Yifeng Pan

Chongqing Changan Technology Co., Ltd.

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

• World4Scorer: 自動運転のための結果に基づく世界モデリング
  自動運転計画2026/9/29

  シミュレータで全候補軌道の結果をラベル付けし、軌道条件付きJEPA予測器でスコアリングする計画手法を提案。NAVSIM-v2で最先端性能を達成。

• SV-WAM: 効率的な全方位ビュー世界行動モデルによるエンドツーエンド自動運転
  自動運転2026/9/3

  全方位カメラ入力を用いた世界行動モデルを提案し、将来ビデオ予測を訓練時の補助信号として活用することで、推論時の計算負荷を抑えつつ安全な運転計画を実現した。

• DreamerAD: 潜在世界モデルによる自動運転のための効率的な強化学習
  自動運転/世界モデル2026/3/1

  動画拡散モデルのサンプリングを100ステップから1ステップに圧縮し80倍高速化した潜在世界モデルで、自動運転の強化学習を安全かつ高頻度に訓練可能にした。

• 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。

• DexViTac: 接触の多い器用な操作のための人間の視覚-触覚-運動学的デモ収集
  データ収集/触覚/器用操作2026/3/1

  接触を伴う器用な操作の学習のため、第一人称視覚・高密度触覚・手の運動学を高精度に収集できる携帯型データ収集システムDexViTacを提案し、2,400以上のデモデータと触覚表現学習により高い成功率を達成した。

• 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。

• Conditional Goal-oriented Trajectory Prediction for Interacting Vehicles with Vectorized Representation
  2022/10/1