Adam Villaflor

収録論文 6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

• 都市運転における離散的行動モードのための実行可能な統合予測と計画
  自動運転/計画2024/3/1

  マルチモーダル軌道予測モデルを再学習なしで閉ループ計画に統合し、離散的な行動モード上で反応的な計画を行う手法を提案。動的な合流シナリオで従来のプランナーが陥る「凍結ロボット問題」を回避し、CARLAの高密度交通シナリオで最先端性能を達成。

• 強化学習の系列モデリングにおける楽観バイアスの解消
  オフライン強化学習2022/7/1

  オフライン強化学習を系列モデリングとして扱う手法の楽観バイアスを、方策と世界モデルを明示的に分離することで解消し、自動運転タスクで優れた性能を示した。

• 高コンフリクトな運転場面における双方向レーン利用のロバストな交渉学習
  自動運転/MARL2021/3/1

  対向車と優先権が等しく通信も集中制御もない日常的な高コンフリクト場面で、相手の協力度が未知でも交渉できるようMARLアルゴリズムDASACを提案し、99%以上の成功率と人間らしい防御運転を実現した。

• 合成可能な行動条件付き予測器：ロボットナビゲーションのための柔軟なオフポリシー学習
  ナビゲーション2018/10/1

  オフポリシーデータからイベント手がかりを学習し、テスト時にそれらを組み合わせて多様なタスクを達成するフレームワークを提案。シミュレーションと実機のRCカーで自律的にデータ収集・学習し、様々なタスクを実行できることを示した。

• 汎用計算グラフを用いた自己教師あり深層強化学習によるロボットナビゲーション
  ナビゲーション2017/9/1

  モデルフリーとモデルベースの中間を取る汎用計算グラフを提案し、生画像からサンプル効率よくナビゲーションを学習する手法を実現した。実機RCカーで数時間の自己教師あり学習により複雑な屋内環境の走行を達成した。

• 衝突回避のための不確実性を考慮した強化学習
  強化学習/衝突回避2017/2/1

  衝突確率とその不確実性を推定するモデルベース強化学習により、未知環境では低速で慎重に、自信のある場所では速度を上げて移動する衝突回避を実現した。