Shoaib Azam

収録論文 6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

• 自動運転のための拡散ポリシーにおける離散対照学習
  自動運転2025/3/1

  人間の運転データから対照学習で運転スタイルの辞書を抽出し、量子化して条件付き拡散ポリシーを学習することで、より安全で人間らしい運転行動を生成する手法を提案した。

• 自動運転交通シミュレーションの安全性を高めるデータ駆動型拡散モデル
  自動運転シミュレーション2024/10/1

  運転行動の複雑さと交通密度を考慮した敵対的ガイダンス関数を拡散モデルに導入し、より効果的で現実的な安全クリティカルな交通シナリオを生成する手法を提案した。

• 多様で一貫した人間の運転行動をデータ駆動でシミュレーションする課題
  自動運転シミュレーション2024/1/1

  人間の運転行動の多様性と一貫性を考慮したデータ駆動型シミュレーションモデルの数理フレームワークを提案し、NGSIMデータセットで物理ベースモデルより現実的な再現が可能なことを示した。

• 効果的な畳み込みネットワーク設計によるレーダー・LiDAR融合物体検出
  センサーフュージョン2023/10/1

  レーダーとLiDARのデータを二枝構造と加法的注意で統合し、並列フォーク構造でスケール変化に対応する物体検出手法を提案。悪天候下でも高精度を実現。

• 文脈表現とマルチモーダル融合によるエンドツーエンド自動運転
  自動運転2022/10/1

  人間の運転知覚に倣い、3台のカメラと鳥瞰図セマンティクスを自己注意機構で融合し、Vision Transformerで時系列的にウェイポイントを予測するエンドツーエンド自動運転フレームワークを提案した。

• イベントカメラとRGBカメラの融合によるステアリング角予測のためのマルチモーダル学習
  マルチモーダル融合/自動運転2022/2/1

  フレームベースRGBカメラとイベントカメラのデータを自己注意層付きエンコーダで融合し、自動運転の横方向制御のためのステアリング角をエンドツーエンドで予測するDRFuserを提案し、独自データセットで有効性を示した。