Alexandre Alahi
収録論文 34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
- 姿勢検出の視覚特徴と社会的文脈を活用した単眼3D人物位置推定人物位置推定2026/11/2
姿勢推定器の内部視覚特徴と2D骨格を組み合わせ、同一フレーム内の複数人物の文脈も利用して単眼カメラから人物の3D位置を推定する軽量手法を提案。JRDBで誤差を約23%削減し、Jetson上での効率的な推論を実現した。
- LiDARから直接制御する安全なソーシャルナビゲーションのためのマルチタスク強化学習と確率的知覚ソーシャルナビゲーション2026/10/5
LiDARスキャンから直接制御指令を生成する軽量なEnd-to-End強化学習フレームワークJESSIを提案し、確率的な人間状態推定とマルチタスク学習により、物理的安全性と社会的規範を両立したソーシャルナビゲーションを実現した。
- SkyDrive: 航空交通監視による新都市での自動運転学習自動運転2026/8/25
ドローンによる交通監視映像から運転行動を学習し、新環境への自動運転プランナーの適応を効率化するフレームワークを提案した。
- アンカー付きエピポーラガイダンスによるドリフト耐性ナビゲーションワールドモデルナビゲーションワールドモデル2026/5/1
逐次ロールアウトによるノイズ蓄積と幾何学的ドリフトを防ぐため、疎な未来アンカーを予測し、その間のフレームを生成する新しいワールドモデルを提案。双方向エピポーラ幾何でアンカーを拘束し、長期的な視覚品質と幾何的一貫性を向上させた。
- 意味的に汎化可能な計画のための接地された世界モデルVLA/計画2026/4/1
視覚と言語を整合させた潜在空間で世界モデルを学習し、行動の将来結果とタスク指示の類似度で行動を評価するMPC手法を提案。未見の視覚信号や指示表現を含むベンチマークで従来のVLAを大幅に上回る汎化性能を示した。
- RAP: 3Dラスタライゼーションで強化するエンドツーエンド計画自動運転/エンドツーエンド計画2025/10/1
フォトリアルな描画の代わりに注釈付きプリミティブの軽量ラスタライズで走行データを拡張し、特徴空間アライメントで実環境に転移する計画手法を提案。4つの主要ベンチマークで最高性能を達成。
- HHI-Assist: 身体的介助における人-人インタラクションのデータセットとベンチマーク動作予測2025/9/1
介助場面での人-人インタラクションのモーションキャプチャデータセットHHI-Assistを構築し、介助者と被介助者の姿勢を予測するTransformerベースの拡散モデルを提案した。
- 視覚障害者ナビゲーションのための確率的衝突リスク推定衝突リスク推定2025/6/1
自動運転のリスクモデルを視覚障害者支援に応用し、物体の軌跡から衝突リスクを確率的に推定する手法を提案。実世界データで距離や衝突時間より高い警告精度を示した。
- 事前学習済み深度基盤モデルで全方位ステレオマッチングを強化全方位ステレオ/深度推定2025/3/1
単眼深度推定の基盤モデルを反復最適化型ステレオマッチングに組み込み、実世界の全方位データセットで従来最高精度を更新した研究。
- COARSE: 粗い実ラベルを用いた協調的疑似ラベリングによるオフロード意味セグメンテーション意味セグメンテーション2025/3/1
オフロード環境の意味セグメンテーション向けに、粗い実ラベルと密なシミュレーションデータを組み合わせた半教師ありドメイン適応手法を提案し、RUGDとRellis-3Dで精度を大幅に改善した。
- 単眼視による人物位置推定と軌道予測の統合フレームワーク人物軌道予測2025/3/1
単眼カメラ映像のみから、Transformerを用いて人物の位置推定と将来の軌道予測を同時に行う手法を提案し、雑音の多い実環境でも頑健に動作することを示した。
- Helvipad: 全方位ステレオ深度推定のための実世界データセット全方位深度推定2024/11/1
上下に配置した2台の360度カメラとLiDARで収集した4万フレームの全方位ステレオ深度推定データセットを構築し、既存手法のベンチマークと改善策を提案した。
- Multi-Transmotion: 人間の動作予測のための事前学習モデル動作予測2024/11/1
複数のデータセットを統合し、軌跡と3D姿勢の両方を扱うクロスモダリティ事前学習モデルを提案。様々な下流タスクで競争力のある性能を示した。
- 自動運転の軌道予測のためのマルチロス戦略：路外逸脱・多様性・方向一貫性損失の統合軌道予測2024/11/1
自動運転の軌道予測において、路外逸脱・方向一貫性・多様性の3つの新損失関数を全予測モードに適用し、安全性とロバスト性を向上させる手法を提案した。
- Forecast-PEFT: 事前学習済み動作予測モデルのためのパラメータ効率的ファインチューニング動作予測2024/7/1
動作予測モデルのファインチューニングにおいて、大部分のパラメータを凍結しプロンプトとアダプタのみを調整する手法を提案し、従来のフルファインチューニングより少ない学習パラメータで高精度を実現した。
- 認証付き人間軌道予測軌道予測2024/3/1
敵対的入力や不完全な観測に対して保証されたロバスト性を持つ軌道予測手法を提案し、拡散ベースの軌道デノイザで性能低下を抑え、新しい認証性能指標を導入した。
- Sim-to-Real因果転移：因果を意識した相互作用表現へのメトリック学習アプローチマルチエージェント2023/12/1
マルチエージェントの相互作用表現に因果注釈を組み込むメトリック学習を提案し、シミュレーションから実世界への因果転移をクロスドメイン多タスク学習で実現した。
- Social-Transmotion: プロンプト可能な人間軌道予測軌道予測2023/12/1
多様な視覚的手がかり（座標・バウンディングボックス・2D/3D姿勢）をプロンプトとして活用し、Transformerで人間の軌道を予測するモデルを提案。
- バックドアによる軌道予測の操作軌道予測2023/12/1
自動運転の軌道予測モデルにバックドアを仕込む4種類のトリガーを検証し、良性性能を保ちつつ特定の出力を誘発できることと、その防御策を評価した。
- JRDB-Traj：群衆軌道予測のためのデータセットとベンチマーク軌道予測2023/11/1
ロボット視点の生センサ入力からエージェントの将来位置を予測するためのデータセットと、実世界でIDが不明な場合の評価指標を提案した。
- 実世界の知覚入力を用いた運動予測：エンドツーエンド手法は競争力があるか？運動予測2023/6/1
実世界の知覚入力を用いた統一評価パイプラインを提案し、従来の予測手法とエンドツーエンド手法を初めて比較。整備されたデータから知覚ベースのデータへの移行時に大きな性能ギャップがあることを明らかにした。
- ソーシャルロボットナビゲーションアルゴリズム評価のための原則とガイドラインソーシャルナビゲーション2023/6/1
人混み環境でのロボットナビゲーションを公平に評価するための共通ベンチマーク基準を提案し、安全性や快適さなどの原則、メトリクスやシナリオ設計のガイドライン、評価フレームワークを示した。
- 不確実性を考慮した信頼性の高い人間姿勢予測姿勢予測2023/4/1
人間の姿勢予測のための統一ベンチマークとライブラリを構築し、偶然的不確実性と認識的不確実性をモデル化することで予測性能と信頼性を向上させた研究。
- 第1回海上コンピュータビジョン（MaCVi）2023ワークショップ：チャレンジ結果海上コンピュータビジョン2022/11/1
UAVとUSVの海上コンピュータビジョンに関する4つのサブチャレンジの結果をまとめ、新しいベンチマークSeaDronesSee Object Detection v2を導入した。
- 動作スタイル転移：深層動作予測のためのモジュラー低ランク適応動作予測/転移学習2022/11/1
事前学習済み動作予測モデルを新しいエージェント種別やシーンに効率的に適応させるため、低ランクのスタイルアダプタとモジュラー戦略を提案し、予測精度を向上させた。
- ノイズに頑健な拡散モデルによる実環境3D人間姿勢予測姿勢予測2022/10/1
観測と予測を欠損を含む単一の系列とみなし、条件付き拡散モデルでノイズを除去することで、雑音の多い入力でも3D人間姿勢を予測する手法を提案。
- 歩行者の3Dバウンディングボックス予測歩行者予測2022/6/1
歩行者の将来の3Dバウンディングボックスを予測する新しい問題を提案し、RNNベースのエンコーダ・デコーダモデルで実現した。
- 歩行者の停止・発進予測のためのハイブリッド特徴融合歩行者予測2022/3/1
歩行者の急な停止や発進を予測する新タスクを提案し、複数データセットを統合したベンチマークTRANSと、映像と属性を段階的に融合するハイブリッドモデルを構築した。
- 自律運転のための因果模倣モデル模倣学習2021/12/1
専門家の運転デモから因果構造を明示的に学習し、慣性や衝突といった問題を抑えた運転ポリシーを訓練する手法を提案した論文。
- 因果表現の視点による堅牢で適応的な動作予測動作予測2021/11/1
動作予測を不変変数・スタイル交絡・偽相関に分ける因果表現学習を提案し、分布シフト下での堅牢性と少数サンプル転移性能を向上させた。
- 知識駆動型モデルに残差学習を組み込んだ車両軌道予測軌道予測2021/3/1
既存の知識駆動型軌道予測モデルに残差ブロックを組み合わせ、物理的整合性を保ちながらデータ駆動の精度と未知シーンへの汎化を両立させた手法を提案。
- Social NCE：社会的認識を持つ動作表現の対照学習群衆ナビゲーション2020/12/1
衝突などの危険な負例を自己教師ありで生成し、対照損失で動作表現を学習することで、軌道予測や群衆ナビゲーションの衝突率を大幅に低減した論文。
- 群衆-ロボット相互作用：注意機構付き深層強化学習による群衆認識型ロボットナビゲーションナビゲーション2018/9/1
自己注意機構で人-ロボット間の相互作用を再設計し、人-人間の相互作用も同時にモデル化することで、混雑環境でのロボットの先読みナビゲーション性能を向上させた研究。
- 混雑複雑環境における社会的ナビゲーションの予測軌跡予測2016/1/1
大学キャンパスなど実環境で歩行者以外も含む大規模軌跡データセットを構築し、クラス間相互作用と「社会的感受性」を考慮した軌跡予測アルゴリズムを提案・評価した論文。
