Yong Wang
収録論文 9本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
VLAVLA/ロボット基盤モデル強化学習/制御自動運転/軌道計画自動運転自動運転/軌道予測
※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
- 身体を知る：VLMによる直接的・自己改善的なロボット制御のためのハーネスVLA2026/9/22
視覚言語モデルの重みを固定したまま、ロボットの身体構造に関する知識を明示化・更新可能にし、行動選択と過去の経験解釈を改善するフレームワークKnowBodyを提案。実機4タスクで成功率75%を達成。
- 基盤から応用へ：実践におけるVLAモデルの改善VLA/ロボット基盤モデル2026/7/1
VLA基盤モデルの実用化ギャップを埋めるため、データパイプライン刷新、行動空間拡張、予測ダイナミクスモデリングの3点を改良したLingBot-VLA 2.0を提案し、ベンチマークで効果を実証した。
- 滑らかな連続制御のための暗黙的アクションチャンキング強化学習/制御2026/5/1
強化学習の高周波振動制御問題を解決するため、実行ウィンドウと価値ウィンドウの二重設計による暗黙的アクションチャンキング手法DWSを提案し、滑らかで安全な制御を実現した。
- 拡散モデルによる自動運転のための安全でスタイル化された軌道計画自動運転/軌道計画2026/2/1
拡散モデルを用いて、安全制約と運転スタイルをリアルタイムに両立させる軌道計画フレームワークSDD Plannerを提案し、ベンチマークと実車試験で有効性を示した。
- 実用的なVLA基盤モデルVLA2026/1/1
9種類の双腕ロボットから約2万時間の実世界データを収集し、4つのロボットプラットフォームで評価した汎用性の高いVLA基盤モデルLingBot-VLAを開発した。
- METDrive: 時系列ガイダンスを用いたマルチモーダル端到端自動運転自動運転2024/9/1
自車状態の時系列特徴を活用した時間的ガイダンスにより、知覚データの幾何特徴と統合してウェイポイント予測を行う端到端自動運転システムを提案し、CARLAベンチマークで評価した。
- LSTMに基づく自動運転車線変更の安全性予測モデル自動運転/軌道予測2024/3/1
LSTMネットワークを用いて周辺車両の軌道を予測し、自動運転の車線変更における安全性と精度を高めるモデルを提案した研究。
- Optimized Deployment of Unmanned Aerial Vehicles for Wildfire Detection and Monitoring2021/12/1
- Real-time Trajectory Generation for Quadrotors using B-spline based Non-uniform Kinodynamic Search2019/4/1