Boris Ivanovic

NVIDIA

収録論文 60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

• CtrlWAM: 意図と予見を整合させた制御可能なワールドアクションモデル
  VLA2026/10/1

  摂動させた行動をシミュレータで実行し、その視覚的結果と対応付けて学習することで、行動予測と映像生成の整合性を高めた制御可能なワールドアクションモデルを提案。

• 終点制約付き軌道最適化によるエンドツーエンド運転モデルの誘導
  自動運転2026/9/25

  エンドツーエンド運転ポリシーの出力軌道を、予測終点を保ちながら走行履歴に基づいて中間ウェイポイントを再整形する軽量後処理ECOを提案し、閉ループ性能を改善した。

• OPTED: レンダリング不要な教師によるEnd-to-End自動運転のオンポリシー微調整
  自動運転/End-to-End2026/9/17

  強化学習で訓練した特権教師がベクトル入力から生徒モデルを閉ループで指導することで、シミュレータ操作を大幅に削減しつつEnd-to-End自動運転ポリシーを微調整する手法を提案。

• 物理基盤のマルチエージェントダイナミクスベンチマーク：ワールドモデルにおける
  ワールドモデル2026/6/1

  ワールドモデルの生成するマルチエージェント衝突シナリオの物理的妥当性を評価するフレームワークCrashTwinを提案し、既存モデルが視覚品質は高いが物理法則に反する挙動を示すことを明らかにした。

• 計画整合型トークン圧縮による長文脈自動運転
  自動運転2026/6/1

  自動運転のためのモノリシックな視覚行動モデルにおいて、長期の文脈を圧縮する際に計画情報を活用するフレームワークを提案し、成功率を向上させた。

• Cosmos 3: 物理AIのための全モーダル世界モデル
  VLA2026/6/1

  言語、画像、動画、音声、行動を統一的に扱う全モーダル世界モデルを提案し、理解・生成タスクでSOTAを達成した。

• 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。

• 123D: 大規模マルチモーダル自動運転データの統合
  自動運転データ統合2026/5/1

  自動運転の多様なデータセットを単一APIで統合するオープンソースフレームワークを提案し、8つの実データセットと合成データを統合して、クロスデータセットでの3D物体検出や強化学習などの応用を実証した。

• 自動運転における構造化Chain-of-Thoughtの高速化
  VLA2026/2/1

  自動運転のVLAモデル向けに、Chain-of-Thought推論を依存グラフに分解し並列デコードすることで、精度を保ちつつ3〜4倍高速化する手法を提案。

• RoaD: 閉ループ教師あり微調整のためのロールアウト活用による自動運転ポリシー改善
  自動運転2025/12/1

  自動運転ポリシーの閉ループ展開時の誤差蓄積を、自身のロールアウトに専門家ガイダンスを加えて追加学習データとすることで軽減し、大規模シミュレータで衝突を54%削減した手法。

• 潜在連鎖推論によるエンドツーエンド運転の世界モデリング
  自動運転VLA2025/12/1

  運転行動の推論を自然言語ではなく、行動と整合した潜在空間で行うLCDriveを提案し、推論速度・軌道品質・強化学習の効果を向上させた。

• 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。

• Alpamayo-R1: 長尾シナリオにおける汎化可能な自動運転のための推論と行動予測の橋渡し
  自動運転/VLA2025/11/1

  視覚言語行動モデルに因果連鎖推論を組み込み、拡散ベースの軌道デコーダと強化学習を組み合わせることで、長尾の安全臨界シナリオでの自動運転計画精度と推論品質を向上させた研究。

• UDON: 極限通信制約下でのマルチロボット神経陰的マッピングのための不確実性重み付き分散最適化
  マルチロボットマッピング2025/9/1

  通信成功率が1%まで低下する極限環境でも、不確実性重み付き分散最適化により複数ロボットが高品質な神経陰的マップを協調構築できるフレームワークを提案。

• 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。

• 自動運転のための疑似シミュレーション評価
  自動運転評価2025/6/1

  3Dガウススプラッティングで生成した合成観測を実データに付加し、閉ループに近い相関で自動運転を評価する疑似シミュレーション手法を提案。

• トライプレーンによる効率的なマルチカメラトークン化とエンドツーエンド自動運転
  自動運転2025/6/1

  自動運転向けに、複数カメラの画像をトライプレーン表現で効率的にトークン化し、トークン数を最大72%削減して推論を高速化する手法を提案。

• 展開可能で汎化可能な自律性に向けた動作予測の動向：再訪と展望
  動作予測2025/5/1

  動作予測モデルの汎化性と実展開性に焦点を当て、ロボティクス・自動運転・人間動作への応用を中心に、手法・表現・評価プロトコルの分類と課題を整理したサーベイ。

• エンドツーエンド自動運転におけるデータスケーリング則
  自動運転2025/4/1

  16〜8192時間の走行データでエンドツーエンド自動運転モデルを訓練し、性能向上に必要なデータ量の関係を開ループ指標と閉ループシミュレーションで分析した。

• RAMEN: リアルタイム非同期マルチエージェント神経陰的マッピング
  マルチエージェントマッピング2025/2/1

  通信途絶や帯域制限がある環境でも、不確実性を考慮した重み付き分散最適化により複数ロボットが協調して高精度な神経陰的マップを構築する手法を提案。

• 外挿的な都市ビュー合成ベンチマーク
  sim2real2024/12/1

  自動運転向けの新規視点合成(NVS)において、訓練視点から大きく外れた視点での性能を評価する初のベンチマークEUVSを構築し、既存手法が訓練視点に過適合しやすいことを示した。

• LoRA3D: 3D幾何学基盤モデルの低ランク自己校正
  3D再構成2024/12/1

  スパースなRGB画像から3D幾何学基盤モデルを自己校正し、低ランク適応でシーンに特化させる手法を提案。単一GPUで5分以内に完了し、3D再構成と多視点姿勢推定で最大88%の性能向上を達成。

• Gen-Drive: 報酬モデリングと強化学習ファインチューニングによる拡散生成運転ポリシーの強化
  自動運転計画2024/10/1

  拡散モデルで多様な将来シーンを生成し、VLM支援で学習した報酬モデルで評価する「生成→評価」型の自動運転計画フレームワークを提案し、強化学習で微調整することでnuPlan上での計画性能を向上させた。

• プロンプト可能な閉ループ交通シミュレーション
  交通シミュレーション2024/9/1

  数値・カテゴリ・テキストのプロンプトで各エージェントの挙動を指示し、閉ループで交通シナリオを生成するマルチモーダル交通シミュレーション手法ProSimを提案。

• 協調型マルチロボット知覚のための分散NeRF学習
  マルチロボット/NeRF2024/9/1

  複数のロボットが各自のRGB画像からNeRFを学習し、モデルのみを共有することで通信量を抑えつつ協調的に環境をマッピングする分散学習手法を提案した。

• 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。

• BEV特徴量への直接アテンションによるオンラインマッピングと行動予測の高速化
  自動運転/予測2024/7/1

  自動運転向けに、オンラインマップ推定の内部BEV特徴量を直接活用して軌道予測と統合する手法を提案し、推論速度を最大73%向上、予測精度を最大29%改善した。

• 世界をオブジェクト知識にトークン化し、自動運転のロングテール事象に対処する
  自動運転/VLA2024/7/1

  自動運転のロングテール事象に対処するため、シーンをオブジェクトレベルの知識にトークン化してLLMの推論能力を活用するマルチモーダルLLM「TOKEN」を提案し、軌道誤差と衝突率を大幅に削減した。

• DistillNeRF: 単眼画像からニューラル場と基盤モデル特徴を蒸留して3Dシーンを認識
  3D認識2024/6/1

  単一フレームの多視点カメラ画像から、NeRFの蒸留とCLIP/DINOv2などの2D基盤モデル特徴の蒸留を組み合わせて、自己教師ありで3Dシーン表現を学習する手法を提案。

• NAVSIM: データ駆動型非反応的自動運転シミュレーションとベンチマーク
  自動運転ベンチマーク2024/6/1

  大規模データセットと非反応的シミュレータを組み合わせ、実世界に近い大規模ベンチマークを可能にする評価手法NAVSIMを提案。CVPR 2024コンペで143チームが参加し、新たな知見を得た。

• 軌道予測におけるオンラインマップの不確かさの生成と活用
  自動運転2024/3/1

  オンラインマップ推定に不確かさ推定を追加し、軌道予測と統合することで、学習収束を最大50%高速化し、予測性能を最大15%向上させた。

• 大規模言語モデルによる運転ポリシーの適応でどこでも走行
  自動運転2024/2/1

  大規模言語モデルを使って各地域の交通ルールを解釈し、自動運転車の運転行動を新しい環境に適応させる手法LLaDAを提案した。

• DTPP: Differentiable Joint Conditional Prediction and Cost Evaluation for Tree Policy Planning in Autonomous Driving
  2023/10/1
• Reinforcement Learning with Human Feedback for Realistic Traffic Simulation
  2023/9/1
• trajdata: A Unified Interface to Multiple Human Trajectory Datasets
  2023/7/1
• Language-Guided Traffic Simulation via Scene-Level Diffusion
  2023/6/1
• Tree-structured Policy Planning with Learned Behavior Models
  2023/1/1
• DiffStack: A Differentiable and Modular Control Stack for Autonomous Vehicles
  2022/12/1
• Planning with Occluded Traffic Agents using Bi-Level Variational Occlusion Models
  2022/10/1
• Expanding the Deployment Envelope of Behavior Prediction via Adaptive Meta-Learning
  2022/9/1
• BITS: Bi-level Imitation for Traffic Simulation
  2022/8/1
• Task-Relevant Failure Detection for Trajectory Predictors in Autonomous Vehicles
  2022/7/1
• ScePT: Scene-consistent, Policy-based Trajectory Predictions for Planning
  2022/6/1
• Propagating State Uncertainty Through Trajectory Forecasting
  2021/10/1
• MTP: Multi-Hypothesis Tracking and Prediction for Reduced Error Propagation
  2021/10/1
• Injecting Planning-Awareness into Prediction and Detection Evaluation
  2021/10/1
• Sample-Efficient Safety Assurances using Conformal Prediction
  2021/9/1
• Rethinking Trajectory Forecasting Evaluation
  2021/7/1
• Heterogeneous-Agent Trajectory Forecasting Incorporating Class Uncertainty
  2021/4/1
• Leveraging Neural Network Gradients within Trajectory Optimization for Proactive Human-Robot Interactions
  2020/12/1
• Evidential Sparsification of Multimodal Latent Spaces in Conditional Variational Autoencoders
  2020/10/1
• MATS: An Interpretable Trajectory Forecasting Representation for Planning and Control
  2020/9/1
• Risk-Sensitive Sequential Action Control with Multi-Modal Human Trajectory Forecasting for Safe Crowd-Robot Interaction
  2020/9/1
• Multimodal Deep Generative Models for Trajectory Prediction: A Conditional Variational Autoencoder Approach
  2020/8/1
• Trajectron++: Dynamically-Feasible Trajectory Forecasting With Heterogeneous Data
  2020/1/1
• Map-Predictive Motion Planning in Unknown Environments
  2019/10/1
• The Trajectron: Probabilistic Multi-Agent Trajectory Modeling With Dynamic Spatiotemporal Graphs
  2018/10/1
• BaRC: Backward Reachability Curriculum for Robotic Reinforcement Learning
  2018/6/1
• Generative Modeling of Multimodal Multi-Human Behavior
  2018/3/1
• ADAPT: Zero-Shot Adaptive Policy Transfer for Stochastic Dynamical Systems
  2017/7/1