Alexandre Bayen

収録論文 7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

• VehDyn: 車両ダイナミクス評価のための運転世界モデルベンチマーク
  運転世界モデル2026/9/27

  CARLAとCarSimを連携させたデータセットを構築し、生成された運転動画が車両の運動学・動力学にどれだけ従っているかを階層的に評価するベンチマークを提案した。

• 混合自律交通制御の実現
  混合自律交通制御2023/10/1

  自動運転車が他の手動運転車からなる交通流を制御する「混合自律交通制御」を実証するため、100台の車両からなる協調フリートを運用可能な拡張可能なオープンソースのハードウェア・ソフトウェアプラットフォームを開発し、実地走行試験を行った。

• 分散型車両調整：Berkeley DeepDriveドローンデータセットと合意形成ベースのモデル
  自動運転/マルチエージェント2022/9/1

  右方優先などの明示的ルールがない道路での人間の分散的な衝突回避調整を研究するため、ドローン映像20本を含むデータセットと、優先順位の創発を説明する合意形成ベースのモデリング枠組みを提案した。

• 自動運転のためのマルチエージェント敵対的安全性解析
  安全性解析2021/12/1

  車間追従シナリオを微分ゲームとして定式化し、エージェント間の微妙な相互作用を考慮したモデリングでHamilton-Jacobi安全性解析の保守性を低減する手法を提案・比較した。

• 分散型自動運転車とマルチエージェント強化学習による混合交通流の最適化
  交通流制御/マルチエージェントRL2020/11/1

  サンフランシスコ・オークランド・ベイブリッジの縮小モデルである二段階ボトルネックにおいて、完全分散型のマルチエージェント強化学習で自動運転車を制御し、混入率5%で20%、40%で33%のスループット改善を達成した。手設計のフィードバック制御より優れ、局所センシングのみでも有効な戦略が可能なことを示した。

• 敵対的集団を用いたロバスト強化学習
  ロバスト強化学習2020/8/1

  単一の敵対者ではなく敵対者の集団をランダムに初期化して訓練中に一様サンプリングすることで、動力学の変動に対してよりロバストで分布外汎化も改善する方策を得る手法を提案した論文。

• シミュレーションから実機スケール都市へ：自動運転車による交通制御のゼロショット方策転移
  sim2real2018/12/1

  深層強化学習でラウンドアバウト合流を制御する自動運転方策を訓練し、ノイズ注入あり/なしを比較。ノイズあり方策のみが1/25スケール実機都市で衝突なく合流調整を維持し、平均旅行時間5%・最大22%削減を達成した。