Felix Heide
Princeton University
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
- WorldFoundry：世界知能のための統合インフラストラクチャ世界モデル2026/11/7
生成的世界モデルの定義と評価枠組みを提示し、動画・3D/4D・身体行動・対話型世界システムの推論と評価を再現可能にするオープンソース基盤WorldFoundryを提案した論文。
- 行動自己蒸留による汎用ナビゲーション方策の学習ナビゲーション2026/10/13
人間による言語アノテーションなしで、VLMを教師兼生徒として使い、特権的な軌跡フィードバックから言語条件付きナビゲーション方策を自己蒸留で学習する手法を提案。
- EpicWorldModel: 潜在世界モデルによる探索駆動型プランニングプランニング/世界モデル2026/10/5
部分観測環境で不確実性を考慮した確率的JEPAを学習し、予測エントロピーを探索信号としてCEMプランニングに組み込むことで、隠れた目標の発見と到達を両立させる手法を提案。
- SCION: インスタンス化ニューラルプリミティブによるシーン構成シーン表現2026/10/1
再利用可能なプリミティブとその配置インスタンスでシーンを階層的に表現し、少ないパラメータで高品質な3D再構成と編集を可能にする手法。
- エンドツーエンド運転のためのセルフプレイのスケーリング自動運転2026/6/1
シミュレーション内で大規模なセルフプレイを用いてエンドツーエンド運転モデルを訓練する手法を提案し、実世界への転移を可能にする。
- シナリオ制御：視覚言語で制御可能なベクトル化潜在シナリオ生成シナリオ生成2026/4/1
テキストや画像の指示に基づき、地図や動的エージェントを含む現実的な3D運転シナリオを生成する新しい手法を提案。
- VERDI: 自動運転のためのVLM埋め込み推論自動運転2025/5/1
VLMの推論過程と常識知識を学習時に自動運転スタックへ蒸留し、推論時の大規模VLMコストなしでモジュール型E2Eモデルの性能を向上させる手法を提案。
- Scenario Dreamer: ベクトル化潜在拡散による走行シミュレーション環境の生成sim2real2025/3/1
車線グラフとエージェントの初期配置、および閉ループのエージェント挙動をデータ駆動で生成する自動運転向けシミュレータ。ベクトル化潜在拡散と自己回帰Transformerを組み合わせ、既存手法より高品質・高効率で無限に拡張可能な環境を生成する。
- 説明可能な多物体追跡のための逆ニューラルレンダリング3D多物体追跡/逆レンダリング2024/4/1
RGBカメラからの3D多物体追跡を逆レンダリング問題として捉え、事前学習済み3D物体表現の潜在空間を微分可能レンダリングで最適化する手法を提案。合成データのみで学習し、nuScenesとWaymoで微調整なしに汎化性能を実証した。
- CtRL-Sim: オフライン強化学習による反応的で制御可能な運転エージェント自動運転シミュレーション2024/3/1
実走行データを物理シミュレータで処理して報酬付きオフラインRLデータセットを作り、リターン条件付きマルチエージェント行動モデルを学習することで、現実的かつ制御可能な交通エージェントを生成する手法を提案。
- スパイキングニューラルネットワークのための生体模倣動的しきい値ニューロモルフィック/SNN2022/6/1
生物のニューロンの性質に着想を得た動的しきい値スキームをスパイキングニューラルネットワークに導入し、ロボットの障害物回避や連続制御タスクで既存手法を上回る性能を示した。
- 潜在変数シーケンシャル集合トランスフォーマによるマルチエージェント軌道予測軌道予測2021/4/1
時間方向と社会方向の注意機構を交互に積んだエンコーダ・デコーダで、シーン全体の複数エージェントの将来軌道を1回の推論で整合的に生成するAutoBotsを提案した論文。
