Khaled S. Refaat

収録論文 5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

• MotionLM: 言語モデリングとしてのマルチエージェント運動予測
  運動予測2023/9/1

  連続的な軌道を離散的なモーショントークンの系列として表現し、マルチエージェントの運動予測を言語モデリングタスクとして解く手法を提案。Waymo Open Motion Datasetで最先端性能を達成。

• 3D人間キーポイントを用いた歩行者の横断行動認識と軌道予測
  歩行者予測2023/6/1

  3D人間キーポイントを活用したマルチタスク学習により、歩行者の横断行動認識と将来軌道予測を同時に行い、補助タスクと対照学習で精度を向上させた研究。

• 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。

• MultiPath++: 行動予測のための効率的な情報融合と軌道集約
  行動予測2021/11/1

  自動運転の行動予測において、ポリラインによる疎なシーン表現と生のエージェント状態を融合するモデルを提案し、静的アンカーを学習可能な潜在アンカーに置き換え、出力集約手法を探求することでArgoverseなどで最高性能を達成した。

• 自動運転における重要エージェントの優先順位付け
  自動運転2019/9/1

  自動運転車周囲のエージェントを意思決定への影響度でリアルタイムにランク付けするシステムを提案し、シミュレーションで生成したデータセットで学習したモデルの有効性を実車で示した。