Basant Sharma
IIIT Delhi
収録論文 10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
- モデルベース模倣学習による単眼視ナビゲーションナビゲーション2026/11/7
学習した衝突モデルを軌道最適化に組み込み、人間のデモからリスクと目標進行のバランスを模倣学習することで、単眼カメラのみで混雑環境を安全にナビゲーションする手法を提案した。
- 危険を冒すな！LiDARのみの群衆ナビゲーションのための軌道条件付き分布リスク群衆ナビゲーション2026/10/29
LiDARの占有グリッド履歴から候補制御列ごとの最小クリアランス分布を予測し、衝突リスクを評価するエンドツーエンドの群衆ナビゲーション計画手法DRIPを提案。最大45人の歩行者環境で成功率向上・衝突減少・停止回避を実現した。
- MonoMPC: 学習した衝突モデルとリスク対応型モデル予測制御による単眼視ナビゲーションナビゲーション2025/8/1
単眼RGBカメラからの推定深度を直接衝突判定に使わず、学習した衝突モデルへの入力として活用し、リスク対応型MPCで未知環境をナビゲーションする手法を提案。
- 確率的ダイナミクス下での最大平均不一致を活用した軌道最適化軌道最適化2025/1/1
確率的な環境でのリスクを考慮した軌道最適化において、衝突リスク評価に必要なサンプル数を削減するため、最大平均不一致（MMD）を用いて少数のロールアウトから統計情報を抽出する手法を提案した。
- MMD-OPT：最大平均差異に基づく自動運転のためのサンプル効率の良い衝突リスク最小化自動運転/リスク最小化2024/12/1
動的障害物の予測分布に対して、再生核ヒルベルト空間への埋め込みと最大平均差異（MMD）を用いて衝突リスクのサンプル効率の良い代理指標を定義し、軌道最適化に適用する手法を提案。CVaRベースの手法より少ないサンプルで安全な軌道が得られることを示した。
- VQ-VAEと微分可能最適化による自動運転のためのサンプリング分布と安全フィルタの学習自動運転2024/3/1
VQ-VAEでマルチモーダルな走行軌道のサンプリング分布を学習し、微分可能最適化に基づく安全フィルタで衝突回避を保証する手法を提案。
- 密集交通における自動運転のための行動入力のエンドツーエンド学習自動運転/運動計画2023/10/1
フレネ座標系での軌道サンプリングに用いる行動入力を、微分可能な軌道最適化層を組み込んだニューラルネットワークでエンドツーエンド学習し、衝突率低減と運転効率向上を実現した。
- ヒルベルト空間埋め込みによる多峰性不確実障害物軌道予測の軌道最適化軌道最適化2023/10/1
障害物の多峰性軌道予測分布を再生核ヒルベルト空間に埋め込み、確率的制約最適化を分布マッチングとして解くことで、安全な自動運転軌道を効率的に生成する手法を提案した。
- PRIEST: 投影誘導サンプリング最適化による自律ナビゲーションナビゲーション2023/9/1
未知・動的環境での移動ロボットのナビゲーションにおいて、サンプリングベースの軌道最適化に投影最適化を組み合わせ、局所解に陥りにくくリアルタイム性も確保した手法を提案。ROS上で成功率と移動時間を改善。
- UAP-BEV: 周囲単眼画像から生成したBEVを用いた不確実性考慮型プランニング自動運転/プランニング2023/6/1
単眼画像から生成した時空間BEV予測のノイズを不確実性としてモデル化し、衝突確率を考慮した低コスト軌道をサンプリングベース最適化で生成する自動運転プランニング手法を提案。
