Yuqian Shao

収録論文 4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

• Bench2Drive-VL: 視覚言語モデルを用いたクローズドループ自動運転のベンチマーク
  自動運転2026/4/1

  自動運転における視覚言語モデル（VLM）の評価を、従来のオープンループの静的QAではなく、クローズドループ環境で行うためのベンチマークを提案した論文。

• ユーザーは走行速度を指定できるか？ Bench2Drive-Speed: 所望速度条件付き自動運転のためのベンチマークとベースライン
  自動運転2026/3/1

  自動運転において、ユーザーが希望する速度や追い越し可否を指定できるようにするためのベンチマークとデータセット、ベースラインモデルを提案した論文。

• ReSim: 自動運転のための信頼性の高い世界シミュレーション
  sim2real2025/6/1

  実世界の運転データにシミュレータ由来の非専門家データを加え、危険な行動も含む多様な運転シナリオを制御可能に生成する世界モデルを構築し、報酬推定モジュールと組み合わせて政策評価性能を向上させた。

• DriveMoE：自動運転のためのVision-Language-ActionモデルにおけるMixture-of-Experts
  VLA2025/5/1

  自動運転向けVLAモデルに視覚と行動のMixture-of-Expertsを導入し、状況に応じたカメラ選択と運転行動の専門化を実現してSOTA性能を達成した。