Yinfeng Gao
収録論文 10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
- Xiaomi OneVL: ワンステップ潜在推論と視覚言語説明によるプランニング自動運転/VLA2026/4/1
自動運転のVLAモデルにおいて、潜在推論を視覚世界モデルで強化し、明示的CoTを超える精度を実現しつつ、推論速度を回答のみの予測と同等に高速化したフレームワークを提案した。
- PokeVLA: 包括的な世界知識の指導によるポケットサイズの視覚言語行動モデルの強化VLA2026/4/1
この論文は、ロボット操作のための軽量な視覚言語行動モデルPokeVLAを提案し、2段階のトレーニングと新しいアクションエキスパートにより、LIBERO-Plusベンチマークと実世界で高い性能を達成した。
- 失敗から学ぶ：テイクオーバーデータを用いた運転VLAのポストトレーニング自動運転/VLA2026/3/1
自動運転のVLAモデルに対し、テイクオーバー（人間介入）データを活用した新しいポストトレーニング手法TakeVLAを提案。介入前の言語指示とシナリオ再構築による強化学習で安全マージンを拡大し、ベンチマークで最高性能を達成した。
- PerlAD: 擬似シミュレーションに基づく強化学習による閉ループエンドツーエンド自動運転の性能向上自動運転2026/3/1
オフラインデータから構築したベクトル空間上の擬似シミュレーションと予測ワールドモデルを用いて、レンダリング不要で効率的な強化学習による閉ループ自動運転を実現した。
- WorldRFT: 強化学習ファインチューニングによる潜在世界モデル計画法自動運転/世界モデル/強化学習2025/12/1
自動運転向けに、シーン表現学習を計画タスクに整合させる階層的計画分解と局所的な反復改善を導入し、GRPOによる強化学習ファインチューニングで安全性を高めた潜在世界モデルフレームワークを提案。nuScenesとNavSimでSOTA性能を達成。
- 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。
- SimScale: 実世界シミュレーションを大規模に活用した自動運転の学習自動運転/sim2real2025/11/1
既存の走行ログから大規模に未知の状態を合成するシミュレーション基盤を構築し、疑似専門家による行動監督と実データとの共同学習で計画性能の堅牢性と汎化を大幅に向上させた。
- ReasonPlan：閉ループ自動運転のための統合シーン予測と意思決定推論自動運転2025/5/1
マルチモーダル大規模言語モデルを微調整し、次シーン予測と意思決定連鎖推論を組み合わせて閉ループ自動運転の性能と解釈性を向上させた研究。
- 予測的個別世界モデルによる夢から運転へ自動運転/モデルベースRL2025/1/1
各車両の意図と相互作用を捉える個別レベルの世界モデルを構築し、その想像内で運転方策を学習することで、複雑な都市環境での安全で効率的な自動運転を実現した。
- TrajGen: Generating Realistic and Diverse Trajectories with Reactive and Feasible Agent Behaviors for Autonomous Driving2022/3/1