Jiang-Jiang Liu

収録論文 4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

• 動く目：ハイブリッド動的データ収集によるVLAの空間汎化の強化
  VLA/データ収集/空間汎化2026/7/1

  視覚言語行動モデルの空間汎化を改善するため、固定・多固定・移動視点を組み合わせたハイブリッドデータ収集戦略を提案し、疑似相関を減らして未見のカメラ位置や物体配置への汎化を実現した。

• U-ViLAR: 不確実性を考慮した自動運転向け視覚自己位置推定
  自己位置推定2025/7/1

  視覚情報をBEV空間に変換し、知覚・位置推定の不確実性を考慮した対応付けと位置合わせを組み合わせることで、GNSSが不安定な都市環境でも高精度に自己位置を推定するフレームワークを提案。

• 潜在世界モデルから複数の確率的決定を学習する自動運転フレームワーク
  自動運転/世界モデル2024/9/1

  自動運転において、自己回帰型世界モデルから混合分布を用いて複数の確率的仮説を生成し、決定論的な制御信号を導出するLatentDriverを提案。Waymaxベンチマークで強化学習・模倣学習を上回る専門家レベルの性能を達成した。

• EasyChauffeur: Waymax上でシンプルさと効率を追求するベースライン
  自動運転プランニング2024/8/1

  GPU加速シミュレータWaymax上で模倣学習と強化学習の両方に対応する運転プランナーEasyChauffeurを提案し、オンポリシーRLや新サンプリング手法SNE-Sampling、評価設定Ego-Shiftingにより性能・データ効率・ロバスト性評価を改善した。