Xuanyao Mao

収録論文 4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

• ASSCG: 自動運転における高速・低速LLMプランニングのための適切なゲーティング
  自動運転プランニング2026/6/1

  大規模言語モデルを自動運転プランニングに使う際、低速システムの呼び出しをリソースを考慮した逐次決定問題として捉え、フレームごとにQuery/Cache/Dropを決める適応ゲートASSCGを提案。nuPlanとNAVISIMで性能向上と遅延削減を実証。

• AR Forcing: 長期的ロボットナビゲーションのためのワールドモデルに向けて
  ナビゲーション2026/5/1

  拡散ベースのナビゲーションワールドモデルにおける訓練と推論の分布ずれを解消するため、自己回帰訓練戦略AR Forcingを提案し、長期的な予測の安定性と精度を向上させた。

• 狭い方策に潜む悪魔：運転VLAモデルの探索を解き放つ
  VLA/自動運転/強化学習2026/3/1

  自動運転の模倣学習が探索を狭め、強化学習の性能を制限する問題を特定し、軌道拡張と多様性重視の報酬設計で解決するCurious-VLAを提案した。

• 表現の相補性からデュアルシステムへ：VLMと視覚専用バックボーンの協調によるエンドツーエンド運転
  自動運転VLA2026/2/1

  VLMと視覚専用エンコーダの表現を比較し、それぞれが得意な場面が異なることを示した上で、両者を組み合わせた運転モデルHybridDriveVLAを提案した。