Holger Caesar
Delft University of Technology
収録論文 19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
- FedCKA: 表現類似度に基づく層別パーソナライズによる走行領域横断の連合3D知覚連合学習/3D知覚2026/10/1
連合学習で3D物体検出器を学習する際、クライアント間の層ごとの特徴類似度(CKA)を計算し、類似した層だけを共有・集約することで、環境ごとのデータ分布の違いに柔軟に対応する手法を提案した。
- SplatLabel: 4Dガウシアンスプラッティングによる擬似ラベリング3Dセグメンテーション2026/9/24
4Dガウシアン表現を用いてLiDARセグメンテーションとセマンティック占有グリッドを自動生成し、動的環境でも高精度な擬似ラベルを実現する手法を提案。
- CorrelationFlow: 学習不要の幾何学的アプローチによるLiDARシーンフロー推定シーンフロー推定2026/7/1
学習を一切行わず、連結成分ラベリングと鳥瞰図上の相関最大化という古典的な2つの操作だけでLiDARシーンフローを推定する手法を提案。疎な遠方や高速移動物体でも頑健に動作し、複数データセットで優れた性能を示した。
- 自動運転の未来への道：KITScenesマルチモーダルデータセットデータセット2026/6/1
高精度センサと完全なHDマップを備えた欧州の自動運転データセットを構築し、オンライン地図構築や長距離深度推定などの4つのベンチマークを提供した。
- 123D: 大規模マルチモーダル自動運転データの統合自動運転データ統合2026/5/1
自動運転の多様なデータセットを単一APIで統合するオープンソースフレームワークを提案し、8つの実データセットと合成データを統合して、クロスデータセットでの3D物体検出や強化学習などの応用を実証した。
- 推論トレース付きロングテール運転シナリオ：KITScenes LongTailデータセット自動運転/データセット2026/3/1
自動運転の稀なシナリオへの汎化を目的とし、マルチビュー動画、軌跡、指示、詳細な推論トレースを含むデータセットを構築し、VLMやVLAのベンチマークを提供した。
- GaussianCaR: ガウススプラッティングによる効率的なカメラ・レーダー融合カメラ・レーダー融合2026/2/1
ガウススプラッティングをビュー変換器として活用し、カメラ画像とレーダー点群を共通のBEV表現に統合するBEVセグメンテーション手法を提案。nuScenesでSOTA相当の精度を保ちつつ推論を3.2倍高速化した。
- nuScenes再訪：自動運転の進歩と課題自動運転データセット2025/12/1
自動運転データセットnuScenesの作成過程や拡張版、後続データセットへの影響、標準化、タスクと手法の動向を包括的に調査した論文。
- MobileOcc: 移動ロボットのための人間認識型セマンティック占有データセットデータセット/セマンティック占有2025/11/1
歩行者が多い環境で動作する移動ロボット向けに、静的物体と変形する人間の形状をLiDARで最適化して注釈付けした3Dセマンティック占有データセットを構築し、占有予測と歩行者速度予測のベンチマークを提供した。
- デジタルツインのためのマテリアル情報を活用したガウシアンスプラッティングによる3D世界再構成3D再構成2025/11/1
カメラのみの多視点画像から3Dガウシアンスプラッティングでシーンを再構成し、視覚モデルで素材マスクを抽出して物理ベースのマテリアル特性を割り当てるパイプラインを提案。LiDAR不要でセンサシミュレーションの忠実度を実現。
- BikeScenes: 自転車向けオンラインLiDARセマンティックセグメンテーションLiDARセグメンテーション2025/10/1
自転車搭載LiDARで周囲をオンライン認識するため、新データセットBikeScenes-lidarsegを構築し、ファインチューニングで高精度なセグメンテーションを実現した。
- 脆弱な道路利用者を避けながら走行する車両システムと遠隔操作自動運転2025/5/1
歩行者や自転車などの脆弱な道路利用者を安全かつ効率的に回避する車両システムを開発し、トポロジー駆動型モデル予測制御による運動計画と遠隔操作機能を統合した。
- LeAP: 基盤モデルを用いた一貫性のあるマルチドメイン3Dラベリング3Dセグメンテーション2025/2/1
2Dの視覚基盤モデルを活用し、ベイズ更新と3D一貫性ネットワークで3D点群に自動で意味ラベルを付与する手法を提案。手動ラベルなしで高品質なラベルを生成し、新規ドメインのセグメンテーション性能を最大34.2 mIoU向上させた。
- 路側機向けラベル効率的な3D物体検出3D物体検出2024/4/1
路側機の点群データを時空間集約して教師なしで物体を発見し、少量のラベルで微調整することで、完全教師ありモデルに匹敵する3D物体検出を実現した。
- 学習ベース計画に向けて：実世界自動運転のためのnuPlanベンチマーク自動運転計画2024/3/1
実世界の自動運転データセットとベンチマークnuPlanを提案し、MLベースの計画手法を評価するための大規模データと閉ループシミュレーション環境を提供する。
- UniBEV: Multi-modal 3D Object Detection with Uniform BEV Encoders for Robustness against Missing Sensor Modalities2023/9/1
- Panoptic nuScenes: A Large-Scale Benchmark for LiDAR Panoptic Segmentation and Tracking2021/9/1
- The efficacy of Neural Planning Metrics: A meta-analysis of PKL on nuScenes2020/10/1
- nuScenes: A multimodal dataset for autonomous driving2019/3/1