Nadine Chang

収録論文 5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

• 大規模離散方策：確率的反復スコアリングによる明示的行動モデリングの進展
  行動生成2026/9/7

  行動方策を離散的な候補選択としてモデル化し、確率的な反復スコアリングで表現力を高める新しいフレームワークを提案。自動運転やロボット操作で連続生成モデルに匹敵する性能を示した。

• 人間のデモンストレーション不要の軌道スコアラーによるエンドツーエンド自動運転
  自動運転/強化学習2025/10/1

  人間のデモンストレーションを一切使わず、実世界画像とルールベース報酬のみで学習する強化学習ベースのエンドツーエンド自動運転計画手法ZTRSを提案し、長尾シナリオで模倣学習を上回る性能を示した。

• DriveCritic: 視覚言語モデルによる文脈認識型・人間整合的な自動運転評価
  自動運転評価/VLM2025/10/1

  自動運転の軌道ペアを人間の選好に沿って評価するため、文脈が重要な難シーンを集めたデータセットと視覚言語モデル評価器を構築し、既存指標より人間判断に一致することを示した。

• 汎化軌道スコアリングによるエンドツーエンドマルチモーダル計画
  自動運転計画2025/6/1

  自動運転のマルチモーダル計画において、粗い軌道評価と細かい軌道評価を統合したGTRSを提案し、拡散モデルによる軌道生成と語彙汎化技術で高い汎化性能を実現した。

• 衝突シナリオ統合による自動運転の安全性向上
  自動運転2025/3/1

  衝突データから安全志向の指標を用いて学習するSafeFusionと、言語プロンプトで衝突シナリオを生成するCollisionGenを提案し、衝突リスクの高い場面での計画性能を56%改善した。