Junli Wang
収録論文 9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
- 模倣を超えて：ハードネガティブから学ぶ安全なエンドツーエンド自動運転自動運転2026/5/1
成功事例だけでなく失敗事例も学習に取り入れることで、軌道の安全性を向上させる自動運転の模倣学習フレームワーク「BeyondDrive」を提案した論文。
- エンドツーエンド自動運転におけるナビゲーション理解の驚くべき有効性の解明自動運転2026/4/1
エンドツーエンド自動運転システムが局所シーン理解に過度に依存し、大域ナビゲーション情報を活用できていない問題を指摘し、実世界のナビゲーションパターンに基づく逐次ナビゲーションガイダンス（SNG）フレームワークと、それを用いたVQAデータセットおよびモデルSNG-VLAを提案して、ナビゲーション追従性能を向上させた。
- Xiaomi OneVL: ワンステップ潜在推論と視覚言語説明によるプランニング自動運転/VLA2026/4/1
自動運転のVLAモデルにおいて、潜在推論を視覚世界モデルで強化し、明示的CoTを超える精度を実現しつつ、推論速度を回答のみの予測と同等に高速化したフレームワークを提案した。
- MeanFuser: MeanFlowによる高速ワンショット多様体軌道生成と適応的再構成を用いたエンドツーエンド自動運転自動運転/軌道生成2026/2/1
ガウス混合ノイズとMeanFlowを組み合わせ、離散アンカーに依存せず高速かつロバストに軌道を生成するエンドツーエンド自動運転手法を提案。
- 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。
- 適応的カリキュラムと反事実グループアドバンテージによるMARLの環境メタ定常性の克服マルチエージェント強化学習2025/6/1
対戦相手の強さを勝率に応じて自動調整するカリキュラム学習と、各エージェントの貢献を分離する反事実ベースのアドバンテージ推定を組み合わせ、StarCraft協調タスクで既存手法を上回る性能を達成した研究。
- ReasonPlan：閉ループ自動運転のための統合シーン予測と意思決定推論自動運転2025/5/1
マルチモーダル大規模言語モデルを微調整し、次シーン予測と意思決定連鎖推論を組み合わせて閉ループ自動運転の性能と解釈性を向上させた研究。
- Bench4Merge: 実環境に近い高密度交通におけるマイクロインタラクティブ車両との合流のための包括的ベンチマーク自動運転/合流/ベンチマーク2024/10/1
高密度交通への合流を評価する閉ループベンチマークを提案し、他車両を大規模データで学習させて多様性を高め、LLMで合流性能を評価する。
- Dual-AEB: ルールベースとマルチモーダル大規模言語モデルを融合した緊急ブレーキシステム自動運転2024/10/1
マルチモーダル大規模言語モデルによるシーン理解と従来のルールベースAEBを組み合わせ、開放的な状況でも迅速に緊急ブレーキを判断できるシステムを提案した。