Finn Rasmus Schäfer

Technical University of Munich

収録論文 5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

• PlannerForge: 自動運転におけるモーションプランナーのシナリオベーステストのためのLLMエージェント
  自動運転/LLMエージェント/テスト2026/9/8

  自動運転システムのシナリオベーステストの全工程を統一的なLLMエージェントフレームワークで統合し、シナリオ生成から評価、さらにはシステム改善とベンチマークまでを自動化するPlannerForgeを提案した。

• 想像上のロールアウトは動的ではなく運動学的である：長期的世界モデル失敗の診断
  世界モデル2026/7/1

  世界モデルの長期的失敗は運動学的誤差によるものであり、動的誤差ではないことを示す診断手法を提案し、DreamerV3で検証した。

• 夢を信じる前に検証せよ：ワールドモデルシミュレータの許容性
  ワールドモデル検証2026/7/1

  ロボティクスで使われるワールドモデル（WM）の信頼性を評価する枠組みを提案。視覚的忠実度だけでなく、行動への応答を検証する許容性ラダー（L0-L4）を定義し、自動運転の例で視覚品質と行動追従が逆転することを示した。

• EgoDyn-Bench：自動運転における視覚中心基盤モデルの自己運動理解の評価
  自動運転2026/4/1

  自動運転向け視覚言語モデルの自己運動（エゴモーション）の物理的理解を評価するベンチマークを提案し、多くのモデルが視覚と物理推論の対応に欠陥を持つことを示した。

• StyleVLA: 運転スタイルを考慮した視覚言語行動モデルによる自動運転
  自動運転/VLA2026/3/1

  運転スタイル（スポーティ、快適など）に応じた多様で物理的に実現可能な軌道を生成する、物理情報を組み込んだVLAフレームワークを提案した。