Hao Shao
収録論文 9本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
自動運転自動運転/世界モデル動作予測運動予測
※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
- LMGenDrive: マルチモーダル理解と生成的ワールドモデルを統合したエンドツーエンド運転自動運転2026/4/1
本論文は、LLMベースのマルチモーダル理解と生成的ワールドモデルを統合した初のエンドツーエンド自動運転フレームワークLMGenDriveを提案し、将来の運転ビデオと制御信号を同時生成することで、長尾・オープンワールドシナリオへの一般化を向上させる。
- DriveDreamer-Policy: 幾何学的基盤を持つ世界行動モデルによる生成と計画の統合自動運転2026/4/1
運転タスク向けに、深度生成・将来ビデオ生成・動作計画を単一アーキテクチャで統合した世界行動モデルを提案し、閉ループ計画と世界生成の両方で高性能を達成した。
- DrivingGen: 自動運転のための生成ビデオ世界モデルの包括的ベンチマーク自動運転/世界モデル2026/1/1
自動運転向けの生成ビデオ世界モデルを評価する初の包括的ベンチマークDrivingGenを提案し、多様なデータセットと新指標で14の最先端モデルを比較した。
- 展開可能で汎化可能な自律性に向けた動作予測の動向：再訪と展望動作予測2025/5/1
動作予測モデルの汎化性と実展開性に焦点を当て、ロボティクス・自動運転・人間動作への応用を中心に、手法・表現・評価プロトコルの分類と課題を整理したサーベイ。
- SmartPretrain: モデル非依存・データセット非依存の運動予測のための表現学習運動予測2024/10/1
複数の運転データセットを統合し、対照学習と再構成学習を組み合わせた自己教師あり事前学習フレームワークを提案。モデルやデータセットに依存せず運動予測性能を向上させる。
- SmartRefine: シナリオ適応型の効率的な運動予測リファインメントフレームワーク運動予測2024/3/1
各シナリオの特性に応じてリファインメントの設定と反復回数を適応的に選び、最小限の追加計算で運動予測精度を向上させる汎用的な手法を提案。
- LMDrive: Closed-Loop End-to-End Driving with Large Language Models2023/12/1
- Efficient Reinforcement Learning for Autonomous Driving with Parameterized Skills and Priors2023/5/1
- Safety-Enhanced Autonomous Driving Using Interpretable Sensor Fusion Transformer2022/7/1