Boris Lohmann

収録論文 12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

• 自動運転レースにおける実世界テストのための安定性制御
  自動運転/安定性制御2026/8/18

  自動運転レースで車両が限界性能に達した際の安定性を保つため、電子安定性制御、スリップ制御、カウンターステアシステムからなる統合安定性制御システムを提案し、実車実験で有効性を検証した。

• 自動運転レースにおけるフィードフォワード操舵制御の実証的・学習ベース手法のベンチマーク
  自動運転レース/制御2026/5/1

  自動運転レースの階層制御におけるフィードフォワード操舵制御について、学習ベース2手法と解析的2手法を体系的に比較し、新しい多項式曲面フィットに基づくEHD手法を提案した。

• A2RLチャレンジにおける限界性能での一対一自律レース
  自律レース2026/2/1

  TUMのチームがアブダビ自律レースリーグ（A2RL）で優勝するために開発した、車両限界でのマルチエージェント相互作用を扱うアルゴリズムと戦略を紹介した論文。

• 内燃機関車両の自動運転レースにおける縦方向制御
  車両制御2025/4/1

  自動運転レース向けに、高レベルの軌道追従指令をスロットル・ブレーキ圧・ギアなどの低レベル操作に変換する縦方向制御を提案し、実車実験で検証した。

• 自動運転レースにおけるインタラクティブな追い越し操作のための強化学習を用いた軌道計画
  軌道計画/強化学習2024/4/1

  自動運転レースで相手車両との相互作用を考慮した強化学習ベースの軌道計画手法を提案し、従来のサンプリング手法より攻撃的なブロッキングでも高い成功率を達成。さらに、実行不可能な軌道に対する安全層も導入した。

• オンラインレーシングライン生成を併用したサンプリングベース軌道計画：3次元レーストラックでの自動運転
  自動運転レース/軌道計画2024/3/1

  複雑な3次元サーキットでも高速走行できるよう、オンラインで最適なレーシングラインを生成しつつサンプリングベースで局所軌道を計画する手法を提案し、ラップタイム短縮と動的限界の活用向上を実証した。

• Open-Loop and Feedback Nash Trajectories for Competitive Racing with iLQGames
  2024/2/1
• Hierarchical Time-Optimal Planning for Multi-Vehicle Racing
  2023/9/1
• Online Time-Optimal Trajectory Planning on Three-Dimensional Race Tracks
  2023/4/1
• TUM autonomous motorsport: An autonomous racing software for the Indy Autonomous Challenge
  2022/5/1
• Indy Autonomous Challenge -- Autonomous Race Cars at the Handling Limits
  2022/2/1
• Structure-Preserving Constrained Optimal Trajectory Planning of a Wheeled Inverted Pendulum
  2018/11/1