Mingyue Feng

収録論文 4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

• 相互世界行動モデルによるインタラクティブ自動運転
  自動運転2026/9/30

  自車と他エージェントが互いに影響し合う応答関係をゲーム理論的にモデル化し、Level-k階層と条件付きフローマッチングで学習する世界行動モデルを提案。NAVSIMで最先端性能を達成。

• DA-WAM: 運転ワールドモデルのための意思決定整合的未来潜在表現
  自動運転2026/8/19

  自動運転のためのワールドモデルにおいて、将来予測が意思決定に直接寄与するよう、予測表現学習と軌道スコアリングを統合したフレームワークDA-WAMを提案した。

• LeapBot-WA: 予測的潜在アライメントによるワールドアンカー行動モデル
  VLA2026/7/1

  ピクセルレベルの動画生成に依存せず、潜在空間での予測的意味アライメントを用いて物理ダイナミクスを抽出する新しいワールドアクションモデルを提案し、LIBEROやRoboTwinで高い性能を達成した。

• 模倣ベースモデルのための閉ループ計画フレームワークの再考：予測と計画の統合
  自動運転計画2024/7/1

  予測と計画を統合するニューラルネットワークを閉ループ計画に適用する新フレームワークを提案し、計画モードと安全監視モードを切り替えて安全性と安定性を両立させた。