Raphael Trumpp

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

• 減衰残差方策最適化による実世界自動運転レースの効率化
  強化学習/自動運転2026/3/1

  残差方策学習を拡張し、ベース方策を徐々に減衰させて単独のニューラル方策を得る手法を提案し、1/10スケールの自動運転レースでシミュレーションと実機の両方で性能を向上させた。

• 周辺予測から統合予測へ：自動運転のためのシーン整合的な軌道予測手法の評価
  軌道予測2025/7/1

  自動運転における軌道予測で、各エージェントを独立に予測する周辺予測と、相互作用を考慮した統合予測の手法を体系的に比較し、精度・多様性・推論効率を評価した。

• RaceMOP: 残差方策学習を用いたマルチエージェント自律レースのためのマップレスオンラインパスプランニング
  マルチエージェント/経路計画2024/3/1

  人工ポテンシャル場をベース方策とし、残差方策学習を組み合わせることで、地図なしで局所観測のみから高速な追い越しを行うマルチエージェントレース用プランナを提案した。

• F1TENTH自律走行の統一：サーベイ、手法、ベンチマーク
  自律走行2024/2/1

  1/10スケールのF1TENTH自律走行研究をサーベイし、古典的手法と学習手法を整理してベンチマーク評価を提供した論文。

• 鳥瞰図状態表現を用いた都市運転ポリシーの効率的学習
  自動運転/強化学習2023/5/1

  自動運転の強化学習において、鳥瞰図表現と再帰的学習アーキテクチャを提案し、CARLAシミュレータで従来のフレームスタッキング法より効率的に学習できることを示した。

• 自律レースカーの車両制御のための残差方策学習
  制御/強化学習2023/2/1

  古典的な経路追従制御器に学習ベースの残差制御を組み合わせ、F1TENTHシミュレータで平均4.55%のラップタイム短縮を実現した。

• 深層マルチエージェント強化学習による自動運転車と歩行者の衝突回避インタラクションのモデル化
  マルチエージェント強化学習2021/9/1

  無標識横断歩道での自動運転車と歩行者の相互作用をマルコフ決定過程としてモデル化し、歩行者も強化学習エージェントとして扱う深層マルチエージェント強化学習で衝突回避方策を学習・評価した研究。