Yin Wu

収録論文 6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

• CounterPlay: 自己対戦運転ポリシーのための反事実的ポストトレーニング
  自動運転2026/9/18

  失敗したタスクから過去の状態に戻り、慎重から積極的までの運転スタイルで再試行し、他車に新たな衝突を起こさない成功例だけを蒸留する自己対戦ポストトレーニング手法を提案。

• 初期シーンから安全クリティカルなシナリオを生成する手法
  シナリオ生成2026/9/17

  拡散モデルと強化学習を組み合わせ、現実的な初期シーンから衝突などの危険な相互作用が発生しやすい状況を生成する手法を提案。

• CoPark: 自己対戦による反応的駐車の学習
  自動運転/強化学習2026/6/1

  複数車両が互いに反応しながら高精度に駐車するための、残差ポリシーと自己対戦強化学習を組み合わせた手法を提案。事前計算された計画を基盤に、相手の脅威に応じて縦方向の制御を残差ヘッドに委譲しつつ横方向は基準に固定することで、精度と安全性を両立する。

• 人間とAIのコーディング協調のスケールには、統治可能なコンセンサス層が必要
  ソフトウェア工学2026/4/20

  AI支援開発の成果物をコードとチャット履歴から、型付きプロパティグラフで表現されるコンセンサス層に置き換えるパラダイムを提案し、監査可能性と介入距離の削減を目指す。

• TPK: 解釈性と運動学的実現可能性のための事前知識を統合した信頼できる軌道予測
  軌道予測2025/5/1

  自動運転の軌道予測において、車両・歩行者・自転車の各エージェントクラスに特化した相互作用と運動学の事前知識を組み込み、解釈性と物理的実現可能性を向上させる手法を提案。

• 境界誘導による軌道予測：道路認識と物理的実現可能性を両立する自動運転
  軌道予測2025/5/1

  走行可能な方向とその境界を制約として軌道予測を回帰問題として定式化し、道路外予測を防ぎつつ運動学的制約を満たす手法を提案した。