Wei Zhan
University of California, Berkeley
収録論文 85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
- TerraTransfer++：専門家デモ不要のエンドツーエンド自動運転プランナー自動運転/自己対戦/蒸留2026/10/21
ベクトル化シミュレータでの自己対戦によりポリシーを事前学習し、そのロールアウトをフローマッチング軌道教師へ蒸留、凍結視覚バックボーン上の軽量アダプタで再現することで、専門家デモなしにエンドツーエンド自動運転プランナーを学習する手法。
- SHRED: 専門家デモンストレーションなしの異種道路利用者のための自己対戦交通シミュレーション2026/10/14
車・歩行者・自転車をランダム初期化から大規模異種自己対戦で同時訓練し、デモなしで現実的な交通行動と計画性能を実現するフレームワークを提案。
- STRIKE: 物理世界モデリングのための視覚状態遷移学習世界モデル2026/10/7
現在の画像と遷移記述・経過時間から次のシーン状態を予測する遷移モデルを学習し、VLMプランナと組み合わせて物理的に整合した動画生成を実現するフレームワーク。
- X-Reset: クロスエンボディメント・リセットによる物体中心強化学習のスケーリングマニピュレーション2026/9/28
人間の手と物体のデモンストレーションをロボットのリセット状態に変換し、汎用物体中心報酬での強化学習の探索問題を解決するフレームワークを提案。
- DexTacWAM: 巧みな操作のための視触覚ワールドアクションモデルマニピュレーション2026/9/21
各指先の触覚を個別に符号化し、指・姿勢を考慮した圧縮器で統合して動画拡散ワールドモデルに注入する視触覚ワールドアクションモデルを提案し、接触の多い両手巧み操作タスクで大幅な性能向上を達成した。
- AdaDexGrasp: 3次元視覚触覚表現融合による適応的器用把持マニピュレーション2026/8/1
視覚と触覚を統合した表現を用いて、把持計画と接触後の適応的修正を行う統一フレームワークを提案し、多様な物体での把持成功率と汎化性を向上させた。
- TerraZero: ゼロデモンストレーション自己対戦スケールのための手続き型運転シミュレーション自動運転/シミュレーション2026/7/1
強化学習スケールで高速かつ現実的な地図構造に基づく多様な運転シナリオを生成する手続き型シミュレータと自己対戦学習スタックを提案し、ゼロデモンストレーションで汎化する運転ポリシーを訓練した。
- T-Rex: 触覚反応型巧みな操作触覚/操作2026/6/1
触覚信号に動的に反応する操作を実現するため、大規模な触覚データセットと可変レートのMixture-of-Transformersアーキテクチャを導入し、12の操作タスクで成功率を大幅に向上させた。
- TerraTransfer: 専門家のデモなしで学ぶエンドツーエンド運転ポリシー自動運転2026/6/1
ベクトル化シミュレータでの自己対戦により運転ポリシーを事前学習し、視覚バックボーンとの潜在空間を整列させることで、専門家デモなしでエンドツーエンド運転を実現する手法を提案。
- LMGenDrive: マルチモーダル理解と生成的ワールドモデルを統合したエンドツーエンド運転自動運転2026/4/1
本論文は、LLMベースのマルチモーダル理解と生成的ワールドモデルを統合した初のエンドツーエンド自動運転フレームワークLMGenDriveを提案し、将来の運転ビデオと制御信号を同時生成することで、長尾・オープンワールドシナリオへの一般化を向上させる。
- スペクトラルスプラット：運転シーンのための外観分離型フィードフォワードガウシアンスプラッティング3D再構成/ガウシアンスプラッティング2026/4/1
運転シーンの3D再構成において、幾何学と外観（照明・天候など）を分離するフィードフォワードガウシアンスプラッティング手法を提案し、外観の転送や再照明を可能にした。
- HetroD: 異種交通環境における自動運転のための高忠実度ドローンデータセットとベンチマーク自動運転データセット2026/2/1
歩行者・自転車・二輪車などが混在する異種交通環境を対象に、ドローンで収集した大規模データセットと、予測・計画・シミュレーションの標準ベンチマークを構築した。
- SPACeR: 集中参照モデルによる自己対戦アンカリング自動運転/自己対戦RL2025/10/1
事前学習済みのトークン化自己回帰運動モデルを集中参照ポリシーとして自己対戦強化学習を誘導し、人間らしい運転行動を効率的に学習するフレームワークを提案。
- R3D2: 拡散モデルによる自動運転シミュレーションへのリアルな3Dアセット挿入sim2real2025/6/1
拡散モデルを用いて、自動運転のニューラルレンダリングシーンに影や照明を考慮したリアルな3Dアセットをリアルタイムで挿入する手法を提案。
- LangTraj: 言語条件付き軌道シミュレーションのための拡散モデルとデータセット拡散モデル/交通シミュレーション2025/4/1
自然言語で交通シナリオ内の全エージェントの挙動を制御できる拡散モデルと、その学習用の大規模データセットを提案し、自動運転のテストを柔軟かつ現実的にする。
- 高速レースにおけるフェアプレイ：自律レーシングシステムへのスポーツマンシップの統合自律レーシング2025/3/1
自律レーシングにスポーツマンシップを組み込むため、二段階のゲーム理論的枠組みを提案し、競争性能を保ちつつ安全で公正な走行を実現する。
- 物理特性を考慮したオンラインマスキング推論によるロボットパレタイズマニピュレーション2025/2/1
強化学習とオンライン学習で動的に更新する行動空間マスキングを用い、箱の密度や剛性といった物理特性を考慮して積み付け計画を立てる手法を提案し、実機のロボットパレタイザで有効性を検証した。
- DexHandDiff: 適応的巧みな操作のための相互作用を考慮した拡散計画マニピュレーション2024/11/1
接触を伴う巧みな操作のための拡散計画フレームワーク。接触前後の二段階拡散とLLMによるガイダンス生成で、訓練分布外の目標にも適応できる。
- 言語駆動型方策蒸留によるマルチエージェント強化学習の協調運転VLA2024/10/1
LLMを教師エージェントとして用い、その意思決定を小規模な生徒エージェントに蒸留することで、協調運転タスクにおけるMARLの学習効率と性能を向上させる手法を提案した。
- P2 Explore: 階層予測を用いた未知の雑然環境における効率的探索探索2024/9/1
雑然とした屋内環境の間取りを予測するFPUNetを提案し、予測した部屋のトポロジーに基づいて訪問順を最適化することで、ロボット探索の経路長を短縮する手法を実現した。
- 物体部分シーンフローによる具現化非依存の行動計画行動計画2024/9/1
対象物体の部分運動を3Dシーンフローとして予測し、その変換から多様なロボットの行動軌道を生成する具現化非依存の手法を提案。
- DSLO: 不整合な時空間伝播に基づく深層シーケンスLiDARオドメトリLiDARオドメトリ2024/9/1
LiDAR点群の時系列から自己位置推定を行う深層学習手法を提案し、空間特徴の再利用やゲート付き階層的姿勢精緻化、時間的特徴伝播により、KITTIとArgoverseで精度と速度を両立した。
- スパース拡散方策：ロボット学習のためのスパースで再利用可能かつ柔軟な方策VLA2024/7/1
Transformerベースの拡散方策にMixture of Expertsを組み込み、タスクごとに専門家を選択的に活性化することで、マルチタスク学習や継続学習を効率化する手法を提案した。
- WOMD-Reasoning: 運転シーンにおけるインタラクション推論のための大規模データセットVLA2024/7/1
実世界の運転シーンにおける交通ルールに基づくインタラクションを記述・推論する300万件のQ&Aデータセットを構築し、それを用いた運転動作言語モデルMotion-LLaVAを提案した。
- Residual-MPPI：連続制御のためのオンラインポリシーカスタマイズオンライン計画2024/7/1
学習済みポリシーの行動分布のみを用い、実行時にMPPIで残差行動を計画することで、追加学習なしに新しい性能指標へ数ショット／ゼロショットで適応させる手法を提案。
- MEReQ: 人間の介入からサンプル効率よく方針を整合させる最大エントロピー残差Q逆強化学習模倣学習/逆強化学習2024/6/1
人間の介入フィードバックから、事前方針と人間の報酬の差分を残差報酬として推定し、残差Q学習でサンプル効率よくロボットの方針を人間の好みに整合させる手法を提案。
- ロボティクスにおけるNeRF：サーベイNeRF2024/5/1
NeRFのロボティクスへの応用と、ロボティクス展開に向けたNeRF自体の改良に関する研究を体系的にまとめたサーベイ論文。
- 反復的行動マスキング学習によるロボットパレタイズのためのタスクプランナの効率的強化学習マニピュレーション2024/4/1
ロボットパレタイズのタスク計画において、教師あり学習で行動空間を反復的に枝刈りすることで強化学習を効率化する手法を提案した。
- 汎化性と解釈性を両立する運動予測：深層変分ベイズアプローチ運動予測2024/3/1
周囲車両の将来挙動を予測するため、目的地の空間分布を変分混合ガウスで推定する解釈可能な生成モデルGNeVAを提案し、分布外ケースへの汎化性も向上させた。
- DrPlanner: 大規模言語モデルを用いた自動運転車のモーションプランナーの診断と修復自動運転/モーションプランニング2024/3/1
大規模言語モデルを活用し、自動運転車のモーションプランナーを自動的に診断・修復するフレームワークを提案。
- BeTAIL: 人間のレーシングゲームプレイからの行動トランスフォーマー敵対的模倣学習模倣学習2024/2/1
人間のレースゲームプレイのデモから学ぶ行動トランスフォーマー方策に、オンライン敵対的模倣学習の残差方策を組み合わせ、環境適応性とサンプル効率を改善した手法を提案。
- PhyGrasp: 物理常識推論でロボット把持を汎化するマルチモーダル大規模モデルマニピュレーション2024/2/1
言語と3D点群を統合した大規模モデルで物体の物理的性質を推論し、未知の素材や形状でも人間の指示に沿った把持姿勢を生成する。
- 自動運転における効率的なPOMDP計画のためのオンライン信念予測学習自動運転計画2024/1/1
TransformerとRNNメモリで他車の意図をオンライン更新する信念予測モデルを構築し、マクロ行動とDQN事前分布を用いたMCTS計画で自動運転のPOMDP意思決定を効率化した。
- SAFE-SIM: 拡散モデルで制御可能な敵対エージェントによる安全臨界閉ループ交通シミュレーション自動運転シミュレーション2024/1/1
拡散モデルのノイズ除去過程に敵対項を組み込み、衝突タイプや攻撃性を制御しつつ現実的な長尾の安全臨界シナリオを閉ループで生成するシミュレーションフレームワークを提案。
- LanguageMPC：大規模言語モデルを自動運転の意思決定者として活用自動運転2023/10/1
大規模言語モデル（LLM）に常識推論させて自動運転の意思決定を行い、その判断を低レベル制御器に変換して車両制御に統合する手法を提案した論文。
- Open X-Embodiment: ロボット学習データセットとRT-XモデルVLA2023/10/1
21機関・22種のロボットからなる大規模データセットを構築し、異なるロボットやタスクに適応できる汎用ロボット方策RT-Xを学習した研究。
- RSRD: 安全で快適な自動運転のための路面再構成データセットとベンチマーク自動運転/データセット2023/10/1
多様な走行条件下で収集した高解像度・高精度の路面再構成データセットRSRDを構築し、深度推定とステレオマッチングによる路面プロファイル復元のベンチマークを提供した。
- 静的環境と群衆環境における運動力学的局所計画のための長期動的ウィンドウ法ナビゲーション2023/10/1
長期動的ウィンドウ法とグラフ最適化を組み合わせ、差動車輪ロボットの運動力学的制約を満たしつつ、静的環境と群衆環境の両方で安全で滑らかな局所計画をリアルタイムに生成する手法を提案した。
- ロボットマニピュレーションのための人間指向表現学習マニピュレーション2023/10/1
人間の知覚スキルを模したマルチタスク微調整とTask Fusion Decoderにより、視覚エンコーダの表現をロボット操作タスク向けに改善する手法を提案。
- 適応的時空間ボクセルに基づく高速道路交通流における自動運転の軌道計画軌道計画2023/10/1
動的環境に適応する時空間ボクセルで走行可能領域を構築し、二次計画法の枠組みを保ちながら軌道計画を最適化する手法を提案し、複雑な交通流での安全性を実証した。
- ガイド付きオンライン蒸留：オフラインデモンストレーションによる安全強化学習の促進安全強化学習2023/9/1
オフラインのDecision Transformerを軽量ポリシーに蒸留し、オンライン安全強化学習でガイドすることで、安全性を保ちつつ高性能な運転ポリシーを学習するフレームワークGOLDを提案。
- 自動運転レースにおけるモデル誤差補償のための二重反復ガウス過程回帰制御/モデリング2023/5/1
自動運転レースの計画と制御の両方のモデル誤差を2つのガウス過程回帰で補償し、反復的にデータを収集する手法を提案し、高忠実度シミュレータで性能と安定性の向上を示した。
- 運転者キャラクタの編集：対話型交通シミュレーションのための社会的に制御可能な行動生成交通シミュレーション2023/3/1
実世界の運転データから礼儀正しさの度合いを定量化し、指定した礼儀レベルに応じた人間らしい運転軌道を生成するモデルを提案した。
- モデルベース計画と制御によるタイムトライアルレースでの人間レーサー超え自動運転レース2022/11/1
高忠実度レーシングシミュレータGran Turismo Sportにおいて、オフライン軌道計画とオンラインMPCを組み合わせたモデルベース制御フレームワークを改良し、人間エキスパートのトップ0.95%のラップタイムを達成した研究。
- 時が明かす：時間的多視点3D物体検出の新たな展望とベースライン3D物体検出2022/10/1
長期履歴の画像からコストボリュームを生成し、短期の細粒度マッチングと組み合わせることで、時間的多視点3D物体検出の精度を大幅に向上させた研究。
- 反応型シミュレーションにおける閉ループ安定性の分析と向上sim2real2022/8/1
自動運転の反応型シミュレーションが数ステップで不安定になる問題を分析し、運動学的車両モデルを組み込むことで閉ループ安定性を改善する手法を提案した。
- SST-Calib: LiDARとカメラ間の時空間パラメータ同時キャリブレーションキャリブレーション2022/7/1
セマンティックセグメンテーションを両センサに適用し、画素単位の双方向損失とオプティカルフローの速度情報を用いて、LiDARとカメラ間の幾何・時間パラメータをラベルなしで同時に推定する手法を提案。
- 予測ヒューリスティックを用いた効率的なゲーム理論的計画法による社会的に適合する自動運転自動運転計画2022/7/1
自動運転における社会的相互作用を考慮した計画問題に対し、予測アルゴリズムをヒューリスティックとして組み込んだモンテカルロ木探索に基づく効率的な軌道計画法を提案し、多様な運転行動と他車の選好推定を可能にした。
- 目標条件付きオフライン強化学習による階層的計画階層的計画2022/5/1
低レベルの目標条件付きオフラインRL方策と高レベルの目標プランナを組み合わせ、長期タスクを階層的に計画する手法を提案した論文。
- 介入的行動予測：過信した予測を避けるインタラクティブ予測行動予測2022/4/1
自動運転のインタラクティブ予測において、計画軌道を介入として扱う介入的行動予測（IBP）を提案し、時間的独立性を検証するShapley値ベースの評価指標を導入した論文。
- DetMatch：2Dと3Dの半教師あり物体検出を統合するデュアルティーチャーフレームワーク半教師あり学習2022/3/1
RGB画像と点群の相補性を活かし、2Dと3Dの半教師あり物体検出を統合的に学習するフレームワークを提案。両センサーで検出された物体を基に高品質な擬似ラベルを生成し、単一モダリティの誤り伝播を抑制する。
- ドメイン知識に基づく疑似ラベルで解釈可能な目標条件付き対話型軌道予測軌道予測2022/3/1
自動運転の対話型軌道予測において、CVAEの潜在空間にドメイン知識を反映した疑似ラベルを導入し、事後崩壊を防ぎつつ解釈可能な相互作用モードを学習する手法を提案した。
- 転移可能で適応性のある運転行動予測行動予測2022/2/1
人間の認知モデルを模倣した階層的フレームワークHATNを提案し、多エージェント密集交通環境での運転行動を高精度かつ転移・適応可能に予測する。
- 車両意図予測のための因果ベース時系列ドメイン汎化意図予測2021/12/1
構造的因果モデルと再帰潜在変数モデルを組み合わせ、未知の走行環境でも車両意図を高精度に予測するドメイン汎化手法を提案した。
- 運転行動予測のための階層型適応・転移ネットワーク行動予測2021/11/1
人間の認知を模した階層型フレームワークで、意図識別と行動生成を分けて多エージェント密集交通での運転行動を予測し、交差点やラウンドアバウトの実データで精度と転移性の高さを示した論文。
- 未知への対処：悲観的オフライン強化学習オフライン強化学習2021/11/1
オフライン強化学習における分布シフト問題に対し、訓練データに存在しない状態の価値を意図的に低く見積もる悲観的価値関数を提案し、OOD状態への対処で性能を向上させた。
- 対話型自動運転のための反復的模倣方策改善自動運転/模倣学習2021/9/1
実都市交通のデータから弱いシミュレータを構築し、A*プランナを疑似エキスパートとしてデータ集約を反復することで、自動運転の模倣学習方策を改善する手法を提案した。
- 実時間確率制約付きガウス信念空間計画のための制約付き反復LQG運動計画2021/8/1
不確実性下の運動計画を確率制約付きガウス信念空間計画として定式化し、実時間で解く制約付き反復LQGアルゴリズムを提案した。自動運転の静的・動的障害物計画シミュレーションで、不確実性への適切な対処と高速計算を実証した。
- 都市環境におけるレーンレベルHDマップの自動構築HDマップ2021/7/1
OpenStreetMapと車載カメラのセマンティックセグメンテーションを組み合わせ、都市部のレーンレベルHDマップを自動生成する手法を提案した論文。
- Image2Point: 2D画像事前学習モデルによる3D点群理解3D点群2021/6/1
2D画像で事前学習したモデルのアーキテクチャと重みを3D点群理解に転移できることを示し、少数層の微調整で高い分類性能とデータ効率・学習高速化を実現した研究。
- 多様な危険インタラクション生成による計画とプランナ評価自動運転計画2021/3/1
自動運転車の安全性評価のため、スタイル制御可能な生成モデルRouteGANで多様かつ危険な他車インタラクションを生成し、プランナの衝突率を評価する手法を提案した。
- LiDAR点群から3D物体検出と道路理解を同時に行う簡潔で効率的なマルチタスクネットワーク3D物体検出2021/3/1
生のLiDAR点群を入力とし、3D物体検出と走行可能領域・地面高さ推定など6つの知覚タスクを単一のエンコーダ・デコーダ型ネットワークで同時に予測する手法を提案し、オンライン自己位置推定にも応用した。
- 一度だけグループ化：トークン表現と関係推論モジュールによる効率的な点群処理点群処理2021/3/1
点群を一度だけサンプリング・グループ化し、少数のトークン上で処理することで冗長な計算を避けつつ、トークン特徴を点特徴に射影して情報損失を防ぐ効率的なモデルYOGOを提案した論文。
- 協調性の不確かさを考慮した自動運転車のインタラクション対応行動計画と実交通データによる検証行動計画2021/1/1
他車の協調性を未知状態とするPOMDPとして行動計画を定式化し、実交通データから人間の行動モデルを学習してモンテカルロ木探索で解き、車線変更シナリオで衝突なく完了できることを示した。
- 強化学習に基づく複雑な運転シナリオ向けの安全な階層型計画フレームワーク自動運転計画2021/1/1
低レベルの安全な制御器群と高レベルの強化学習コーディネータを組み合わせ、安全性を保証しつつ複雑な交通状況で効率的に意思決定する階層型行動計画を提案した。
- ラベルは完璧ではない：物体検出における空間的不確かさの推定物体検出2020/12/1
LiDAR点群からバウンディングボックスラベルの不確かさを生成モデルで推定し、確率的バウンディングボックスの新表現と不確かさを考慮した評価指標JIoUを提案した論文。
- IDE-Net: 人間の運転データからインタラクション事象とパターンを自動抽出するネットワーク行動解析2020/11/1
車両軌跡データから深層学習でインタラクション事象とパターンを自動抽出するフレームワークIDE-Netを提案し、マルチタスク学習と時空間ブロックで教師なしにパターンを獲得する。
- 予測に基づく到達可能性解析による自動運転の衝突回避衝突回避2020/11/1
軌道予測と運転モード分類を組み合わせ、最悪ケース仮定の保守性を緩和した到達可能性ベースの安全制御器を提案し、T字路と8方向ラウンドアバウトのシミュレーションで衝突回避と通常走行の両立を示した。
- 予測不確実性を考慮した自動運転車の社会的協調行動設計と実走行データによる検証自動運転/行動計画2020/10/1
他車の挙動予測の不確実性を考慮しつつ、自車の利益・他者への礼儀・予測信頼度を最適化する予測計画統合フレームワークを提案し、実人間の運転データで人間らしさを検証した。
- 効率的なサンプリングベース最大エントロピー逆強化学習と自動運転への応用逆強化学習2020/6/1
連続領域の軌道サンプラーを導入し、人間の運転軌跡から報酬関数を直接学習する効率的な最大エントロピー逆強化学習を提案し、自動運転の実データで予測精度・収束速度・汎化性能の向上を示した。
- 自動運転車の3D物体検出における性能向上と説明可能な不確実性3D物体検出2020/6/1
LiDARベースの3D物体検出向けに、コーナー変換と不確実性モデリングを用いた新しい損失関数を提案し、KITTIデータセットで最大15%の精度向上と、点群密度に整合する解釈可能な不確実性推定を実現した。
- シナリオ横断可能な意味グラフ推論によるインタラクション考慮型確率予測行動予測2020/4/1
交通参加者の将来行動予測において、意味論とドメイン知識を用いて多様な走行環境を統一的に表現し、時空間意味グラフの推論で高インタラクションな複雑シナリオでも精度良く予測するフレームワークを提案した。
- LiDAR点群から物体検出の空間的不確かさを推定する生成モデル物体検出2020/3/1
LiDAR点群からバウンディングボックスの不確かさを推定する生成モデルを提案し、空間分布で表す新しい確率的バウンディングボックス表現と、不確かさを考慮した評価指標Jaccard IoUを導入した論文。
- UrbanLoco：都市環境での地図作成と自己位置推定のためのフルセンサスイートデータセットSLAM/データセット2019/12/1
サンフランシスコと香港の高層都市環境で収集した、LiDAR・カメラ・IMU・GNSSを備えた地図作成/自己位置推定用データセットを公開した論文。
- INTERACTIONデータセット：意味地図付き対話型運転シナリオにおける国際的・敵対的・協調的モーションのデータセットデータセット/行動予測2019/10/1
多国間の対話型運転シナリオを収録し、敵対的・協調的な複雑な運転行動と意味地図を備えた大規模モーションデータセットを構築した。
- 多基準意思決定を用いた車線変更モデル自動運転/行動モデリング2019/10/1
速度・経路・快適性・譲り合いなどの複数の動機を多基準意思決定で統合し、運転スタイルに応じて車線変更の判断を再現するモデルを提案した。
- 追跡と確率的予測の統合フレームワークと自動運転への応用追跡・予測2019/8/1
混合表現を用いた制約付き逐次モンテカルロ法により、データ対応付けなしで複数対象を同時追跡し、階層的時系列予測モデルと組み合わせて高速道路での車両の挙動認識・予測を行うフレームワークを提案した。
- 累積プロスペクト理論に基づく対話型運転シナリオにおける解釈可能な運転行動モデリング行動モデリング2019/7/1
累積プロスペクト理論を用いて人間の「非合理的」な運転判断を説明・予測する解釈可能な行動モデルを構築し、ラウンドアバウト合流の実データで学習ベース手法と同等の予測性能をより少ないデータで達成した。
- ベイズ生成モデリングによる車両インタラクションの協調認識と軌道予測軌道予測2019/5/1
マクロな協調認識とミクロな軌道生成を階層的に組み合わせ、ベイズ深層学習で多様な予測仮説を生成する軌道予測システムを提案した。
- 社会的知覚を用いた自動運転車の行動計画行動計画2019/5/1
周囲の道路参加者を分散センサとみなす社会的知覚で不確実性を信念空間で更新し、MPCと逆強化学習を組み合わせた確率的計画で安全かつ社会適合的な運転行動を生成する手法を提案した。
- 確率的交通シーン予測のための統合フレームワーク交通予測2018/10/1
複数の交通参加者の連続的な相互作用を運転シーン全体で同時に予測し、各相互作用の継続時間も推定する階層型確率フレームワークを提案した論文。
- 高インタラクション運転シナリオにおける致死性を考慮した確率的反応予測ベンチマーク予測/ベンチマーク2018/9/1
自動運転の反応予測手法を統一評価する枠組みを提案し、予測誤りが致命的結果に与える影響を重み付きBrierスコアで測る致死性考慮指標を導入した。
- 階層的逆強化学習によるインタラクティブな運転行動の確率的予測行動予測2018/9/1
人間の運転行動を離散的な意思決定と連続的な軌道生成の階層構造としてモデル化し、階層的逆強化学習で将来軌道の確率分布を予測する手法を提案した。合流シナリオで譲る/通過などの判断と軌道の両方を高精度に予測できることを示した。
- 遮蔽に対応した改良混合粒子フィルタによる汎用車両追跡フレームワーク追跡2018/9/1
混合粒子フィルタを用いて追跡対象数を観測に応じて適応させ、学習ベースの挙動モデルで遮蔽や急操作時も予測できる車両追跡手法を提案した。
- 礼儀正しい自動運転車自動運転計画2018/8/1
自動運転車のコスト関数に他車への「礼儀」項を導入し、人間ドライバーの非合理性を考慮した計画が合流時の余裕や実データ説明に有効であることを示した。
