Tianze Zhu
収録論文 6本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
ロボット操作自動運転/強化学習VLA自律走行/VLM自動運転
※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
- 因子認識Mixture-of-Expertsと事前学習エンコーダによる組合せ汎化ロボット操作2026/6/1
視覚ロボット操作において、照明や表面テクスチャなどの環境変化に対する汎化を向上させるため、因子認識MoEと事前学習エンコーダを統合したFAMEフレームワークを提案。3段階の訓練で複数因子の組合せ汎化を実現し、Meta-Worldで34%、実世界ピックアンドプレースで35%の改善。
- ランジェバン誘導フローマッチングによる自動運転向けリアルタイム生成ポリシー自動運転/強化学習2026/3/1
フローマッチングをオンライン強化学習に導入し、ランジェバンダイナミクスで経験を動的に最適化することで、1回の推論で高品質な行動を生成する低遅延な自動運転ポリシーを実現した。
- 自動運転のための視覚-言語-行動モデルに関するサーベイVLA2025/6/1
自動運転向けの視覚・言語・行動を統合したVLAモデルについて、アーキテクチャや20以上の代表モデル、データセット、課題を初めて体系的にまとめたサーベイ。
- AgentThink：自動運転向け視覚言語モデルにおけるツール拡張型思考連鎖推論の統合フレームワークVLA2025/5/1
自動運転向けに、思考連鎖推論と動的なツール呼び出しを統合したフレームワークAgentThinkを提案し、DriveLMM-o1ベンチマークで推論スコアを53.91%向上させた。
- FASIONAD++：適応的フィードバックによる自律走行の安全性向上を目指した高速・低速融合システムへの高レベル指示と情報ボトルネックの統合自律走行/VLM2025/3/1
「速い思考と遅い思考」に着想を得て、高速なエンドツーエンド計画器とVLM推論モジュールを組み合わせた二重システムを提案し、不確実性に応じて切り替えることで自律走行の安全性と効率を高めた。
- FASIONAD：適応的フィードバックを備えた人間らしい自動運転のための高速・低速融合思考システム自動運転2024/11/1
「ファスト＆スロー」思考に着想を得て、高速なデータ駆動型経路計画と低速なLLM推論を動的に切り替える自動運転フレームワークを提案し、nuScenes由来の新ベンチマークで最先端性能を達成した。