Guy Rosman

収録論文 42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

• 手術の世界行動モデリングに向けて：手術動作計画のための視覚・軌道同時予測の予備的検討
  手術計画2026/8/20

  手術映像と器具の軌跡を同時に予測する新しいモデルを提案し、将来の視覚状態と動作軌道の一貫性を評価する。

• 時空間検索に基づく事前知識を用いた運転指導の適応的計算モデル
  模倣学習/適応的指導2026/6/1

  運転などの複雑な運動技能の指導において、学習者の長期的な学習過程と指導者との繰り返しの相互作用を考慮した適応的指導モデルを提案。限られたデータでも、類似した過去の相互作用を検索して活用する手法で、非適応的なベースラインより優れた性能を示した。

• 近接状態ナッジング：AI支援による技能萎縮の軽減
  共有自律/技能学習2026/5/1

  AI支援下での技能低下を防ぐため、学習しやすい状態へユーザーを誘導する共有自律アルゴリズムを提案し、シミュレーションと人間実験で効果を実証した。

• オープンセット身体支援におけるデータの強みと弱み
  基盤モデル/一般化2026/3/1

  合成環境で多様な支援データを用いて微調整した基盤モデルの、未知のユーザー行動や新構成への一般化能力を調査した論文。

• SutureFormer: ピクセル空間における目標条件付きオフライン強化学習による手術軌道の学習
  手術ロボティクス/オフライン強化学習2026/3/1

  内視鏡映像から針先の軌道を逐次意思決定問題として捉え、スプライン補間で疎な注釈を密な報酬に変換する目標条件付きオフライン強化学習フレームワークを提案した。

• 計画を学び、学びを計画する：適応的階層型RL-MPCによるサンプル効率の高い意思決定
  RL-MPC融合/階層型計画2025/12/1

  強化学習とMPPIベースのMPCを階層的に融合し、価値推定の不確実性に応じてMPPI探索を適応的に増やすことで、サンプル効率とタスク成功率を向上させる手法を提案した論文。

• ReGen: 逆設計による生成的ロボットシミュレーション
  sim2real2025/11/1

  ロボットの行動とテキスト記述から、その行動を引き起こしうるシナリオや環境を大規模言語モデルで推論し、シミュレーションを自動生成するフレームワーク。

• SAFe-Copilot：統合型共有自律フレームワーク
  自動運転2025/11/1

  VLMを用いてドライバーの意図を推定し、人間と自動運転の制御を高次元で調停する共有自律フレームワークを提案。衝突率の低減と性能向上を実現。

• メッセージのタイミング：時間制約のある支援環境における言語ベース通知
  言語支援・強化学習2025/9/1

  時間制約のある支援運転などの場面で、言語による通知の内容とタイミングのトレードオフを強化学習で最適化する枠組みを提案し、遅延を無視する手法より成功率を40%以上改善した。

• SimCoachCorpus: 身体的教示のための言語と軌道を含む自然なデータセット
  教示・言語指導2025/9/1

  レーシングシミュレータで29人が約90分間運転し、15人はプロのコーチから指導を受けた。車両状態や軌道、コーチの音声フィードバック、認知負荷や感情状態などのアノテーションを含む大規模データセットを構築した。

• 運転障害研究を支援するシミュレータデータセット
  運転行動解析2025/7/1

  飲酒と認知負荷による運転障害を調べるため、52名の被験者による23.7時間の都市運転シミュレータデータを収集し、車両データと運転者データを公開した。

• 主体性を保つ安全フィルタ：人間中心の安全制約をAI支援モータースポーツに適用
  共有自律/安全フィルタ2025/4/1

  人間の操作を最小限に滑らかに修正するニューラル安全価値関数ベースの安全フィルタを提案し、ブラックボックスなレースシミュレータでのユーザー研究で安全性と満足度の向上を示した。

• 共有自律性による近接発達領域に基づく個別指導
  教育・共有自律性2025/2/1

  共有自律性を活用して学生の近接発達領域を推定し、個別化されたカリキュラムを設計するZ-COACHを提案し、自動運転シミュレータでの高速レース指導で有効性を示した。

• 航空画像から自律走行を学習する
  sim2real2024/10/1

  航空画像からNeRFを用いて地上視点の新規画像を合成し、その画像と深度データで模倣学習ポリシーを訓練してロボットカーを走行させる手法を提案した。

• マルチタスク模倣学習による運転教示システム
  模倣学習2024/10/1

  専門家の教示データ不足を補うため、マルチタスク模倣学習で高性能運転のコーチングシステムを訓練し、実車実験と被験者研究で有効性を示した。

• 夢見るアシスト：高速レースにおける共有制御のための人間目標への整合学習
  共有制御2024/10/1

  人間の意図を推論する世界モデルと支援エージェントを組み合わせ、高速レースで人間の目標に沿った協調支援を実現するDream2Assistを提案した。

• メタ学習による学習済み車両ダイナミクスモデルのオンライン適応
  sim2real2024/9/1

  自動運転の限界域での車両ダイナミクスをニューラルネットで表現し、Continual-MAMLで未知環境にオンライン適応させる手法を提案。MPPI制御の追従性能が向上することを実機で示した。

• 運転者の注意とリスク知覚をモデル化して運転支援を改善
  運転支援2024/9/1

  前方衝突警告システムにおいて、運転者の視線データと車両軌跡予測を組み合わせ、運転者が実際に見ている対象に基づくリスク知覚を推定する手法を提案した。

• 深く速く考える：逆動的ゲームから学ぶ分秒単位のインタラクションのためのニューラル非線形意見ダイナミクス
  マルチエージェント意思決定2024/6/1

  自動運転レースのような非協力的なマルチエージェント環境で、専門家のデモンストレーションから逆動的ゲームを通じてニューラル非線形意見ダイナミクスモデルを学習し、高速でデッドロックのない意思決定を実現する手法を提案した。

• 運転世界モデルとしてのマルチモーダルLLMの検証
  VLA2024/5/1

  GPT-4oなどのマルチモーダルLLMが運転シーンをどの程度理解できるかを検証し、単一画像は得意でもフレーム間の一貫した理解や軌道計画は苦手であることを示した研究。

• 動的ゲームにおけるデータ駆動型事前分布の融合
  自動運転2024/2/1

  データ駆動型の方策とゲーム理論に基づく方策をKL正則化で融合するKLGameを提案し、自動運転の実環境で有効性を示した。

• Drive Anywhere: Generalizable End-to-end Autonomous Driving with Multi-modal Foundation Models
  2023/10/1
• NashFormer: Leveraging Local Nash Equilibria for Semantically Diverse Trajectory Prediction
  2023/5/1
• Multi-Abstractive Neural Controller: An Efficient Hierarchical Control Architecture for Interactive Driving
  2023/5/1
• Specification-Guided Data Aggregation for Semantically Aware Imitation Learning
  2023/3/1
• MPOGames: Efficient Multimodal Partially Observable Dynamic Games
  2022/10/1
• Learning Latent Traits for Simulated Cooperative Driving Tasks
  2022/7/1
• Leveraging Smooth Attention Prior for Multi-Agent Trajectory Prediction
  2022/3/1
• TIP: Task-Informed Motion Prediction for Intelligent Vehicles
  2021/10/1
• Trajectory Prediction with Linguistic Representations
  2021/10/1
• MAAD: A Model and Dataset for "Attended Awareness" in Driving
  2021/10/1
• HYPER: Learned Hybrid Trajectory Prediction via Factored Inference and Adaptive Sampling
  2021/10/1
• Risk Conditioned Neural Motion Planning
  2021/8/1
• Behaviorally Diverse Traffic Simulation via Reinforcement Learning
  2020/11/1
• Discovering Avoidable Planner Failures of Autonomous Vehicles using Counterfactual Analysis in Behaviorally Diverse Simulation
  2020/11/1
• MATS: An Interpretable Trajectory Forecasting Representation for Planning and Control
  2020/9/1
• Driving Through Ghosts: Behavioral Cloning with False Positives
  2020/8/1
• Reinforcement Learning based Control of Imitative Policies for Near-Accident Driving
  2020/7/1
• CARPAL: Confidence-Aware Intent Recognition for Parallel Autonomy
  2020/3/1
• Deep Context Maps: Agent Trajectory Prediction using Location-specific Latent Maps
  2019/12/1
• DiversityGAN: Diversity-Aware Vehicle Motion Prediction via Latent Semantic Sampling
  2019/11/1
• Uncertainty-Aware Driver Trajectory Prediction at Urban Intersections
  2019/1/1