Kun Ma
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
- 一つのポリシー、多様な身体：異種具現化操作のためのカメラ中心の統一アクション幾何学事前学習VLA2026/8/26
異なるロボット形態やカメラ設定をまたいで操作データを統一するため、カメラで観測可能なアンカー動作を共通のアクション表現として用いる新しいフレームワークUCAG-Pを提案。単一のVLAポリシーで複数のベンチマークを高精度に達成した。
- 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。
- 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。
- PerlAD: 擬似シミュレーションに基づく強化学習による閉ループエンドツーエンド自動運転の性能向上自動運転2026/3/1
オフラインデータから構築したベクトル空間上の擬似シミュレーションと予測ワールドモデルを用いて、レンダリング不要で効率的な強化学習による閉ループ自動運転を実現した。
- 拡散モデルによるエンドツーエンド自動運転の可能性を解き放つ自動運転/拡散モデル2026/2/1
実車データと公道試験を通じて拡散モデルをエンドツーエンド自動運転のプランナーとして大規模に検証し、学習の鍵となる知見と強化学習による事後学習を提案、実車で10倍の性能向上を達成した。
- Xiaomi-Robotics-0：リアルタイム実行可能なオープンソース視覚言語行動モデルVLA2026/2/1
大規模なロボット軌道と視覚言語データで事前学習し、非同期実行のための学習技術と展開時のタイムステップ調整により、民生用GPUで高速かつ滑らかなリアルタイム動作を実現したVLAモデルを提案。
- 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。
- MiMo-Embodied: クロス身体性基盤モデル技術報告VLA2025/11/1
自動運転と身体性AIを統合した初のクロス身体性基盤モデルを開発し、両分野で最先端性能を達成した。
- ReCogDrive：強化学習型認知フレームワークによるエンドツーエンド自動運転自動運転/VLA2025/6/1
VLMの運転知識を拡散プランナに注入し、DiffGRPOで安全性を強化する自動運転フレームワークを提案。NAVSIMとBench2Driveで最先端性能を達成。