Dimitar Filev
収録論文 12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
- NaviDriveVLM: 自動運転のための高レベル推論と動作計画の分離自動運転2026/3/1
自動運転向けに、大規模な推論モデルと軽量な動作生成モデルを分離したフレームワークを提案し、nuScenesベンチマークで性能を向上させた。
- 四肢麻痺者が脳コンピュータインターフェースで市販車を運転BCI2025/8/1
四肢麻痺の患者が脳に埋め込んだ電極でカーソル操作を行い、シミュレーションと実車の遠隔運転を達成した。
- 自動運転における強化学習ベースの運動計画：運転タスクの観点から得られた教訓のサーベイ運動計画2025/3/1
自動運転の運動計画に強化学習を適用した研究を、タスクごとの特徴と要件に焦点を当てて体系的にレビューし、設計上の教訓と今後の課題をまとめたサーベイ論文。
- 自律走行の学習：人間の入力で強化されたオフロードナビゲーション自律走行2025/2/1
単眼カメラと5～10分の人間の運転デモのみを用いて、オフロード環境での走行を学習するローカルプランナを提案。手動調整なしで実世界に適応できる。
- KARNet: カルマンフィルタ拡張リカレントニューラルネットワークによる自動運転の世界モデル学習世界モデル2023/5/1
前方カメラ画像のみから交通流の潜在表現を学習するため、カルマンフィルタを組み込んだRNNアーキテクチャを提案し、模倣学習と強化学習の両設定で有効性を示した。
- 不確かな区分アフィン系に対する非凸制約下でのロバスト・アクション・ガバナと安全強化学習安全強化学習2022/7/1
パラメータ不確かさと加法性不確かさを持つ区分アフィン系に対し、非凸制約を満たすロバスト・アクション・ガバナを提案し、強化学習の探索中も安全性を保証する手法を開発した。
- 自動運転車のための堅牢なAI運転戦略自動運転2022/7/1
強化学習と制御バリア関数を組み合わせ、高速道路での自動運転において安全に学習・適応できる堅牢なAI運転戦略を提案する。
- CARNet: 自動運転タスクにおける潜在ダイナミクス学習のための動的オートエンコーダ自動運転/表現学習2022/5/1
オートエンコーダとリカレントネットワークを組み合わせ、自動運転のセンサデータから現在の潜在表現と将来の潜在表現を同時に学習するCARNetを提案し、模倣学習と強化学習の両設定で有効性を示した。
- 限られた駐車場情報下での駐車スペース探索に対するゲーム理論的アプローチゲーム理論/駐車探索2020/5/1
駐車場のレイアウトと現在の車両数という限られた情報のみを用い、ゲーム理論に基づいて最適な駐車スペースを探索する手法を提案し、シミュレーションで既存のヒューリスティック手法より低コストを達成した。
- 安全性を強化した深層強化学習による自動運転自動運転/強化学習2019/10/1
ルールベースと学習ベースの安全機構を組み合わせ、将来の衝突リスクを予測して報酬に反映する自動運転向け強化学習システムを提案した。
- 潜在リスクのオンライン認識による安全な自動運転制御システムモデリングのためのオンライン進化フレームワーク自動運転/安全制御2019/8/1
オンラインで進化する有限状態機械(e-FSM)を用い、自動運転車が予期せぬ状況を認識して適切な行動を選べるようにする安全制御モデリングのフレームワークを提案し、車間追従シナリオで衝突の潜在リスクを持つ状態の認識精度を検証した。
- 深層強化学習による自動運転車の高速道路走行自動運転/強化学習2019/4/1
自動運転車がシミュレーション交通と直接相互作用して意思決定を学習する強化学習手法を提案し、短期的な安全チェックを組み込むことで学習効率と安全性を向上させた。
