Yansong Qu
収録論文 6本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
3Dシーン理解自動運転/VLA自動運転/安全強化学習交通シミュレーション自動運転
※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
- PAR3D: 部品認識表現を用いた統合3Dマルチモーダル大規模言語モデルによるシーン理解3Dシーン理解2026/6/4
3Dシーン理解のための部品レベルの認識を可能にする統合3D-MLLMフレームワークPAR3Dを提案し、部品注釈付き合成データセットScenePartと階層的セグメンテーションクエリ生成により、部品レベルの質問応答と参照セグメンテーションを改善した。
- DriveVLM-RL: 視覚言語モデルと神経科学に着想を得た強化学習による安全で実用的な自動運転自動運転/VLA2026/3/1
脳の習慣的・熟慮的視覚処理に倣い、静的・動的の二経路でVLMから意味的報酬を学習する強化学習フレームワークを提案。VLMは訓練時のみ使用し展開時には除去することで推論遅延をなくし、CARLAで安全性と実用性を向上させた。
- VLM-SAFE: 視覚言語モデルと世界モデルによる安全志向の自動運転強化学習自動運転/安全強化学習2025/5/1
視覚言語モデルでシーンの意味的な安全信号を得て、世界モデルで将来軌道を想像し、その安全性を評価して方策を学習するオフライン安全強化学習フレームワークを提案。
- Sky-Drive: 人間とAIの協調および社会的配慮を実現する未来交通のための分散マルチエージェントシミュレーションプラットフォーム交通シミュレーション2025/4/1
人間とAIの協調や社会的に配慮した運転エージェントの研究を可能にする、分散型マルチエージェント交通シミュレーションプラットフォームを提案した。
- CurricuVLM: 視覚言語モデルによる個別化された安全クリティカルなカリキュラム学習で安全な自動運転へ自動運転2025/2/1
視覚言語モデルを活用し、自動運転エージェントの弱点を分析して個別化された安全クリティカルな訓練シナリオを動的に生成するカリキュラム学習フレームワークを提案。
- VLM-RL：視覚言語モデルと強化学習を統合した安全な自動運転フレームワーク自動運転2024/12/1
事前学習済み視覚言語モデルと強化学習を組み合わせ、言語ゴールから報酬を自動生成することで、手作業の報酬設計を不要にした自動運転フレームワークを提案。CARLA実験で衝突率低減と経路完走率向上を達成。