Wenhao Ding
収録論文 31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
- CtrlWAM: 意図と予見を整合させた制御可能なワールドアクションモデルVLA2026/10/1
摂動させた行動をシミュレータで実行し、その視覚的結果と対応付けて学習することで、行動予測と映像生成の整合性を高めた制御可能なワールドアクションモデルを提案。
- Cosmos 3: 物理AIのための全モーダル世界モデルVLA2026/6/1
言語、画像、動画、音声、行動を統一的に扱う全モーダル世界モデルを提案し、理解・生成タスクでSOTAを達成した。
- 計画整合型トークン圧縮による長文脈自動運転自動運転2026/6/1
自動運転のためのモノリシックな視覚行動モデルにおいて、長期の文脈を圧縮する際に計画情報を活用するフレームワークを提案し、成功率を向上させた。
- StressDream: ビデオ世界モデルを操縦して堅牢なポリシー評価と改善を実現世界モデル/ポリシー評価2026/6/1
拡散ベースのビデオ世界モデルにおいて、推論時に指定された高影響かつ妥当な未来（例：タスク失敗）へ想像を誘導する手法を提案し、ポリシーの堅牢な評価と改善を可能にした。
- 自動運転における構造化Chain-of-Thoughtの高速化VLA2026/2/1
自動運転のVLAモデル向けに、Chain-of-Thought推論を依存グラフに分解し並列デコードすることで、精度を保ちつつ3〜4倍高速化する手法を提案。
- RoboSenseチャレンジ：あらゆる環境を認識し、どこへでも移動し、プラットフォームを超えて適応するロボット知覚ベンチマーク2026/1/1
ロボット知覚の堅牢性と適応性を競うRoboSense 2025チャレンジの報告で、5つのタスクのベンチマークと23の受賞解法から得られた知見をまとめた。
- 反事実的VLA：適応的推論を備えた自己反省型視覚-言語-行動モデルVLA2025/12/1
自動運転VLAモデルが計画した行動を反事実的に推論して修正する自己反省フレームワークを提案し、軌道精度と安全性を向上させた。
- Alpamayo-R1: 長尾シナリオにおける汎化可能な自動運転のための推論と行動予測の橋渡し自動運転/VLA2025/11/1
視覚言語行動モデルに因果連鎖推論を組み込み、拡散ベースの軌道デコーダと強化学習を組み合わせることで、長尾の安全臨界シナリオでの自動運転計画精度と推論品質を向上させた研究。
- 閉ループ自律走行のためのモデルベース方策適応自動運転2025/11/1
拡散モデルとQ値モデルを組み合わせ、事前学習済みのEnd-to-End自律走行エージェントを閉ループ環境で適応させるフレームワークを提案。
- 軌道予測器を前方可到達集合推定器として用いた運動計画の安全性評価安全性検証2025/7/1
多モーダル軌道予測器から凸計画で前方可到達集合を抽出し、conformal predictionとベイズフィルタで較正して、運動計画の安全性を検証するモニタを提案した。
- 展開可能で汎化可能な自律性に向けた動作予測の動向：再訪と展望動作予測2025/5/1
動作予測モデルの汎化性と実展開性に焦点を当て、ロボティクス・自動運転・人間動作への応用を中心に、手法・表現・評価プロトコルの分類と課題を整理したサーベイ。
- CrashAgent: マルチモーダル推論によるクラッシュシナリオ生成自動運転シミュレーション2025/5/1
マルチモーダル大規模言語モデルを用いて実際の交通事故報告書から走行環境と車両挙動を構造化し、シミュレーションで実行可能な衝突シナリオを自動生成するマルチエージェントフレームワークを提案。
- RealDrive: 拡散モデルによる検索拡張型運転計画自動運転計画2025/5/1
訓練データから類似の専門家デモを検索し、拡散モデルの初期値として使うことで、長尾の危険シナリオでも安全で多様な軌道を生成する運転計画手法を提案。
- 運転シナリオにおけるインタラクティブ性の指標としてのサプライズポテンシャル自動運転2025/2/1
自動運転車の評価に重要なインタラクティブな運転シナリオを、他車への「驚き」の度合いで定量化する新指標を提案し、人間の選好と高い相関を示した。
- CaDRE: 実世界軌跡を用いた安全臨界運転シナリオの制御可能で多様な生成自動運転シミュレーション2024/3/1
実世界の走行データとブラックボックス最適化を組み合わせ、自動運転の安全性評価に必要な多様で制御可能な危険シナリオを効率的に生成するフレームワークを提案した。
- Safety-aware Causal Representation for Trustworthy Offline Reinforcement Learning in Autonomous Driving2023/11/1
- Privacy Risks in Reinforcement Learning for Household Robots2023/6/1
- What Went Wrong? Closing the Sim-to-Real Gap via Differentiable Causal Discovery2023/6/1
- Bayesian Reparameterization of Reward-Conditioned Reinforcement Learning with Energy-based Models2023/5/1
- Critical Scenario Generation for Developing Trustworthy Autonomy2023/5/1
- Learning to View: Decision Transformers for Active Object Detection2023/1/1
- Generalizing Goal-Conditioned Reinforcement Learning with Variational Causal Reasoning2022/7/1
- SafeBench: A Benchmarking Platform for Safety Evaluation of Autonomous Vehicles2022/6/1
- A Survey on Safety-Critical Driving Scenario Generation -- A Methodological Perspective2022/2/1
- Multimodal Safety-Critical Scenarios Generation for Decision-Making Algorithms Evaluation2020/9/1
- Task-Agnostic Online Reinforcement Learning with an Infinite Mixture of Gaussian Processes2020/6/1
- Learning to Collide: An Adaptive Safety-Critical Scenarios Generating Method2020/3/1
- CMTS: Conditional Multiple Trajectory Synthesizer for Generating Safety-critical Driving Scenarios2019/10/1
- A New Multi-vehicle Trajectory Generator to Simulate Vehicle-to-Vehicle Encounters2018/9/1
- Hierarchical Reinforcement Learning Framework towards Multi-agent Navigation2018/7/1
- Vehicle Pose and Shape Estimation through Multiple Monocular Vision2018/2/1