Seungjun Yu

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

• 拡散運転VLAにおけるシーン適応型読み出しとデコーディング
  VLA2026/11/1

  拡散型運転VLAの推論コスト削減のため、層ごとの軌道読み出し特性とシーンごとのデコーディング深さの違いを分析し、シーン条件付きMoE読み出しと適応的デコーディングで最大6倍高速化と精度向上を実現した。

• RoboSenseチャレンジ：あらゆる環境を認識し、どこへでも移動し、プラットフォームを超えて適応する
  ロボット知覚ベンチマーク2026/1/1

  ロボット知覚の堅牢性と適応性を競うRoboSense 2025チャレンジの報告で、5つのタスクのベンチマークと23の受賞解法から得られた知見をまとめた。

• SUPER-AD: 意味的不確かさを考慮したエンドツーエンド自動運転のための計画
  自動運転2025/11/1

  カメラのみのエンドツーエンド自動運転において、BEV空間で不確かさを推定し、車線追従正則化と組み合わせることで、安全で解釈可能な軌道計画を実現した。

• メタデータとタスク特化プロンプトによる堅牢な運転QA
  VLA2025/10/1

  自動運転の高次QAに向け、マルチモーダルLLMを6カメラ入力とシーン情報で条件付けし、自己一貫性とタスク別プロンプトで精度と堅牢性を向上させた。