Adrian Paschke

収録論文 3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

• ルール正則化ヘテロスケダスティック深層分類による不確実性を考慮した軌道予測
  軌道予測2025/4/1

  自然言語の運転ルールから抽出した事前知識と不確実性モデリングを組み合わせ、軌道予測を分類問題として再定式化することで、データ不足や未知環境でも高精度かつ校正された予測を実現した。

• CoT-TL: 思考連鎖推論による低リソース時相知識表現を用いた計画指示の形式化
  VLA2024/10/1

  自然言語の計画指示をLinear Temporal Logicに変換する際、思考連鎖推論と意味役割を活用したデータ効率の良いインコンテキスト学習フレームワークCoT-TLを提案し、低データ設定で高精度を達成した。

• TR2MTL: 交通ルールのメトリック時相論理形式化のためのLLMベースフレームワーク
  自動運転/形式手法2024/6/1

  大規模言語モデルを用いて自然言語の交通ルールをメトリック時相論理（MTL）に自動変換するフレームワークを提案し、少量のデータでも高精度かつ汎化可能であることを示した。