Lingyu Xiao
収録論文 4本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
マニピュレーション自動運転/交通シミュレーション自動運転/世界モデル自動運転プランニング
※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
- Copper-Policy: ロバストなロボットマニピュレーションのための表現学習マニピュレーション2026/9/26
方針と共にコンパクトな世界表現を学習し、ピクセル再構成なしで未来の観測埋め込みを予測することで、効率的な学習と高い制御性能を両立したロボットマニピュレーション手法。
- 構造化自己回帰モデリングによる長期交通シミュレーション自動運転/交通シミュレーション2026/6/1
大規模言語モデルの構造的帰納バイアスと統計的先行知識を活用し、動的なエージェントの出入りを扱う長期交通シミュレーションのための統一フレームワークRosettaSimを提案した。また、長期評価のための検索ベース評価手法RTEも導入し、Waymoオープンシミュレーションチャレンジで最先端の性能を達成した。
- 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。