Yadan Luo
収録論文 11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
- 共同訓練か後で統合か？共有アクションインターフェースによるVLAエキスパートの統合VLA2026/9/27
タスクごとに独立訓練したVLAエキスパートを、アクションインターフェースを共通化した上でLoRA更新と文脈誘導型スパースマージにより統合し、マルチタスク性能を向上させる手法を提案。
- Flow-JEPA: フローマッチングによるJEPA世界モデルの堅牢な潜在ダイナミクス世界モデル2026/8/29
JEPA世界モデルの決定論的予測を条件付きフローマッチングに置き換え、ノイズ下での堅牢性と成功率を向上させた。
- MomADv2: エンドツーエンド自動運転のための信頼性の高い時間的記憶自動運転2026/8/24
運転コマンドの変化に応じて履歴情報を選択的に活用し、コマンドと矛盾する記憶を抑制する信頼性の高い状態空間記憶フレームワークを提案。長期的な計画の一貫性を向上させ、衝突率を低減した。
- Scene-SAM3D: 微調整不要の多視点シーン資産生成3D生成2026/7/18
単一画像から3Dオブジェクトを生成するSAM3Dを、キャリブレーション済みの多視点画像から3Dシーン資産を生成するフレームワークに拡張した。冗長な視点を削減しつつ、隠れた領域の情報を補完し、潜在速度融合と軽量なガウス最適化により高品質なシーンを生成する。
- AnchorVLA: アンカー拡散による効率的なエンドツーエンド移動操作VLA2026/4/1
移動操作において、拡散ポリシーの多様な行動生成を保ちつつ、推論コストを削減するため、アンカー軌道周辺で局所的に拡散する手法を提案し、実行時のドリフトを軽減する自己補正機構も導入した。
- 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。
- MergeVLA: スキル横断モデルマージによる汎用視覚言語行動エージェントVLA2025/11/1
異なるタスクで訓練したVLAエキスパートを統合する際の非マージ性の原因を分析し、タスクマスク付きLoRAとクロスアテンションのみの行動エキスパートで設計段階からマージ可能にしたVLAアーキテクチャを提案。
- DIVER: 強化学習と拡散モデルで模倣学習の限界を突破するエンドツーエンド自動運転自動運転2025/7/1
拡散モデルによる多様な軌道生成と強化学習による安全性・多様性の誘導を組み合わせ、単一専門家の模倣学習が抱えるモード崩壊を解消するエンドツーエンド自動運転フレームワークを提案した。
- ハンドルを振るな：エンドツーエンド自動運転におけるモメンタムを考慮した計画自動運転計画2025/3/1
過去の軌道と知覚の履歴を活用して軌道予測を安定化させるMomADを提案し、nuScenesで長期的な一貫性と衝突率の改善を達成した。
- 汎用身体性エージェントのための視覚言語事前学習における順序性と連続性の証明可能な学習VLA2025/2/1
人間の行動動画から視覚言語表現を事前学習する際に、目標到達に基づく時間対比学習ではなく、フレーム間の意味的差異とブラウン橋制約を用いて順序性と連続性を学習するAcTOLを提案し、模倣学習実験で操縦タスクの性能と指示スタイルへの頑健性を向上させた。
- RoboDriveチャレンジ：あらゆる条件でいつでもどこでも走行する自動運転知覚2024/5/1
悪天候やセンサ故障など想定外の状況でも頑健に知覚できる自動運転技術を競う2024年RoboDriveチャレンジの報告で、BEV検出や地図セグメンテーションなど4タスクで140チームが参加した。