Alessandro Canevaro

収録論文 4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

• シフト＆ドリフト：汎用性と堅牢性を備えた自動運転モーションプランニングのためのゼロショットベンチマーク
  自動運転/モーションプランニング/ベンチマーク2026/7/1

  自動運転のモーションプランナーが、未見の都市環境や実行時の摂動に対してどの程度汎化・堅牢かを評価するための新しいベンチマーク「Shift & Drift」を提案した論文。

• G2DP: 時空間グリッドガイダンスを用いた拡散プランニング
  自動運転/プランニング2026/6/1

  自動運転向けの拡散ベースのプランナーに、推論時に時空間コストボリュームから密度の高い勾配を注入する新しいガイダンス手法を提案し、nuPlanなどのベンチマークで最先端の性能を達成した。

• HYPE: 自車提案条件付き予測を用いたハイブリッド計画
  計画2025/10/1

  学習した提案モデルからのマルチモーダル軌道提案をMCTSのヒューリスティック事前分布として統合し、自車条件付き占有予測で双方向相互作用をモデル化する都市環境向け計画手法を提案。

• 多様な運転状況における人間の交通・安全ルール遵守の分析
  自動運転データセット分析2024/11/1

  複数の軌道予測データセット（Argoverse 2、nuPlan、Lyft、DeepUrban）を用いて、人間の交通・安全ルール遵守状況を比較評価し、データのノイズや望ましくない運転行動を明らかにした。