Alexander Liniger
収録論文 28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
- Vernata: LiDAR点群表現の自己教師あり学習自己教師あり学習2026/8/1
屋外LiDAR点群のための自己教師あり学習フレームワークVernataを提案。マルチモーダル・マルチティーチャー蒸留により、ラベルなしデータから汎用特徴を学習し、セグメンテーション性能を大幅に向上させた。
- ロックデフを考慮した三輪モデルによる自動運転レースカーの高精度制御制御/MPC2023/12/1
ロックデフの影響を考慮した三輪モデルを提案し、MPCに組み込むことで自動運転レースカーの横方向追従性能を向上させた。
- イベントベース物体検出のための物体中心クロスモーダル特徴蒸留イベントカメラ/物体検出/知識蒸留2023/11/1
イベントカメラとRGBカメラの性能差を埋めるため、物体中心のスロットアテンションを用いたクロスモーダル知識蒸留手法を提案し、イベントベース検出器の精度を大幅に向上させた。
- 相対姿勢エンコーディングを用いた異種ポリラインTransformerによるリアルタイム動作予測動作予測2023/10/1
自動運転の動作予測をリアルタイム化するため、相対姿勢を扱う新注意機構KNARPEと階層型Transformer HPTRを提案し、エージェント中心手法と同等精度をシーン中心手法並みの効率で実現した。
- er.autopilot 1.0: 高速オーバルレースのための完全自律走行スタック自律走行2023/10/1
インディ自律走行チャレンジ向けに、知覚・計画・制御に加え車両動力学モデルや安全機構まで含む完全な自動運転ソフトウェアを構築し、270km/h超の高速オーバルレースで競争した。
- TrafficBots: 自動運転シミュレーションと運動予測のためのワールドモデルに向けてシミュレーション2023/3/1
交通シミュレーションをワールドモデルとして定式化し、目的地と潜在的な性格でエージェントの挙動を制御可能にしたマルチエージェント方策TrafficBotsを提案。Waymoデータセットで現実的な交通流と運動予測性能を実証した。
- 安全で効率的な強化学習のための乗算型価値関数安全強化学習2023/3/1
安全性クリティックと報酬クリティックを掛け合わせる新しい価値関数により、制約違反を抑えつつサンプル効率を高める安全強化学習手法を提案し、PPOとSACに統合してロボットナビゲーションを含む4環境で評価した。
- NeRFの不確かさを活用したロボットによる能動的3D再構成能動的3D再構成2022/9/1
NeRF表現のレイごとの不確かさを推定し、それを用いて次に見るべき視点を選ぶことで、ロボットが効率的に物体の3D形状を再構成する手法を提案した。
- 高速多車両自律レースのための運動計画と制御自律走行2022/7/1
複数車両の自律レース向けに、静的障害物回避・追い越し・75m/s超の速度を実現する運動計画と制御アーキテクチャを提案し、Dallara AV-21で実車検証した。
- 深層インタラクティブ運動予測と計画：運動予測モデルとゲームする計画・予測2022/4/1
ゲーム理論的MPCと対話型マルチエージェント方策を組み合わせ、予測と計画を密結合して自動運転のインタラクティブな挙動を生成する手法を提案。
- P3Depth: 区分平面性事前分布を用いた単眼深度推定深度推定2022/4/1
各ピクセルが同一平面を共有する種ピクセルを予測し、その平面係数から深度を推定することで、遮蔽境界の鋭い高精度な単眼深度推定を実現した論文。
- 限界走行に挑む自動運転：自動運転レースのサーベイ自動運転レース2022/2/1
自動運転レース分野の知覚・計画・制御・end-to-end学習の手法とプラットフォームを初めて包括的に整理し、今後の課題をまとめたサーベイ。
- Decoder Fusion RNN：文脈と相互作用を考慮した軌道予測デコーダ軌道予測2021/8/1
周辺交通エージェントの将来挙動を予測するため、リカレントな行動エンコーダとエージェント間マルチヘッド注意、地図情報を統合する文脈認識デコーダを組み合わせたDF-RNNを提案し、Argoverseで最先端性能を示した。
- 強化学習コーチの模倣による都市部エンドツーエンド自動運転自動運転/模倣学習2021/8/1
鳥瞰図画像から連続操作を出力する強化学習エキスパートを訓練し、それを教師として単眼カメラ入力のエンドツーエンド運転エージェントを模倣学習で訓練した研究。
- 学習可能なオンライングラフ表現による3D多物体追跡3D多物体追跡2021/4/1
検出と追跡状態をグラフ構造で統合し、ニューラルメッセージパッシングでデータ関連付けを学習する3D多物体追跡手法を提案し、nuScenesで最高性能を達成した。
- プロレーサーを凌ぐ統合的な運動計画・制御ソリューション自動運転レース2021/3/1
計画と制御を協調設計した3層アーキテクチャで、実車のフルサイズレースカーをプロドライバーより速く走らせた研究。
- 車載カメラによる道路意味情報の鳥瞰図推定BEV認識2020/12/1
単一の車載カメラ映像から、道路の意味情報を鳥瞰図（BEV）としてオンライン推定する手法を提案し、画像理解・BEV理解・時間情報の統合の3要素を組み合わせて従来手法を大きく上回る性能を達成した。
- シミュレーションで学び、実車で走るsim2real2020/11/1
簡単な車両モデルとモデルランダム化を用いたシミュレーションのみで強化学習ポリシーを訓練し、実車のミニチュアレースカーに転移させた。ポリシー出力の正則化と持ち上げアクション空間により滑らかかつアグレッシブな走行を実現し、実環境データで微調整することでMPCに匹敵するラップタイムと50%の制約違反削減を達成した。
- セマンティックマップとアテンションによる高精度で人間らしい運転の学習自動運転/end-to-end学習2020/7/1
HEREのセマンティック・視覚マップをDrive360データセットに追加し、アテンション機構で重要なセマンティッククラスに注目させるとともに、敵対的学習で人間らしい運転行動を実現するend-to-end運転モデルを提案した。
- 敵対的道路モデルを用いた自動運転の安全な動作計画動作計画2020/5/1
敵対的道路モデルとのゲーム理論的定式化により可視性理論で安全集合を計算し、最適化ベースの動作計画の終端制約として用いることで、短い予測ホライズンでも市街地・田舎道を安全に走行できることを示した論文。
- 地図と社会的文脈を用いた市街地車両の行動系列予測行動予測2020/4/1
HDマップを活用して走行データから行動系列を自動生成する手法を提案し、Argoverseに適用して大規模データセットを構築するとともに、位置・速度・地図・社会的文脈を統合した行動系列予測ネットワークを提案した。
- 自律レースのための最適化ベース階層型運動計画運動計画2020/3/1
同一車両モデルを2段階最適化に用い、上位で周回時間最小の軌道を計算し下位のNMPCが追従する階層制御を提案。実車レースで有効性を示し、従来比20%のラップタイム改善を達成した。
- カーブを走行する二輪車のためのカーブガーディアンの学習二輪車安全/知覚2019/7/1
CNNによる車線内位置とロール角の推定、地図データを活用した道路形状取得、傾斜を考慮した制御モデルを組み合わせ、カーブ走行時の二輪車事故を防ぐ警告システムを提案した。
- AMZドライバーレス：完全自律レーシングシステム自律走行2019/5/1
未知のコースを自律走行するレースカーの認識・推定・制御を統合したシステムを構築し、複数のFormula Student大会で総合優勝を果たした。
- 非協力ゲーム理論による自動レーシング自動運転/ゲーム理論2017/12/1
2台の自動運転車のレース判断を非協力非ゼロ和ゲームとして定式化し、衝突回避と進捗最大化を目的とした3種類のゲームを設計・解析した論文。
- 凸最適化の双対性を用いた衝突回避制約の平滑化手法軌道計画2017/11/1
微分不可能な衝突回避制約を凸最適化の強双対性で滑らかな非線形制約に変換し、勾配・ヘッセ行列ベースの最適化でリアルタイム軌道計画を可能にした研究。
- 最適化に基づく1:43スケールRCカーの自律レーシングモデル予測制御2017/11/1
車両モデルとモデル予測制御を用いて、コース上での進行を最大化しつつ障害物を回避するRCカーの自律走行制御を実装し、実機で検証した。
- 生存性理論に基づく自律レースカーのリアルタイム制御制御/モデル予測制御2017/1/1
ミニチュアレースカーの自律走行において、生存性カーネルとモデル予測制御を組み合わせ、静的障害物を避けつつリアルタイムで軌道生成する手法を提案し、シミュレーションと実機実験で検証した。
