Yuwen Heng

収録論文 7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

• オープンループ指標はクローズドループ運転を予測できるか？NAVSIMとBench2Driveのクロスベンチマーク相関研究
  自動運転評価2026/5/1

  自動運転プランナーのオープンループ評価指標が実際のクローズドループ性能を予測できるかを、NAVSIMとBench2Driveの公開結果を比較して検証した論文。

• ETA-VLA: 時間融合とLLM内スパース化による視覚言語行動モデルの効率的トークン適応
  VLA/自動運転2026/3/1

  自動運転向けVLAモデルの計算負荷を減らすため、過去フレームの冗長な視覚トークンをテキストガイドと時間的一貫性で間引くフレームワークを提案し、精度を保ちつつ推論FLOPsを大幅削減した。

• UniUncer: エンドツーエンド運転のための統合動的・静的不確かさ
  自動運転2026/3/1

  エンドツーエンド運転プランナーにおいて、静的マップ要素と動的エージェントの両方の不確かさを統合的に推定・活用する軽量フレームワークを提案。

• HiST-VLA：階層的時空間視覚言語行動モデルによるエンドツーエンド自動運転
  VLA2026/2/1

  3D空間認識と時系列推論を強化した階層的VLAモデルを提案し、動的トークン統合と階層的プランナーで軌道生成を高精度化、NAVSIM v2で最高性能を達成した。

• FlowDrive: エンドツーエンド自動運転のためのエネルギーフローフィールド
  自動運転/プランニング2025/9/1

  リスクポテンシャルと車線引力場という物理的に解釈可能なエネルギーフローフィールドをBEV空間に導入し、拡散プランナで軌道生成する自動運転フレームワーク。NAVSIM v2でEPDMS 86.3のSOTAを達成。

• IRL-VLA：逆強化学習報酬ワールドモデルによる視覚言語行動ポリシーの訓練
  VLA2025/8/1

  逆強化学習で軽量な報酬ワールドモデルを構築し、PPOによる閉ループ強化学習でVLAポリシーを訓練する手法を提案。NAVSIM v2ベンチマークで最先端性能を達成。

• DiffSemanticFusion: オンラインHDマップ拡散による自動運転向けセマンティックラスタBEV融合
  自動運転/予測・計画2025/8/1

  ラスタ表現とグラフ表現の長所を組み合わせ、オンラインHDマップの拡散モジュールで安定性と表現力を高めるBEV融合フレームワークを提案し、軌道予測と計画タスクで性能を改善した。