Jun Luo
HappyWorld-Bench
収録論文 17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
- ロボット構成空間における異種制約のための実行可能性距離場マニピュレーション2026/9/21
関節空間の距離場として異種制約を統一的に扱い、衝突・関節限界・器用さ・トルクなどを同一尺度で合成できる枠組みを提案し、ニューラル近似で評価した。
- HappyWorld-Bench：世界モデルの信頼性を評価する総合ベンチマーク世界モデル評価2026/9/21
生成世界モデルがエージェントの相互作用下でどれだけ信頼できるかを、動画・空間・身体性の3トラックで評価するベンチマークを提案し、14の動画モデル、9の空間システム、8の身体性モデルを評価した。
- LangMap: 人間検証済みの階層的オープンボキャブラリ目標ナビゲーションのベンチマークナビゲーション2026/2/1
言語条件付き目標ナビゲーションのための、シーン・部屋・領域・インスタンスの4階層の目標を人間が検証した注釈でカバーする初の実世界3D屋内ナビゲーションベンチマークLangMapを提案し、RGBのみの強力なベースラインPlaNaVidも導入した。
- 目に見える以上のもの？視覚言語運転モデルにおける推論と計画の乖離の解明VLA2025/10/1
運転用VLMエージェントの計画が自然言語推論に因果的に依存するかを検証し、実際には推論ではなく事前情報に依存していることを示した研究。
- t-READi: 自動運転向けTransformer駆動の堅牢で効率的なマルチモーダル推論マルチモーダル融合2024/10/1
マルチモーダルセンサのデータ分布や可用性の変動に適応する推論システムを提案し、欠損モダリティを補償しつつ精度と効率を向上させた。
- シンプルな分散型クロスエントロピー法モデルベース強化学習2022/12/1
モデルベース強化学習の計画で使われるクロスエントロピー法を、独立に動く複数のCEMを組み合わせる分散型に改良し、局所解を避けてサンプル効率を向上させた。
- NeurIPS 2022 コンペティション: Driving SMARTS自動運転2022/11/1
自動運転における分布シフト問題に取り組むため、実世界データとシミュレータSMARTSを組み合わせた2トラックの競技会を開催し、強化学習やオフライン学習など多様な手法を比較評価した。
- 階層型計画と強化学習によるマルチレーン自動走行自動運転/強化学習2021/10/1
行動決定・経路計画・制御の階層に状態行動空間の抽象化を組み込み、強化学習で複数車線の自動走行を実現し、シミュレーション間のモデル転移も示した論文。
- 自動運転のためのオープンセット交差点意図予測意図予測2021/3/1
交差点での他車の意図予測をオープンセット問題として定式化し、時空間グラフと2つの相互補助注意モジュールで未知の交差点構造にも対応する手法を提案、実世界98交差点で有効性を示した。
- オンライン探索なしで頑健な運転ポリシーを学習する手法オフライン強化学習2021/3/1
マルチタイムスケールの予測表現学習を用い、実世界のオフラインデータのみから未知の道路形状や劣化・妨害レーン条件に汎化する運転ポリシーをバッチ強化学習で学習する手法を提案した。
- CoachNet：強化学習のための敵対的サンプリング手法強化学習2021/1/1
失敗予測器「CoachNet」をオンライン学習し、失敗確率に基づく確率的サンプリングで苦手なエピソードを優先的に訓練することで、強化学習のサンプル効率とテスト時ロバスト性を向上させる手法を提案。
- PePScenes：3D歩行者行動予測のための新データセットとベースライン歩行者行動予測2020/12/1
自動運転データセットnuScenesに2D/3Dバウンディングボックスと行動アノテーションを追加した歩行者横断行動予測用データセットを構築し、複数モダリティを統合するハイブリッドニューラルネットのベースラインを提案した論文。
- Graph-SIM: 歩行者行動予測のためのグラフベース時空間インタラクションモデリング歩行者予測2020/12/1
道路上の歩行者と周辺交通参加者との3次元空間での相互作用をグラフでモデル化し、横断行動を予測する手法を提案。nuScenesに3Dバウンディングボックスと歩行者行動アノテーションを付与した新データセットも公開し、既存手法を15%以上上回る性能を達成した。
- 歩行者の行動予測のためのマルチモーダルハイブリッドアーキテクチャ行動予測2020/12/1
歩行者の外見や周囲の交通参加者、環境レイアウトなど複数の情報源を統合し、フィードフォワードとリカレントネットワークを組み合わせて歩行者の横断行動を予測する手法を提案した論文。
- 歩行者の行動予測のための二重・意味推論フレームワークBiPed行動予測2020/12/1
マルチモーダルデータを二重エンコードし、シーンの意味解析で相互作用をモデル化して歩行者の軌跡と行動を同時予測する手法を提案し、PIE/JAADで最先端性能を達成した。
- 実世界ロボット強化学習のための反事実予測のオフライン学習強化学習2020/11/1
視覚と力覚のマルチモーダル観測から関節速度を出力する方策を、オフラインサンプルで学習した反事実予測と力覚フィードバックを組み合わせて、終端報酬のみで効率的に実世界強化学習する手法を提案した論文。
- 記述子ベースパターンを用いた複数RGB-Dカメラの外部キャリブレーション手法キャリブレーション2018/7/1
視野の重なりが小さい複数のRGB-Dカメラ間の相対姿勢を、記述子ベースのパターンで高精度かつ高速に推定するキャリブレーション手法を提案した。
