David Paz

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

• 制約付き駐車シーンにおける経路計画への強化学習の適用
  経路計画2026/1/1

  狭い駐車場での切り返しが多い経路計画を、自転車モデルに基づく深層強化学習でリアルタイムに解く手法を提案し、新ベンチマークで従来手法を上回る成功率と効率を達成した。

• Dino-Diffusionモジュラー設計による自動駐車のクロスドメインギャップの橋渡し
  自動運転/駐車2025/10/1

  視覚基盤モデルと拡散ベースの計画を組み合わせ、天候や照明の変化などドメインシフト下でも90%以上の成功率で駐車できる自動駐車パイプラインを提案した。

• SMART: 運転トポロジー推論のためのスケーラブルな地図事前分布の進展
  自動運転/トポロジー推論2025/2/1

  SD地図と衛星画像から地図事前分布モデルを学習し、センサー構成に依存せずスケーラブルな車線トポロジー推論を実現する手法を提案。OpenLane-V2で最大28%の改善。

• MapGS: 新規視点合成によるオンラインマッピングの汎用事前学習とデータ拡張
  オンラインマッピング2025/1/1

  Gaussian Splattingでシーンを再構成し、異なるセンサ構成のカメラ画像を合成してオンラインマッピングモデルを学習させることで、センサ構成の違いへの汎化性能を向上させた研究。

• 標準地図を活用したオンライン道路網認識・推論の強化
  自動運転/オンラインマッピング2024/8/1

  軽量な標準地図(SDマップ)を事前情報としてオンラインHDマップ生成に組み込み、収束の高速化とセンタライン認識性能の30%向上を実現した研究。

• OSM対HDマップ：軌道予測のための地図表現
  軌道予測2023/11/1

  自動運転の軌道予測において、高精細地図の代わりにOpenStreetMapを用いる手法を提案し、予測時間を2倍に延ばしつつ競争力のある性能を達成した。

• TridentNetV2: 動的軌道生成のための軽量グラフ型グローバルプラン表現
  自動運転/軌道生成2022/3/1

  HDマップに依存せず、軽量なグラフ型グローバルプランとシーン表現からリアルタイムに自車周辺の実行可能軌道分布を生成する自律ナビゲーション手法を提案した論文。

• TridentNet: 動的軌道生成のための条件付き生成モデル
  軌道生成2021/1/1

  軽量な地図表現と幾何学的制約を活用し、条件付き生成モデルで走行可能な軌道を学習する手法を提案。検証用の新データセットも公開した。

• 一時停止標識を利用した都市自動運転のための自動キャリブレーション手法
  キャリブレーション2020/10/1

  停止標識を検出してその既知の形状からカメラのキャリブレーションを再調整し、逐次更新で精度を向上させる手法を提案した論文。

• 偏りのない指標による自動運転車のベンチマーク評価
  自動運転2020/6/1

  自動運転システムの性能を公平に比較するため、距離や介入回数だけでなく正規化や走行環境を考慮した指標群を提案し、UCSDの自動運転車両で評価した論文。