和性アトラスを進化させて強化学習の報酬として利用する。
- 生成AIベースのマルチエージェント強化学習：分散エージェント知能に向けた生成的RLエージェントの視点マルチエージェント強化学習2025/7/1
マルチエージェント強化学習において、生成AIを活用してエージェントを生成モデルとして再定義し、反応的から先制的な意思決定へのパラダイムシフトを提唱する。
- VITA: 視覚から行動へのフローマッチングポリシーVLA2025/7/1
視覚表現から直接潜在行動へ流すノイズ・条件付け不要のフローマッチング方策を提案し、行動オートエンコーダとフロー潜在デコーディングで学習を安定化、従来比1.5〜2倍高速な推論を実現した。
- 自律運転のためのコミュニケーション型世界モデルの自己中心学習VLA2025/6/1
各エージェントが低次元の潜在表現で世界モデルを学習し、軽量な通信で情報共有しながら自己中心学習を行うMARL手法CALLを提案し、CARLAでの軌道計画タスクで性能向上を示した。
- IN-RIL: 模倣学習と強化学習を交互に組み合わせた方策ファインチューニング模倣学習/強化学習2025/5/1
強化学習の更新の合間に模倣学習の更新を定期的に挿入し、勾配を直交部分空間に分離することで、ファインチューニングの安定性とサンプル効率を向上させる手法を提案した。
- AdaWM: 自動運転のための適応型ワールドモデルベース計画自動運転2025/1/1
自動運転向けに、事前学習済みワールドモデルを微調整する際の性能劣化を、ポリシーとモデルのミスマッチを特定して低ランク更新で選択的に修正する適応型計画手法を提案した。
- CarDreamer: 世界モデルベース自動運転のためのオープンソース学習プラットフォーム自動運転2024/5/1
世界モデルベース強化学習による自動運転アルゴリズムの開発・評価を可能にする初のオープンソース学習プラットフォームを提案し、世界モデルバックボーン、組み込みタスク、タスク開発スイートを提供する。