Feeza Khan Khanzada
収録論文 8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
- BranchDrive: 行動条件付き運転予測のための分岐構造データセット自動運転データセット2026/9/23
CARLA上で1つの意思決定前履歴に対し、加速・制動・左右操舵を3段階の強度で実行した12種類の介入未来を記録した分岐構造データセットを構築し、行動条件付き予測のベンチマークを提供した。
- 特権情報とカメラのギャップに注意：カメラ優先オープンループ経路点予測のためのアクター中心サイドカー監視自動運転2026/6/1
カメラ画像から将来の自車経路点を予測するモデルに対し、シミュレータ由来のアクター情報を訓練時のみ監視信号として追加し、最終変位誤差を約30%削減した。
- 町をまたいだ夢見：セマンティック・ロールアウトと町敵対的正則化によるCARLAでの未見町固定ルート運転のゼロショット転移自動運転/sim2real2026/4/1
CARLAシミュレータで、訓練に使っていない町（Town03/Town04）へ直接評価するゼロショット転移を改善する手法を提案。将来の視覚的意味予測と、データの出自町を判別できないようにする敵対的正則化を訓練時のみ追加し、ベースラインより高い成功率を達成した。
- InDRiVE: 潜在的不一致に基づく報酬なし世界モデル事前学習による自動運転自動運転/世界モデル2025/12/1
潜在アンサンブルの不一致を内在的報酬として用い、CARLAで報酬なしに世界モデルを事前学習し、未知の街や経路へのゼロショット転移と少数ショット適応を実現した。
- 特権を超えて走る：密報酬知識を疎報酬ポリシーへ蒸留自動運転2025/12/1
CARLAの自動運転で、密な特権報酬で訓練した教師の潜在ダイナミクスだけを蒸留し、疎なタスク報酬で学ぶ生徒が教師やゼロから学習する手法を上回る二段階フレームワークを提案。
- CARLAシミュレータにおける自動運転のための強化学習の包括的レビュー自動運転/強化学習2025/9/1
CARLAシミュレータで強化学習を用いた自動運転研究約100件を体系的に分析し、アルゴリズム、状態・行動・報酬設計、評価指標、課題と今後の方向性を整理したサーベイ。
- 自動運転の強化学習における行動空間削減戦略自動運転/強化学習2025/7/1
自動運転の強化学習で、動的マスキングと相対的行動空間削減という2つの行動空間変更戦略を提案し、学習効率と性能を改善することを示した。
- InDRiVE: 好奇心駆動型汎用世界モデルによる車両探索のための内在的不一致ベース強化学習モデルベース強化学習/自動運転2025/3/1
Dreamerベースのモデルベース強化学習に、世界モデルのアンサンブル間の不一致を利用した純粋な内在的報酬を導入し、タスク非依存の表現を学習して車線追従や衝突回避などの運転タスクへゼロショット/少数ショット適応を可能にした研究。