Jun Luo

HappyWorld-Bench

収録論文 17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

• HappyWorld-Bench：世界モデルの信頼性を評価する総合ベンチマーク
  世界モデル評価2026/9/21

  生成世界モデルがエージェントの相互作用下でどれだけ信頼できるかを、動画・空間・身体性の3トラックで評価するベンチマークを提案し、14の動画モデル、9の空間システム、8の身体性モデルを評価した。

• ロボット構成空間における異種制約のための実行可能性距離場
  マニピュレーション2026/9/21

  関節空間の距離場として異種制約を統一的に扱い、衝突・関節限界・器用さ・トルクなどを同一尺度で合成できる枠組みを提案し、ニューラル近似で評価した。

• LangMap: 人間検証済みの階層的オープンボキャブラリ目標ナビゲーションのベンチマーク
  ナビゲーション2026/2/1

  言語条件付き目標ナビゲーションのための、シーン・部屋・領域・インスタンスの4階層の目標を人間が検証した注釈でカバーする初の実世界3D屋内ナビゲーションベンチマークLangMapを提案し、RGBのみの強力なベースラインPlaNaVidも導入した。

• 目に見える以上のもの？視覚言語運転モデルにおける推論と計画の乖離の解明
  VLA2025/10/1

  運転用VLMエージェントの計画が自然言語推論に因果的に依存するかを検証し、実際には推論ではなく事前情報に依存していることを示した研究。

• t-READi: 自動運転向けTransformer駆動の堅牢で効率的なマルチモーダル推論
  マルチモーダル融合2024/10/1

  マルチモーダルセンサのデータ分布や可用性の変動に適応する推論システムを提案し、欠損モダリティを補償しつつ精度と効率を向上させた。

• A Simple Decentralized Cross-Entropy Method
  2022/12/1
• NeurIPS 2022 Competition: Driving SMARTS
  2022/11/1
• Multi-lane Cruising Using Hierarchical Planning and Reinforcement Learning
  2021/10/1
• Open-set Intersection Intention Prediction for Autonomous Driving
  2021/3/1
• Learning robust driving policies without online exploration
  2021/3/1
• CoachNet: An Adversarial Sampling Approach for Reinforcement Learning
  2021/1/1
• Bifold and Semantic Reasoning for Pedestrian Behavior Prediction
  2020/12/1
• PePScenes: A Novel Dataset and Baseline for Pedestrian Action Prediction in 3D
  2020/12/1
• Multi-Modal Hybrid Architecture for Pedestrian Action Prediction
  2020/12/1
• Graph-SIM: A Graph-based Spatiotemporal Interaction Modelling for Pedestrian Action Prediction
  2020/12/1
• Offline Learning of Counterfactual Predictions for Real-World Robotic Reinforcement Learning
  2020/11/1
• A Novel Method for Extrinsic Calibration of Multiple RGB-D Cameras Using Descriptor-Based Patterns
  2018/7/1