Nan Guan

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

• DeeAD: 自動運転のための視覚言語行動モデルにおける動的早期終了
  自動運転VLA2025/11/1

  自動運転向けVLAモデルの推論を、中間軌道の物理的妥当性に基づいて早期終了させることで、再学習なしに最大29%の遅延削減を実現した。

• Nav-EE: 自動運転向け効率的な視覚言語モデルのためのナビゲーション誘導型早期終了
  VLA2025/10/1

  ナビゲーション情報を活用して視覚言語モデルの推論を途中で打ち切ることで、精度を保ちつつ最大63.9%の遅延削減を実現した。

• VLM-C4L: 視覚言語モデルによるコーナーケース最適化を伴う自動運転向け継続的コアデータセット学習
  自動運転/継続学習/VLM2025/3/1

  視覚言語モデルを活用して自動運転のコーナーケース（悪天候や逆光など稀な危険状況）データを動的に抽出・最適化し、コアデータのリプレイ戦略と組み合わせることで、過去の能力を損なわずに新たな希少シナリオを継続的に学習するフレームワークを提案した論文。

• Autoware.Flex: 人間の指示で動的に再構成可能な自動運転システム
  自動運転2024/12/1

  自然言語による人間の指示をLLMで解釈し、安全検証を経て自動運転の意思決定に組み込むシステムを提案。シミュレータと実車で有効性を検証した。

• BehaviorGPT: 次パッチ予測による自動運転向けスマートエージェントシミュレーション
  自動運転シミュレーション2024/5/1

  交通エージェントの挙動を自己回帰的に生成するTransformerモデルを提案し、履歴と未来の区別を廃してデータ効率を高め、Waymo Open Sim Agents Challenge 2024で優勝した。