Daphne Cornelisse

収録論文 6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

• エンドツーエンド運転のためのセルフプレイのスケーリング
  自動運転2026/6/1

  シミュレーション内で大規模なセルフプレイを用いてエンドツーエンド運転モデルを訓練する手法を提案し、実世界への転移を可能にする。

• 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。

• 混在自動運転・人間交通のモデリングとシミュレーションのための人工知能
  交通シミュレーション2026/4/1

  自動運転車と人間運転車が混在する交通シミュレーションに用いられるAI手法を体系的にレビューし、分類法を提案した論文。

• 人間のデモンストレーションなしで新しい都市を走行する学習
  自動運転2026/2/1

  地図とメタ情報のみを用いた自己対戦型マルチエージェント強化学習により、人間のデモンストレーションなしで運転ポリシーを新しい都市に適応させる手法NOMADを提案した。

• 自己対戦のスケーリングによる信頼性の高いシミュレーション運転エージェントの構築
  sim2real2025/2/1

  Waymo Open Motion Dataset上で自己対戦を数千シナリオにスケールし、単一GPUで1日以内に学習して99.8%の目標達成率と低い衝突率を実現した信頼性の高いシミュレーションエージェントを開発した。

• データ正則化自己対戦強化学習による人間と協調する運転エージェント
  自動運転/マルチエージェントRL2024/3/1

  人間の運転デモに小さなペナルティを与える自己対戦強化学習HR-PPOを提案し、閉ループ交通シミュレーションで高い成功率と人間らしい運転を両立させた。