Xiaoqing Ye

収録論文 7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

• 潜在世界行動モデリングによるエンドツーエンド自動運転
  自動運転2026/3/1

  空間認識と動力学を考慮した潜在世界表現を用いた効率的なエンドツーエンド自動運転フレームワークを提案し、軌道計画性能を向上させた。

• TakeAD: 専門家の介入データを用いた選好ベースの事後最適化によるエンドツーエンド自動運転
  自動運転2025/12/1

  自動運転の模倣学習における開ループ訓練と閉ループ運用のギャップを埋めるため、ドライバー介入データを活用しDAggerとDPOを組み合わせて方策を微調整する手法を提案した。

• U-ViLAR: 不確実性を考慮した自動運転向け視覚自己位置推定
  自己位置推定2025/7/1

  視覚情報をBEV空間に変換し、知覚・位置推定の不確実性を考慮した対応付けと位置合わせを組み合わせることで、GNSSが不安定な都市環境でも高精度に自己位置を推定するフレームワークを提案。

• 潜在世界モデルから複数の確率的決定を学習する自動運転フレームワーク
  自動運転/世界モデル2024/9/1

  自動運転において、自己回帰型世界モデルから混合分布を用いて複数の確率的仮説を生成し、決定論的な制御信号を導出するLatentDriverを提案。Waymaxベンチマークで強化学習・模倣学習を上回る専門家レベルの性能を達成した。

• EasyChauffeur: Waymax上でシンプルさと効率を追求するベースライン
  自動運転プランニング2024/8/1

  GPU加速シミュレータWaymax上で模倣学習と強化学習の両方に対応する運転プランナーEasyChauffeurを提案し、オンポリシーRLや新サンプリング手法SNE-Sampling、評価設定Ego-Shiftingにより性能・データ効率・ロバスト性評価を改善した。

• エンドツーエンド自動運転の因果関係を探る
  自動運転2024/7/1

  エンドツーエンド自動運転モデルの意思決定に寄与する要因を、反事実介入と統計分析で解明し、CARLA上で因果探索ツールと強力なベースラインを構築した。

• Associate-3Ddet: Perceptual-to-Conceptual Association for 3D Point Cloud Object Detection
  2020/6/1