Catherine M. Elias
収録論文 10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
- INTENT: 交差点シナリオにおける車両意図予測のためのLSTMフレームワークと包括的なアブレーション分析意図予測2026/7/1
交差点で2秒先の車両の意図（直進、左折、右折）をLSTMで予測するフレームワークを提案し、InDデータセットで99.71%の精度を達成した。
- 顔を交換し特徴を守る：ITSにおける歩行者プライバシーのための二目的パイプラインプライバシー保護2026/7/1
自動運転車向けデータセットで歩行者のプライバシーを保護するため、顔交換を行いながら識別に必要な顔属性を維持する5段階パイプラインを提案し、RoopとGhost-v2の顔交換モデルを比較評価した。
- プロンプトから舗装路へ、時間を越えて：エージェント型シーンから計画への推論における時間的接地自動運転/LLM2026/5/1
自動運転の高次シーン解釈と計画にLLM/LMMを使う際、時間的接地の欠如が問題となる。本研究では、エージェント間通信に時間的条件付けを導入した3つのプランナーアーキテクチャをBDD-Xデータセットで評価し、時間的接地の効果を検証した。
- CADENet: 自動運転における悪天候知覚のための条件適応型非同期デュアルストリーム強調ネットワーク自動運転/物体検出2026/5/1
悪天候下の物体検出性能を向上させるため、検出スレッドをブロックせずに条件適応型の画像強調と融合を行う訓練不要の3スレッドシステムCADENetを提案した。
- VIT-Ped: 歩行者行動分析のための意図予測トランスフォーマー歩行者意図予測2026/1/1
歩行者の横断意図を予測するため、複数のデータモダリティを活用したTransformer/ViTベースのアルゴリズムを提案し、JAADデータセットでSOTA性能を達成した。
- 観測から予測へ：高速道路のオン/オフランプにおける車線変更予測のためのLSTM予測2026/1/1
高速道路のオン/オフランプ領域に注目し、ExiDドローン車両軌跡データセットを用いて多層LSTMモデルを訓練し、車線変更を予測する手法を提案。最大4秒先までの予測で、オン/オフランプ領域では約76%、一般高速道路区間では94%の精度を達成した。
- スマートモビリティにおけるユーザーと車両の相互作用：GO-DRiVeS自律型ライドシェアアプリケーションライドシェア/モビリティ2026/1/1
大学の学生・職員向けに、長距離移動の負担を軽減するオンデマンド型ライドシェア・リクエストアプリGO-DRiVeSを開発し、その設計と実装、複数リクエストの安定処理を実験で示した。
- プロンプトから路面へ：自動運転車のためのLMMベースエージェント型行動木生成フレームワーク自動運転/行動計画2026/1/1
LLMと視覚言語モデルをエージェントとして使い、自動運転車の行動木をその場で生成・適応させるフレームワークを提案し、CARLA+Nav2で障害物回避を実証した。
- CD-TWINSAFE: シーン理解と安全性を実現するV2I技術向けROS対応デジタルツインV2I/デジタルツイン2026/1/1
車載のステレオカメラと認識・測位スタックから得た情報を4G経由でインフラ側に送り、Unreal Engine 5上のデジタルツインでシーンを再現しつつ安全警告を車両に返すV2Iアーキテクチャを提案・検証した論文。
- 自動運転車とロボット群のための小規模テストベッド：課題とロードマップテストベッド2025/3/1
自動運転車とロボット群の小規模テストベッドに関する課題を整理し、アクセシビリティ向上、ベストプラクティス共有、抽象化層による連携の3つのロードマップを提案した。