Yufei Huang

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

• Hy-Embodied-VLM-1.0：効率的な物理世界エージェント
  VLA2026/7/14

  物理世界で動作する組み込みエージェント向けの基盤モデルを提案し、行動中心の能力分類に基づくデータパイプラインと効率的なMoEアーキテクチャにより、38ベンチマークで優れた性能を達成した。

• RxBrain：言語と視覚の推論・想像を統合した身体化認知基盤モデル
  VLA2026/7/1

  身体化認知のための基盤モデルRxBrainを提案。言語による計画構造と視覚による世界状態予測を統合し、単一の計画シーケンスで表現する。

• まず計画を立て、それから精密に調整する：効率的な身体化推論のためのシンボリック強化学習
  身体化推論/タスク計画2026/6/1

  身体化タスク計画において、BDDL仕様を共有インターフェースとして用い、ビデオからBDDLへのパーサー、LLM検証器、軽量シンボリックエンジンを組み合わせることで、ミリ秒単位の密な報酬を提供し、難易度適応型の長さスケジュールGroupAdaptを導入して、8BプランナーのBEHAVIOR-1000での性能を大幅に向上させた。

• ProAct: 構造認識型能動応答のためのベンチマークとマルチモーダルフレームワーク
  VLA2026/2/1

  75タスク・91,581アノテーションからなる能動エージェント用ベンチマークProAct-75を構築し、タスクグラフとMLLMを活用したベースラインProAct-Helperを提案した。

• 拡散モデルによる運動予測と能動的推論を用いた無標識道路での自動運転
  自動運転2024/6/1

  拡散モデルベースの運動予測と能動的推論フレームワークを組み合わせ、標識のない道路でも自動運転車を制御する手法を提案し、駐車場シミュレーションで有効性を示した。

• Risk-aware Vehicle Motion Planning Using Bayesian LSTM-Based Model Predictive Control
  2023/1/1