Alexandre Alahi

収録論文 32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

• SkyDrive: 航空交通監視による新都市での自動運転学習
  自動運転2026/8/25

  ドローンによる交通監視映像から運転行動を学習し、新環境への自動運転プランナーの適応を効率化するフレームワークを提案した。

• アンカー付きエピポーラガイダンスによるドリフト耐性ナビゲーションワールドモデル
  ナビゲーションワールドモデル2026/5/1

  逐次ロールアウトによるノイズ蓄積と幾何学的ドリフトを防ぐため、疎な未来アンカーを予測し、その間のフレームを生成する新しいワールドモデルを提案。双方向エピポーラ幾何でアンカーを拘束し、長期的な視覚品質と幾何的一貫性を向上させた。

• 意味的に汎化可能な計画のための接地された世界モデル
  VLA/計画2026/4/1

  視覚と言語を整合させた潜在空間で世界モデルを学習し、行動の将来結果とタスク指示の類似度で行動を評価するMPC手法を提案。未見の視覚信号や指示表現を含むベンチマークで従来のVLAを大幅に上回る汎化性能を示した。

• RAP: 3Dラスタライゼーションで強化するエンドツーエンド計画
  自動運転/エンドツーエンド計画2025/10/1

  フォトリアルな描画の代わりに注釈付きプリミティブの軽量ラスタライズで走行データを拡張し、特徴空間アライメントで実環境に転移する計画手法を提案。4つの主要ベンチマークで最高性能を達成。

• HHI-Assist: 身体的介助における人-人インタラクションのデータセットとベンチマーク
  動作予測2025/9/1

  介助場面での人-人インタラクションのモーションキャプチャデータセットHHI-Assistを構築し、介助者と被介助者の姿勢を予測するTransformerベースの拡散モデルを提案した。

• 視覚障害者ナビゲーションのための確率的衝突リスク推定
  衝突リスク推定2025/6/1

  自動運転のリスクモデルを視覚障害者支援に応用し、物体の軌跡から衝突リスクを確率的に推定する手法を提案。実世界データで距離や衝突時間より高い警告精度を示した。

• 事前学習済み深度基盤モデルで全方位ステレオマッチングを強化
  全方位ステレオ/深度推定2025/3/1

  単眼深度推定の基盤モデルを反復最適化型ステレオマッチングに組み込み、実世界の全方位データセットで従来最高精度を更新した研究。

• 単眼視による人物位置推定と軌道予測の統合フレームワーク
  人物軌道予測2025/3/1

  単眼カメラ映像のみから、Transformerを用いて人物の位置推定と将来の軌道予測を同時に行う手法を提案し、雑音の多い実環境でも頑健に動作することを示した。

• COARSE: 粗い実ラベルを用いた協調的疑似ラベリングによるオフロード意味セグメンテーション
  意味セグメンテーション2025/3/1

  オフロード環境の意味セグメンテーション向けに、粗い実ラベルと密なシミュレーションデータを組み合わせた半教師ありドメイン適応手法を提案し、RUGDとRellis-3Dで精度を大幅に改善した。

• 自動運転の軌道予測のためのマルチロス戦略：路外逸脱・多様性・方向一貫性損失の統合
  軌道予測2024/11/1

  自動運転の軌道予測において、路外逸脱・方向一貫性・多様性の3つの新損失関数を全予測モードに適用し、安全性とロバスト性を向上させる手法を提案した。

• Helvipad: 全方位ステレオ深度推定のための実世界データセット
  全方位深度推定2024/11/1

  上下に配置した2台の360度カメラとLiDARで収集した4万フレームの全方位ステレオ深度推定データセットを構築し、既存手法のベンチマークと改善策を提案した。

• Multi-Transmotion: 人間の動作予測のための事前学習モデル
  動作予測2024/11/1

  複数のデータセットを統合し、軌跡と3D姿勢の両方を扱うクロスモダリティ事前学習モデルを提案。様々な下流タスクで競争力のある性能を示した。

• Forecast-PEFT: 事前学習済み動作予測モデルのためのパラメータ効率的ファインチューニング
  動作予測2024/7/1

  動作予測モデルのファインチューニングにおいて、大部分のパラメータを凍結しプロンプトとアダプタのみを調整する手法を提案し、従来のフルファインチューニングより少ない学習パラメータで高精度を実現した。

• 認証付き人間軌道予測
  軌道予測2024/3/1

  敵対的入力や不完全な観測に対して保証されたロバスト性を持つ軌道予測手法を提案し、拡散ベースの軌道デノイザで性能低下を抑え、新しい認証性能指標を導入した。

• Sim-to-Real Causal Transfer: A Metric Learning Approach to Causally-Aware Interaction Representations
  2023/12/1
• Social-Transmotion: Promptable Human Trajectory Prediction
  2023/12/1
• Manipulating Trajectory Prediction with Backdoors
  2023/12/1
• JRDB-Traj: A Dataset and Benchmark for Trajectory Forecasting in Crowds
  2023/11/1
• Principles and Guidelines for Evaluating Social Robot Navigation Algorithms
  2023/6/1
• Towards Motion Forecasting with Real-World Perception Inputs: Are End-to-End Approaches Competitive?
  2023/6/1
• Toward Reliable Human Pose Forecasting with Uncertainty
  2023/4/1
• Motion Style Transfer: Modular Low-Rank Adaptation for Deep Motion Forecasting
  2022/11/1
• 1st Workshop on Maritime Computer Vision (MaCVi) 2023: Challenge Results
  2022/11/1
• A generic diffusion-based approach for 3D human pose prediction in the wild
  2022/10/1
• Pedestrian 3D Bounding Box Prediction
  2022/6/1
• Pedestrian Stop and Go Forecasting with Hybrid Feature Fusion
  2022/3/1
• Causal Imitative Model for Autonomous Driving
  2021/12/1
• Towards Robust and Adaptive Motion Forecasting: A Causal Representation Perspective
  2021/11/1
• Injecting Knowledge in Data-driven Vehicle Trajectory Predictors
  2021/3/1
• Social NCE: Contrastive Learning of Socially-aware Motion Representations
  2020/12/1
• Crowd-Robot Interaction: Crowd-aware Robot Navigation with Attention-based Deep Reinforcement Learning
  2018/9/1
• Forecasting Social Navigation in Crowded Complex Scenes
  2016/1/1