Wenchao Sun
収録論文 5本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
自動運転/強化学習交通シミュレーション自動運転テスト
※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
- CRAFT: 運転ポリシーのための反事実からインタラクティブへの強化学習ファインチューニング自動運転/強化学習2026/5/1
閉ループ運転ポリシーの事後学習を、反事実的利点をプロキシとして使い、実閉ループ利点との残差補正で整合させるオン方策強化学習フレームワークを提案した。
- ForSim: 交通政策ファインチューニングのための逐次前方シミュレーション交通シミュレーション2026/2/1
自動運転の交通シミュレーションにおいて、逐次的な閉ループ前方シミュレーションを提案し、マルチモーダルな挙動の多様性を保ちつつ相互作用を考慮したエージェント更新を実現した。RIFTフレームワークと組み合わせることで、安全性を向上させつつ効率・リアリズム・快適性を維持する。
- RIFT: 現実的で制御可能な交通シミュレーションのためのグループ相対RL微調整交通シミュレーション2025/5/1
データ駆動型シミュレータで模倣学習した後、物理ベースシミュレータでグループ相対強化学習により微調整することで、交通シミュレーションの現実性と制御性を両立させる手法を提案。
- FREA: 実行可能性を考慮した適度な敵対性を持つ安全臨界シナリオ生成自動運転テスト2024/6/1
自動運転車の最大実行可能領域を事前計算し、それを指針に敵対的方策を学習することで、衝突が不可避にならない適度な敵対性を持つ安全臨界シナリオを生成する手法を提案。
- Learn Zero-Constraint-Violation Policy in Model-Free Constrained Reinforcement Learning2021/11/1