Apoorva Sharma

NVIDIA

収録論文 18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

• ペアシステムを用いた障害発見のためのカバレッジ考慮型能動評価
  能動学習/障害発見2026/8/13

  限られたテスト予算で実世界の障害を効率的に発見するため、プロキシシステムの情報を活用しつつ、実システムの評価結果と組み合わせて障害が起きそうなシナリオを適応的に選択する手法を提案した。

• X4Val: 分散低減型ポリシー評価のためのニューラルサロゲート学習
  評価手法2026/6/1

  実世界データが乏しい中で、シミュレーションや過去のログなどの多様な補助データを活用し、実世界の性能指標を高信頼に推定するための分散低減フレームワークX4Valを提案した。

• StressDream: ビデオ世界モデルを操縦して堅牢なポリシー評価と改善を実現
  世界モデル/ポリシー評価2026/6/1

  拡散ベースのビデオ世界モデルにおいて、推論時に指定された高影響かつ妥当な未来（例：タスク失敗）へ想像を誘導する手法を提案し、ポリシーの堅牢な評価と改善を可能にした。

• 反事実的VLA：適応的推論を備えた自己反省型視覚-言語-行動モデル
  VLA2025/12/1

  自動運転VLAモデルが計画した行動を反事実的に推論して修正する自己反省フレームワークを提案し、軌道精度と安全性を向上させた。

• ネガティブデータの活用：衝突報告から反事実推論へ、安全な自動運転のための判断支援
  自動運転2025/9/1

  衝突報告を自車視点の言語に正規化し、ログと衝突を統一シーン行動表現に変換して検索可能にすることで、提案行動の妥当性を過去事例から判断する自動運転システムを構築した。

• 軌道予測器を前方可到達集合推定器として用いた運動計画の安全性評価
  安全性検証2025/7/1

  多モーダル軌道予測器から凸計画で前方可到達集合を抽出し、conformal predictionとベイズフィルタで較正して、運動計画の安全性を検証するモニタを提案した。

• Sim2Val: テストプラットフォーム間の相関を活用した分散低減メトリクス推定
  sim2real2025/6/1

  シミュレーションと実世界のペアデータを制御変数として用い、実世界評価の分散を抑えて少ないサンプルで高信頼な性能推定を可能にする枠組みを提案。

• 軌道予測器のオンライン統合
  軌道予測2025/2/1

  複数の軌道予測モデルを「専門家」として扱い、オンラインで確率ベクトルを更新して最適に混合する軽量な手法を提案し、異なる都市やデータセットでも単一モデルと同等以上の性能を示した。

• 自動運転車における知覚故障のシステムレベル安全監視と回復
  自動運転/安全監視2024/9/1

  知覚故障が計画に与える影響を評価し、安全でない計画を検出して修正案を提示するQネットワークSPARQを提案。NuPlan-Vegasデータセットで90%の精度と再現率、42Hzのリアルタイム性能を達成。

• RuleFuser: 模倣学習プランナーへのルール注入による分布シフト下でのロバスト性向上
  自動運転プランニング2024/5/1

  模倣学習ベースの自動運転プランナーに古典的なルールベースプランナーを証拠ベイズ的に統合し、分布外シナリオでの安全性を向上させる手法を提案。

• Multi-Predictor Fusion: Combining Learning-based and Rule-based Trajectory Predictors
  2023/7/1
• A System-Level View on Out-of-Distribution Data in Robotics
  2022/12/1
• On the Problem of Reformulating Systems with Uncertain Dynamics as a Stochastic Differential Equation
  2021/11/1
• Particle MPC for Uncertain and Learning-Based Control
  2021/4/1
• Safe Active Dynamics Learning and Control: A Sequential Exploration-Exploitation Framework
  2020/8/1
• Network Offloading Policies for Cloud Robotics: a Learning-based Approach
  2019/2/1
• Meta-Learning Priors for Efficient Online Bayesian Regression
  2018/7/1
• BaRC: Backward Reachability Curriculum for Robotic Reinforcement Learning
  2018/6/1