Yunxiao Shi

収録論文 3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

• CLEAR: エンドツーエンド自動運転のための大規模クローズドループ強化学習
  自動運転2026/7/1

  エンドツーエンド自動運転のためのVLAモデルを、模倣学習ではなく強化学習でクローズドループ訓練するシステムCLEARを提案。事前学習済みVLAのウェイポイント事前分布に残差ポリシーを学習し、シミュレータと学習器を分離したパイプラインで並列環境を増やし、性能を向上させた。

• MAPLE: 潜在マルチエージェントプレイによるエンドツーエンド自動運転
  自動運転/VLA/強化学習2026/5/1

  VLAモデルを閉ループで訓練するため、潜在空間でマルチエージェントのロールアウトを行い、強化学習で安全・進捗・多様性を最適化するフレームワークを提案。外部シミュレータ不要でスケーラブルな閉ループ訓練を実現し、Bench2DriveでSOTAを達成。

• SAM-LLM: パラメトリック微調整による解釈可能な車線変更軌道予測
  自動運転/軌道予測2025/9/1

  LLMに軌道モデルの物理パラメータを出力させることで、解釈性と計算効率を両立した車線変更軌道予測手法を提案し、98.73%の意図予測精度を達成した。