Rainer Trauth

収録論文 7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

• 強化学習で強化された動作計画フレームワーク：自動運転における包括的な汎化性能
  自動運転/動作計画2024/2/1

  Frenet座標系で解析的動作計画アルゴリズムを強化学習エージェントで補強し、衝突低減と目標達成率の向上を実現した。

• 自動運転車のための堅牢なマルチエージェントシミュレーションフレームワークによる運転インタラクションの調査
  自動運転シミュレーション2024/2/1

  自動運転車の検証に向けて、車両同士のインタラクションを再現する同期型マルチエージェントシミュレーションフレームワークを提案し、異なる計画手法の統合と評価指標を提供する。

• FRENETIX: 自動運転向け高性能モジュラー動作計画フレームワーク
  動作計画2024/2/1

  サンプリングベースの軌道計画と多目的最適化により、複雑な市街地・高速道路での自律走行を実現するモジュラー型動作計画フレームワークを提案し、実車検証と1750シナリオでの評価を行った。

• 死角を克服：自動運転の安全性向上のための遮蔽考慮
  自動運転/安全性評価2024/2/1

  都市環境で静的・動的障害物が作る死角を検出し、遮蔽された交通参加者の動きを予測して自車軌道の危険度を評価するモジュールを提案し、軌道計画に組み込むことで安全かつ効率的な運転を実現した。

• EDGAR: 自動運転研究プラットフォーム — 機能開発から実世界応用まで
  自動運転2023/9/1

  自動運転研究車両EDGARとそのデジタルツインを公開し、シミュレーションから実車テストまでの一貫した検証環境を提供する。

• TUM自律モータースポーツ：インディ自律走行チャレンジのための自律レーシングソフトウェア
  自律走行2022/5/1

  インディ自律走行チャレンジに参加したTUMチームのソフトウェアスタックとアルゴリズムを紹介し、インディアナポリスとラスベガスでの競技結果を報告する。

• インディ・オートノマス・チャレンジ：限界域で走る自動運転レースカー
  自動運転レース2022/2/1

  自動運転レースカーでインディ・オートノマス・チャレンジに参戦するTUMチームのソフトウェア開発ワークフローとハードウェア・イン・ザ・ループシミュレーション環境を紹介し、高性能自動運転レースソフトウェアの設計方針を概説した論文。