Ben Sapp
収録論文 8本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
自動運転軌道予測運動予測3D知覚予測動き予測
※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
- MAGNIFIED: マルチモーダル大規模言語モデルの強化学習による動作計画の微調整自動運転2026/6/1
自動運転の動作計画のために、マルチモーダル大規模言語モデルを強化学習で微調整し、トークン単位の報酬を用いて計画目的に合わせる手法を提案した。
- MotionDiffuser: 拡散モデルによる制御可能なマルチエージェント軌道予測軌道予測2023/6/1
拡散モデルを用いて複数エージェントの将来軌道の同時分布を学習し、微分可能なコスト関数による制約付きサンプリングで制御可能な予測を実現した研究。
- CausalAgents: 因果関係を用いた運動予測のロバスト性ベンチマーク運動予測2022/7/1
自動運転の運動予測モデルのロバスト性を評価するため、Waymo Open Motion Datasetに因果エージェントのラベルを付与し、非因果エージェントを削除する摂動ベンチマークを構築した。最先端モデルが非因果的な摂動でも大きく性能変化することを示し、改善手法も検討した。
- VN-Transformer：ベクトルニューロンのための回転同変アテンション3D知覚2022/6/1
ベクトルニューロンに回転同変なアテンション機構を導入し、非空間属性のサポートや点群解像度の多スケール削減を実現したVN-Transformerを提案。3D形状分類と動作予測で有効性を示した。
- StopNet: 都市自律走行のためのスケーラブルな軌道・占有予測予測2022/6/1
都市部の自動運転向けに、シーン全体を疎な入力で表現し、数百のエージェントの軌道と確率的占有グリッドを低遅延で同時予測する手法を提案。
- 自動運転の動き予測のための占有フローフィールド動き予測2022/3/1
複数エージェントの動き予測のため、各セルに占有確率と2次元フローベクトルを持つ時空間グリッド表現を提案し、占有予測・動き推定・ID復元で有効性を示した論文。
- Scene Transformer：複数エージェントの軌道を統合予測する統一アーキテクチャ軌道予測2021/6/1
自動運転向けに、全エージェントの将来軌道を相互作用を考慮して同時に予測するTransformerベースのモデルを提案し、2つのデータセットで最先端性能を達成した。
- Waymo大規模インタラクティブ運動予測データセット運動予測2021/4/1
自動運転向けに、車両・歩行者・自転車の相互作用を含む10万シーン超・570時間の大規模運動予測データセットを構築し、単体・共同予測の評価指標とベースラインモデルを提供した論文。
