Yunsheng Ma
収録論文 8本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
マニピュレーション遠隔操作データ拡張VLA自動運転
※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
- REVOLVE: 最小限の人的介入でロボットマニピュレーションを進化させる自動閉ループフレームワークマニピュレーション2026/9/13
ロボットマニピュレーションの実世界展開において、失敗評価・修正・環境リセットを自動化し、継続学習を組み込んだ閉ループフレームワークを提案。4つの実タスクで成功率と判断精度を向上させ、人的労力を大幅に削減した。
- RoboMatch: 長期的タスクのための自動マッチングネットワークを備えた統合型移動マニピュレーション遠隔操作プラットフォーム遠隔操作2025/9/1
移動ベースと双腕を同期操作できるコックピット型遠隔操作インターフェースと、長期的タスクを分解して軽量モデルを動的に割り当てる自動マッチングネットワークを提案し、データ収集効率やタスク成功率を向上させた。
- FEWT: 周波数強調ウェーブレットベースTransformerによるマルチモーダル車輪型双腕マニピュレーションマニピュレーション2025/9/1
車輪型双腕ロボットの遠隔操作データを用いた模倣学習において、周波数強調とウェーブレット変換で視覚特徴と高周波物理ダイナミクスを整合させ、触覚センサも統合した軽量フレームワークFEWTを提案した。
- LTDA-Drive: LLM誘導生成モデルによる自動運転向けロングテールデータ拡張データ拡張2025/5/1
LLMが誘導する生成モデルで自動運転シーンのロングテール物体を合成し、希少クラスの検出精度を大幅に改善するデータ拡張手法を提案。
- NuPlanQA: マルチモーダル大規模言語モデルによるマルチビュー運転シーン理解のための大規模データセットとベンチマークVLA2025/3/1
運転シーン理解のためのマルチビューVQAデータセットNuPlanQA-1Mと評価ベンチマークNuPlanQA-Evalを構築し、BEV特徴を統合したBEV-LLMを提案した。
- 車載ビジョン言語モデルによる個人適応型自動運転の運動制御：システム設計と実車検証VLA2024/11/1
車載向けの軽量VLMとRAGベースの記憶モジュールを組み合わせ、人間のフィードバックから個人の運転嗜好を継続学習して低遅延で個別化された運転を実現し、実車実験でテイクオーバー率を最大76.9%削減した。
- LLM4AD：自動運転のための大規模言語モデル — 概念・レビュー・ベンチマーク・実験・将来動向自動運転2024/10/1
自動運転に大規模言語モデルを応用するLLM4ADの概念を提唱し、既存研究のレビュー、ベンチマーク構築、実車実験を通じて、その可能性と課題を包括的に整理した論文。
- Receive, Reason, and React: Drive as You Say with Large Language Models in Autonomous Vehicles2023/10/1