Ross Greer
University of California, San Diego
収録論文 16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
- doPlan: 自動運転における多段階言語条件付き計画のための可変ホライズンデータセット自動運転/言語条件付き計画2026/9/29
乗客の自然言語指示を長期的なタスク文脈として扱う自動運転データセットdoPlanを構築し、既存の言語条件付き運転モデルが指示の方向性に沿った行動をとれないことを示した。
- 彼らは何を見ているのか？安全で信頼できる自動運転学習のための視覚-言語-行動モデルの視点から複雑な道路シナリオを解釈する自動運転/解釈可能性2026/7/1
本論文は、自動運転モデルの内部判断を解釈するため、画像から物体を除去する反事実的アブレーション手法CVAAを提案し、各物体の存在がモデルの計画行動に与える因果的影響を分析した。
- 停止が失敗するとき：安全な交通システムのための人間インタラクティブ自動運転による最小リスク条件の再考自動運転2026/6/1
自動運転車の安全フレームワークにおける「停止」だけでは不十分であることを、実世界の事故記録の分析から明らかにし、人間との協調的なインタラクション能力を備えた新たな安全パラダイムの必要性を論じた論文。
- 見る・聴く、内と外：運転者安全評価と知能車両意思決定のためのマルチモーダル人工知能システムマルチモーダル運転支援2026/2/1
車内外の状況と運転者状態を理解するLILO枠組みに音声モダリティを追加したL-LIOを提案し、運転者の酩酊検出、同乗者の音声指示による計画、外部エージェントの曖昧さ解消の3事例で有効性を示した。
- 視覚と言語：自動運転の安全性評価と計画のための新表現とAIVLA2026/2/1
視覚言語モデルを自動運転に応用し、危険検知・軌道計画・言語指示による制約の3事例を検証した研究。
- 視覚言語行動モデルを用いた自動運転におけるシーン応答型ヒューマンインザループ動作計画のための自然言語指示VLA2026/2/1
自由形式の自然言語指示を視覚言語モデルに入力し、自動運転の軌道計画を条件付けるベースラインを実データで評価した研究。指示により極端な失敗が大幅に減り、適切なプロンプトは軌道精度も改善することを示した。
- MTR-VP: 画像コンテキストと複数軌道予測によるエンドツーエンド軌道計画自動運転/軌道計画2025/11/1
ViTエンコーダで画像からコンテキスト埋め込みを生成し、MTRの枠組みで複数軌道予測を行う自動運転の軌道計画手法を提案。Waymoデータセットで評価。
- DepthVision: GANベースのLiDAR-to-RGB合成で堅牢な視覚言語モデルを実現する自動運転フレームワークVLA2025/9/1
LiDARの点群から条件付きGANでRGB風画像を合成し、既存の視覚言語モデルにそのまま入力できるようにすることで、暗所やブレなどの劣化時でも自動運転のシーン理解を向上させる手法を提案。
- 自動運転のための生成AI：フロンティアと機会自動運転2025/5/1
生成AI（VAE・GAN・拡散モデル・LLM）を自動運転スタック全体にどう応用するかを体系的に整理したサーベイ。データ生成からEnd-to-End運転、デジタルツイン、評価・安全・規制まで課題と研究方向をまとめる。
- GPSとNLPを用いた自動データキュレーションによる自動運転向け視覚言語ナビゲーション用指示-行動ペアの生成VLA2025/5/1
GPS音声案内と映像を自動収集し、人手なしで指示-行動ペアを生成するプロトタイプADVLAT-Engineを構築、GPS指示を8種類に分類した。
- 機械から音楽家への創造性と視覚的コミュニケーション：ロボットカメラによるスコア共有人間ロボット共創2024/9/1
「Guided Harmony」音楽ゲームにPTZロボットカメラを組み込み、演奏家の非言語的手がかりに反応させることで、人間とロボットの共創的な音楽体験を探った初期事例研究。
- 視覚なしの軌道予測：自動運転における効率的な能動学習のための自車ダイナミクスをシーン表現として活用能動学習/軌道予測2024/5/1
自車の軌道・動的状態情報をクラスタリングして能動学習のデータ選択に用い、nuScenesの軌道予測でランダムサンプリングより効率的に性能を向上させる手法を提案した。
- 遮蔽や情報欠損に対応するマルチビュー視覚融合のためのアンサンブル学習：実世界データによる評価と運転者手活動認識への応用マルチモーダル融合2023/1/1
複数カメラの映像を後期融合するCNNアンサンブルを構築し、遮蔽やセンサ故障による情報欠損を補完して運転者の手の活動を高精度に認識する枠組みを提案・評価した。
- 自動運転経路計画における顕著性を考慮した標識分類：新規データセットによる実験的検討自動運転2021/12/1
自動運転車にとって重要な標識かどうかを示す「標識顕著性」を定義した新データセットを構築し、標識画像と車両の走行操作情報を組み合わせた畳み込みネットワークで76%の精度で予測できることを示した。
- 自動運転車が人間に運転交代を促すタイミングの実データモデリング自動運転・ヒューマンインタラクション2021/4/1
実車の自動運転中にドライバーが運転を引き継ぐまでの時間（TOT）を、複数の車内カメラ映像から連続的に予測するモデルを構築した研究。
- 車線方位を考慮した補助損失による自動運転の軌道予測軌道予測2020/11/1
車線の進行方向に反する軌道を罰する微分可能な新指標を補助損失として導入し、MTPやMultiPathモデルを拡張してnuScenesベンチマークで車線追従性の高い予測を実現した。
