Junyu Han

収録論文 2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

• DreamerAD: 潜在世界モデルによる自動運転のための効率的な強化学習
  自動運転/世界モデル2026/3/1

  動画拡散モデルのサンプリングを100ステップから1ステップに圧縮し80倍高速化した潜在世界モデルで、自動運転の強化学習を安全かつ高頻度に訓練可能にした。

• TakeAD: 専門家の介入データを用いた選好ベースの事後最適化によるエンドツーエンド自動運転
  自動運転2025/12/1

  自動運転の模倣学習における開ループ訓練と閉ループ運用のギャップを埋めるため、ドライバー介入データを活用しDAggerとDPOを組み合わせて方策を微調整する手法を提案した。