Daniel Slieter
収録論文 3本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
シナリオ生成軌道予測
※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
- 初期シーンから安全クリティカルなシナリオを生成する手法シナリオ生成2026/9/17
拡散モデルと強化学習を組み合わせ、現実的な初期シーンから衝突などの危険な相互作用が発生しやすい状況を生成する手法を提案。
- TPK: 解釈性と運動学的実現可能性のための事前知識を統合した信頼できる軌道予測軌道予測2025/5/1
自動運転の軌道予測において、車両・歩行者・自転車の各エージェントクラスに特化した相互作用と運動学の事前知識を組み込み、解釈性と物理的実現可能性を向上させる手法を提案。
- 境界誘導による軌道予測：道路認識と物理的実現可能性を両立する自動運転軌道予測2025/5/1
走行可能な方向とその境界を制約として軌道予測を回帰問題として定式化し、道路外予測を防ぎつつ運動学的制約を満たす手法を提案した。