Haochen Liu
収録論文 18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
- PhysBrain 1.5：視覚言語モデルから物理基盤モデルへVLA2026/9/14
人間のインタラクション動画から身体動作を学習し、行動生成と未来状態予測を統合した8Bの物理基盤モデルを構築、28の身体理解ベンチマークでオープンソース最高性能を達成した。
- ヒューマン・アズ・ヒューマノイド：人間に合わせた身体を持つエゴ・エクソ人間ビデオからのゼロショット人型ロボット学習模倣学習2026/6/1
人間のデモ動画を高自由度ヒューマノイドのVLA学習に使えるように、身体・センシング・行動ラベルを揃えるフレームワークを提案し、実機で検証した。
- Discrete-WAM: 世界モデルとポリシー学習のための統一離散ビジョン・アクショントークン編集自動運転/世界モデル2026/6/1
自動運転向けに、視覚観測・未来状態・高次決定・自車行動を共通の離散トークン空間で表現し、世界モデルとポリシーを統合学習するフレームワークを提案した。
- ワールドエンジン：自動運転におけるポストトレーニング時代に向けて自動運転2026/6/1
実世界のログから高忠実度のインタラクティブ環境を再構築し、安全上重要な長尾シナリオを合成的に生成して、事前学習済みの自動運転モデルを強化学習でポストトレーニングする枠組みを提案。これにより、実世界のリスクを回避しつつ安全性を向上させる。
- Driver-WM: 運転者中心の交通条件付き潜在世界モデルによる車内ダイナミクスの展開世界モデル2026/5/1
車外の交通状況に基づいて車内の運転者状態を予測する潜在世界モデルを提案し、運転者の行動・感情認識と物理的運動予測を統合した。
- SimScale: 実世界シミュレーションを大規模に活用した自動運転の学習自動運転/sim2real2025/11/1
既存の走行ログから大規模に未知の状態を合成するシミュレーション基盤を構築し、疑似専門家による行動監督と実データとの共同学習で計画性能の堅牢性と汎化を大幅に向上させた。
- DecompGAIL: 分解型マルチエージェントGAILによる現実的な交通行動の学習交通シミュレーション2025/10/1
マルチエージェントGAILの不安定性の原因である無関係な相互作用の誤誘導を特定し、現実性を自己-地図と自己-近傍に分解するDecompGAILを提案。WOMD Sim Agents 2025ベンチマークで最先端性能を達成。
- 自己認識型拡張による強化学習ベースの洗練：エンドツーエンド自動運転のための新手法自動運転2025/6/1
エンドツーエンド自動運転の模倣学習モデルを、強化学習による残差修正と自己認識型アダプタ拡張で継続的に改善する学習パイプラインR2SEを提案。難事例への適応と一般知識の保持を両立させる。
- 自動運転のエンドツーエンド計画のための微分可能最適化誘導学習への意思決定の統合自動運転計画2024/12/1
意思決定と軌道計画を微分可能な非線形最適化問題として定式化し、学習ベースの予測モジュールと組み合わせてエンドツーエンドで訓練可能な自動運転計画フレームワークを提案した。Waymo Open Motionデータセットで評価し、安全性・効率・乗り心地が向上することを示した。
- 対話型自動運転のための推論型マルチエージェント行動トポロジー自動運転2024/9/1
マルチエージェントの将来軌道からブレイド理論に基づく行動トポロジー(BeTop)を抽出し、予測と計画の一貫性を高める学習フレームワークBeTopNetを提案した。
- Hybrid-Prediction Integrated Planning for Autonomous Driving2024/2/1
- Occupancy Prediction-Guided Neural Planner for Autonomous Driving2023/5/1
- GameFormer: Game-theoretic Modeling and Learning of Transformer-based Interactive Prediction and Planning for Autonomous Driving2023/3/1
- Learning Interaction-aware Motion Prediction Model for Decision-making in Autonomous Driving2023/2/1
- Conditional Predictive Behavior Planning with Inverse Reinforcement Learning for Human-like Autonomous Driving2022/12/1
- Augmenting Reinforcement Learning with Transformer-based Scene Representation Learning for Decision-making of Autonomous Driving2022/8/1
- Differentiable Integrated Motion Prediction and Planning with Learnable Cost Function for Autonomous Driving2022/7/1
- Improved Deep Reinforcement Learning with Expert Demonstrations for Urban Autonomous Driving2021/2/1