Rahul Sengupta

収録論文 3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

• PhaseShift: 信号交差点を横断するトポロジー認識型データ調和とモデル統合
  交通予測2026/8/26

  交差点ごとに別々に学習されていた交通行動モデルを、トポロジーを考慮した共通表現に調和させ、単一の再利用可能なバックボーンに統合するフレームワークを提案。複数交差点での評価で、局所モデルより長期的な予測精度が向上することを示した。

• 信号交差点の閉ループマイクロシミュレーションのための生成モデル
  交通シミュレーション2026/6/1

  信号交差点での車両間の複雑な相互作用を捉えるため、アクター中心の生成モデルEnactorを提案し、閉ループで安定した交通シミュレーションを実現した。

• 交通シミュレータから代理世界モデルへ：Enactor
  交通シミュレーション2026/3/18

  交通マイクロシミュレータの限界を克服するため、Transformerベースのアクター中心生成モデルを提案し、交差点での物理的に一貫した軌道生成を実現。SUMOと組み合わせたシミュレーション・イン・ザ・ループで長期的な性能を評価した。