Xuemeng Yang

収録論文 12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

• ワールドモデリングはどこへ向かうのか？
  世界モデル2026/8/1

  エージェントの継続的改善のための世界モデルの概念を、物理状態遷移からエージェント中心の情報遷移へと拡張し、6つのプロキシ形式と3つの活用レベルを提案する。

• ComAct: COMをアクションとして捉える新パラダイムによるプロフェッショナルソフトウェア操作の再定義
  ソフトウェア操作エージェント2026/6/11

  GUI操作やAPIに頼らず、WindowsのCOMを統一的な実行抽象として用い、プロフェッショナルソフトウェア操作を決定論的なプログラム合成として扱う新パラダイムを提案。産業用CAD操作のベンチマークComCADBenchを導入し、自己修正エージェントComActorが高い性能を示した。

• 運転意図の敵対的転移による安全臨界交通シミュレーション
  自動運転シミュレーション2025/3/1

  周囲車両の運転意図を敵対的に最適化し、意図条件付きの運動計画と組み合わせることで、現実的で安全臨界な交通シナリオを効率的に生成する手法IntSimを提案した。

• ZOPP: 自動運転のためのゼロショットオフボードパノプティック知覚フレームワーク
  自動運転/パノプティック知覚2024/11/1

  視覚基盤モデルのゼロショット認識能力と点群の3D表現を統合し、自動運転シーンの多様な要素を自動ラベリングするマルチモーダルなパノプティック知覚フレームワークを提案した。

• DriveArena: 自動運転のための閉ループ生成シミュレーションプラットフォーム
  自動運転シミュレーション2024/8/1

  生成モデルで実写のような画像を作り出し、交通シミュレータと組み合わせて自動運転エージェントを閉ループで評価できる高忠実度シミュレーションシステムを構築した。

• LiCROcc: LiDARとカメラでレーダーに正確な意味的占有予測を教える
  意味的占有予測2024/7/1

  LiDARとカメラの融合特徴を蒸留することで、レーダー単独およびレーダー・カメラ設定での意味的シーン補完性能を大幅に向上させた研究。

• 継続的に学習・適応・改善する：自動運転のための二重プロセスアプローチ
  自動運転2024/5/1

  人間の認知プロセスに着想を得て、注意選択と二重プロセス意思決定（分析的推論とヒューリスティック処理）を組み合わせ、反省機構と記憶バンクで自己改善する自動運転フレームワークLeapADを提案。CARLAでの閉ループ評価でカメラ入力のみの手法を上回り、ラベルデータも大幅に削減できることを示した。

• Towards Knowledge-driven Autonomous Driving
  2023/12/1
• On the Road with GPT-4V(ision): Early Explorations of Visual-Language Model on Autonomous Driving
  2023/11/1
• Moving Forward in Formation: A Decentralized Hierarchical Learning Approach to Multi-Agent Moving Together
  2020/11/1
• Semantic Graph Based Place Recognition for 3D Point Clouds
  2020/8/1
• Collision-free Trajectory Planning for Autonomous Surface Vehicle
  2020/5/1