Yuan Gao
Technical University of Munich
収録論文 38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
- PlannerForge: 自動運転におけるモーションプランナーのシナリオベーステストのためのLLMエージェント自動運転/LLMエージェント/テスト2026/9/8
自動運転システムのシナリオベーステストの全工程を統一的なLLMエージェントフレームワークで統合し、シナリオ生成から評価、さらにはシステム改善とベンチマークまでを自動化するPlannerForgeを提案した。
- M2-SMap: 階層的マルチモデル表現によるメモリ効率的なセマンティックマッピングマッピング2026/8/1
リソース制約のあるロボット向けに、階層的マルチモデル表現を用いてメモリ消費を抑えつつ、多様な環境を表現できるセマンティックマッピングフレームワークを提案した。
- 想像上のロールアウトは動的ではなく運動学的である：長期的世界モデル失敗の診断世界モデル2026/7/1
世界モデルの長期的失敗は運動学的誤差によるものであり、動的誤差ではないことを示す診断手法を提案し、DreamerV3で検証した。
- SGTP: サンプリングに基づくゲーム理論的プランニングによるリアルタイム多車両自動運転レース自動運転レース/プランニング2026/7/1
GPU加速サンプリングとゲーム理論を組み合わせ、多車両レースでの多様な競争行動をリアルタイムに計画するフレームワークを提案。高い勝率とタスク完了率を達成し、最大10エージェントの大規模シナリオにも適用可能。
- ODEWorld: 物理時間の流れに基づく連続予測アーキテクチャ世界モデル2026/7/1
物理世界の連続的な時間を捉えるため、常微分方程式(ODE)を用いた連続時間の潜在世界モデルを提案し、離散時間モデルの限界を克服した。
- Chat2Scenic: 自動運転シナリオ生成のための反復RAGベースフレームワーク自動運転/シナリオ生成2026/7/1
規制文書から自動運転テスト用のシナリオスクリプトを自動生成する、反復型RAGフレームワークを提案。チャットインターフェースで対話的にシナリオを洗練でき、既存手法より高い成功率を達成。
- ロボット操作のためのワールドバリューモデル操作2026/6/1
ロボット操作の価値推定に世界モデルを活用した新しい汎用価値モデル（WVM）を提案し、データ品質評価やポリシー学習の性能を向上させた。
- RoboAlign-R1: ロボットビデオ世界モデルのための蒸留型マルチモーダル報酬アライメントビデオ世界モデル2026/5/1
ロボットビデオ世界モデルの訓練を、再構成損失などの低レベル目的ではなく、指示追従や操作成功などの意思決定に重要な能力に合わせるため、報酬アライメントと長期推論安定化を組み合わせたフレームワークを提案した。
- EgoDyn-Bench：自動運転における視覚中心基盤モデルの自己運動理解の評価自動運転2026/4/1
自動運転向け視覚言語モデルの自己運動（エゴモーション）の物理的理解を評価するベンチマークを提案し、多くのモデルが視覚と物理推論の対応に欠陥を持つことを示した。
- StyleVLA: 運転スタイルを考慮した視覚言語行動モデルによる自動運転自動運転/VLA2026/3/1
運転スタイル（スポーティ、快適など）に応じた多様で物理的に実現可能な軌道を生成する、物理情報を組み込んだVLAフレームワークを提案した。
- 離散質量分布を用いたMean Shift形状形成制御群制御2026/2/1
サンプル点上の離散質量分布で群れの形状をモデル化し、分散型Mean Shift制御則で複雑な形状形成と群れサイズ変化への適応を実現した。
- 効率的なUAV軌道予測：マルチモーダル深層拡散フレームワークUAV軌道予測2026/2/1
LiDARとミリ波レーダーの点群を双方向クロスアテンションで融合し、UAVの軌道予測精度をベースライン比40%向上させた研究。
- Astra: 自己回帰デノイジングによる汎用インタラクティブ世界モデル世界モデル2025/12/9
過去の観測と行動から多様なシーンの未来映像を予測する汎用世界モデルAstraを提案。自己回帰デノイジングと行動認識アダプタにより、運転やロボット把持などの精密な行動制御と長期的予測を実現した。
- Target-Bench：動画世界モデルは意味的ターゲットへの地図なし経路計画を達成できるか？VLA2025/11/1
動画世界モデルの意味的推論・空間推定・計画能力を評価する初のベンチマークTarget-Benchを提案し、既存モデルの性能不足と実ロボットデータでの微調整による改善を示した。
- 計画としての時空間予測：生成的世界モデルを用いたモデルベース強化学習アプローチモデルベース強化学習2025/10/5
時空間予測をモデルベース強化学習の問題として捉え、生成的世界モデルとビーム探索による計画で非微分な評価指標を報酬として活用し、極端事象の捕捉精度を高める手法を提案した。
- VLMは意味的異常検知を解き放てるか？構造的推論のためのフレームワークVLA2025/10/1
VLMを用いた自動運転の意味的異常検知を、4つの意味領域に沿った階層的な整合性検証として再定式化するモデル非依存フレームワークSAVANTを提案し、再現率を約18.5%改善、さらに大規模自動ラベリングで7Bモデルを微調整し高精度を達成した。
- 点群のリアルタイムマルチモデルパラメトリック表現点群処理2025/9/1
点群をガウス混合モデルでクラスタ分割し、平面やBスプライン曲面としてリアルタイムに検出・フィッティングする手法を提案。従来より高精度・高効率で、低電力オンボード計算機上で36.4fpsを実現した。
- 自動運転における基盤モデル：シナリオ生成と分析に関するサーベイ自動運転2025/6/1
自動運転のシナリオ生成・分析に基盤モデル（LLM、VLM、拡散モデル、ワールドモデルなど）を適用した研究を体系的に整理し、データセット・評価指標・課題をまとめたサーベイ。
- 言葉から衝突へ：LLMによる安全臨界運転シナリオの評価と敵対的生成自動運転テスト2025/2/1
大規模言語モデルとプロンプト設計を組み合わせ、自動運転の安全臨界シナリオを自動評価・生成する手法を提案し、2Dシミュレーションで有効性を検証した。
- ManiSkill3: 汎化可能な身体性AIのためのGPU並列ロボティクスシミュレーションとレンダリングsim2real2024/10/1
接触の多い操作タスク向けに、シミュレーションとレンダリングをGPUで並列化した高速ロボティクスシミュレータManiSkill3を開発し、12分野の多様なタスクとデモデータ、ベースラインを提供した。
- 揺れる剛体面上を歩行する劣駆動ヒューマノイドのための時変足配置制御歩行2024/9/1
周期的に揺れる剛体面（電車・船・航空機など）上での劣駆動ヒューマノイド歩行を安定化するため、角運動量ベースの線形倒立振子モデルを揺れる地面に拡張し、時変足配置制御則と階層制御フレームワークを開発した。Digitロボットのシミュレーションと実機実験で有効性を示した。
- 線形化ガウス過程によるオンチップ高周波適応線形最適制御の実現制御2024/9/1
ガウス過程を線形化してモデル予測制御に組み込み、オンチップで高周波に動く適応飛行制御を実現した研究。
- 視覚言語モデルによるロボットの液体知覚のための物理推論VLA2024/4/1
GPT-4Vを用いて、力覚センサデータを時系列グラフ画像に変換し、その画像から液体の粘度推定や種類認識を行う手法を提案した研究。
- Provably Stabilizing Global-Position Tracking Control for Hybrid Models of Multi-Domain Bipedal Walking via Multiple Lyapunov Analysis2023/4/1
- Time-Varying ALIP Model and Robust Foot-Placement Control for Underactuated Bipedal Robot Walking on a Swaying Rigid Surface2022/10/1
- MultiRoboLearn: An open-source Framework for Multi-robot Deep Reinforcement Learning2022/9/1
- Learning to Coordinate for a Worker-Station Multi-robot System in Planar Coverage Tasks2022/8/1
- Towards Autonomous Atlas-based Ultrasound Acquisitions in Presence of Articulated Motion2022/8/1
- VesNet-RL: Simulation-based Reinforcement Learning for Real-World US Probe Navigation2022/5/1
- Invariant Filtering for Legged Humanoid Locomotion on Dynamic Rigid Surfaces2022/1/1
- AB-Mapper: Attention and BicNet Based Multi-agent Path Finding for Dynamic Crowded Environment2021/10/1
- Meta Reinforcement Learning Based Sensor Scanning in 3D Uncertain Environments for Heterogeneous Multi-Robot Systems2021/9/1
- Invariant Filtering for Bipedal Walking on Dynamic Rigid Surfaces with Orientation-based Measurement Model2021/9/1
- Tele-Operated Oropharyngeal Swab (TOOS) RobotEnabled by TSS Soft Hand for Safe and EffectiveCOVID-19 OP Sampling2021/9/1
- Global-Position Tracking Control of 3-D Bipedal Walking via Virtual Constraint Design and Multiple Lyapunov Analysis2021/8/1
- Impact-Aware Online Motion Planning for Fully-Actuated Bipedal Robot Walking2019/10/1
- Fast Adaptation with Meta-Reinforcement Learning for Trust Modelling in Human-Robot Interaction2019/8/1
- Learning Socially Appropriate Robot Approaching Behavior Toward Groups using Deep Reinforcement Learning2018/10/1