Aron Distelzweig
Robert Bosch GmbH
収録論文 9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
- INTERACT: アンカー条件付き予測と信頼領域精緻化による自動運転の対話型プランニング自動運転プランニング2026/9/25
周囲の車が自車の意図に反応する性質を利用し、地図から導いた複数の運転意図(アンカー)ごとに予測モデルを呼び出して信頼領域付きで軌道を最適化する対話型プランニング手法を提案。
- DiffuSearch：拡散と行動空間での整合した目的関数によるハイブリッド軌道計画の利点軌道計画2026/9/2
自動運転の軌道計画において、拡散モデルとモンテカルロ木探索を統合したハイブリッドプランナーを提案し、共通の運転目的関数を用いて生成と洗練を一貫させ、衝突回避と快適性を向上させた。
- 自己対戦とスケールを超えて：自動運転の汎化のための行動ベンチマーク自動運転2026/5/1
大規模強化学習で訓練された自動運転ポリシーを標準ベンチマークで評価するための包括的なテストスイート「BehaviorBench」を提案する。
- 運転はゲーム：ベイズ反復最適応答による計画と予測の統合自動運転計画2025/12/1
自動運転の計画と予測をゲーム理論の反復最適応答ループで統合し、ベイズ信頼度推定で予測の不確実性を考慮するフレームワークBIBeRを提案。
- プランナーが現実と出会うとき：学習型反応的交通エージェントがnuPlanベンチマークを変える自動運転計画2025/10/1
nuPlanの閉ループ評価に学習型交通エージェントSMARTを導入し、従来のIDMベース評価がプランナー性能を過大評価していることを14のプランナーで示した。
- 自動運転の計画における予測と提案の重要性自動運転計画2025/10/1
自動運転の統合予測・計画において、完全な予測よりも多様で高品質な提案生成が重要であることを示し、提案中心の手法を提案した。
- 振り返りによる学習：誤差フィードバックを用いた自動運転の軌道予測改善軌道予測2025/4/1
自動運転の軌道予測において、過去の予測誤差をフィードバックとして活用し、推論時に系統的誤差を修正する「振り返り」手法を提案。nuScenesとArgoverseで最大31.9%の誤差低減を達成。
- 動きの中の不確実性：情報理論に基づく軌道予測アプローチ軌道予測2024/10/1
自動運転の軌道予測において、情報理論を用いて不確実性を偶然的不確実性と認識的不確実性に分解し、既存の予測モデルに適用可能な手法を提案した論文。
- モデルベースリスク最小化による運動予測運動予測2024/9/1
複数の予測モデルをリスク最小化の枠組みで統合し、周囲エージェントの将来軌道を高精度に予測する手法を提案。nuScenesデータセットで最先端性能を達成。