Éloi Zablocki

収録論文 13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

• Pictura: 運転のためのスケールでの視点ビュー自己対戦
  自動運転/自己対戦学習2026/7/1

  GPU加速シミュレータPicturaを導入し、各エージェントの視点画像を用いた自己対戦学習で運転ポリシーを訓練。特権的な観測を使わずに、大規模な画像ベースの自己対戦学習を実現した。

• レジスタ上での運転：効率的なTransformerによるエンドツーエンド自動運転
  自動運転2026/1/1

  事前学習済みViTにカメラ対応レジスタトークンを導入し、マルチカメラ特徴を圧縮して軽量なTransformerデコーダで軌道生成とスコアリングを行う、効率的なエンドツーエンド自動運転手法を提案した。

• ビデオ生成モデリングによる自動運転：VaViMとVaVAM
  自動運転2025/2/1

  大規模動画生成モデルを自動運転に応用し、自己回帰型動画モデルVaViMとそれを用いた運転軌道生成モデルVaVAMを提案。動画事前学習が実世界の運転に転移する可能性を示した。

• PPT: 擬似ラベル軌跡による事前学習で動き予測を強化
  動き予測2024/12/1

  自動生成された多様な擬似ラベル軌跡を事前学習に活用し、少量のラベルデータでの微調整で動き予測性能を向上させるフレームワークPPTを提案。

• ReGentS: 実世界の安全クリティカルな運転シナリオ生成を安定化
  自動運転シナリオ生成2024/9/1

  実世界の複雑な運転シナリオを軌道最適化で修正し、安全クリティカルなシナリオを安定して生成する手法を提案。最大32エージェントに対応し、微分可能シミュレータで勾配降下を簡素化。

• 運動予測のためのアニール付きWinner-Takes-All
  運動予測2024/9/1

  自動運転の軌道予測において、Winner-Takes-All損失をアニール化することで初期化感度や学習不安定性を改善し、少数の仮説のみで高性能を達成する手法を提案した。

• Valeo4Cast: モジュール型アプローチによるエンドツーエンド予測
  予測2024/6/1

  自動運転のためのエンドツーエンド軌道予測において、検出・追跡・予測を個別に学習してから微調整で統合するモジュール型手法を提案し、Argoverse 2チャレンジで首位を獲得した。

• Towards Motion Forecasting with Real-World Perception Inputs: Are End-to-End Approaches Competitive?
  2023/6/1
• LaRa: Latents and Rays for Multi-Camera Bird's-Eye-View Semantic Segmentation
  2022/6/1
• Raising context awareness in motion forecasting
  2021/9/1
• LiDARTouch: Monocular metric depth estimation with a few-beam LiDAR
  2021/9/1
• Explainability of deep vision-based autonomous driving systems: Review and challenges
  2021/1/1
• Driving Behavior Explanation with Multi-level Fusion
  2020/12/1