Jaerock Kwon
収録論文 22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
- 想像と現実の認識ギャップ：世界モデルの想像ロールアウトがタスク関連情報を失う現象世界モデル2026/11/11
CARLA運転シミュレータの世界モデルで、観測に基づく事後状態は障害物情報を保つが想像ロールアウトでは徐々に失われ、モデル自身の不確実性指標もそれを検知できないことを示した事例研究。
- 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。
- MiniVLA-Nav v1: 言語条件付きロボットナビゲーションのためのマルチシーンシミュレーションデータセットナビゲーション2026/5/1
言語指示に従ってロボットが物体に接近するナビゲーションタスク用の、複数のフォトリアリスティックなシミュレーション環境を含むデータセットを構築した。
- 視覚ベース遠隔操作のための生成的予測ディスプレイに向けて：既製ビデオモデルのゼロショットベンチマーク遠隔操作2026/5/1
通信遅延による遠隔操作の性能低下を補うため、既製の生成ビデオモデルをゼロショットで用いた短期的な未来フレーム予測のベンチマークを実施し、現状のモデルでは低誤差・非発散・リアルタイム性を同時に満たせないことを示した。
- 外部人間機械インターフェースの評価方法の定義自動運転/インターフェース評価2026/4/1
自動運転車と他の道路利用者間のコミュニケーションを担う外部人間機械インターフェース（eHMI）を客観的に評価・比較するための、223項目からなる普遍的な評価方法を提案し、既存の4つの提案と運動学的動作のみのベースラインに適用してその有効性を示した論文。
- 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。
- 車外HMIのための車両外装部品の露出度測定におけるフルカラー空間記録の展開手法の活用HMI/自動運転2026/4/1
自動運転車の意図を歩行者に伝えるeHMIの設置箇所を決めるため、メッシュ展開とUnityシミュレーションで車両各部の歩行者からの可視頻度を計測し、バンパーやグリルだけでは不十分で、フロントガラスとフェンダーへの分散配置を提案した。
- ネットワーク遅延下における視覚ベース遠隔操作の非線形性能劣化遠隔操作2026/3/1
自律走行車の遠隔操作におけるネットワーク遅延が、カメラベースの車線維持制御の安定性に与える影響を実験的に調査し、遅延が150msから225msの間で安定性が急激に崩れることを示した。また、遅延注入と計測が可能なROS 2テストベッドLAVTを開発した。
- 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。
- 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。
- 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。
- DriveNetBench：自律走行ネットワーク向けの低コストで構成可能な単一カメラベンチマークシステム自律走行2025/5/1
低コストな市販ハードウェアと単一カメラを用いて、自律走行向けニューラルネットワークを実環境で標準的に評価できるベンチマークシステムを提案した。
- PID自動調整における初期状態と探索・活用戦略の系統的評価：移動ロボットに適用したフレームワーク駆動アプローチ制御・最適化2025/5/1
移動ロボットのPID自動調整において、初期状態と探索・活用バランスが収束性能に与える影響をベイズ最適化と差分進化で系統的に評価するフレームワークを提案した。
- 能動推論に基づく知覚運動学習によるロバストな横方向制御自動運転/能動推論2025/3/1
人間の運動学習に着想を得た知覚運動学習と能動推論を組み合わせ、自動運転車の車線維持制御を少ないデータで適応的に行う手法を提案し、CARLAシミュレータで有効性を示した。
- CARIL: 自動運転のための模倣学習における信頼度を考慮した回帰自動運転/模倣学習2025/3/1
回帰ヘッドと分類ヘッドを組み合わせた二頭型ネットワークで、低信頼時の補正機構により自動運転の模倣学習の安定性と精度を向上させた研究。
- 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。
- PLM-Net: 視覚ベース自動運転の横方向制御における知覚遅延緩和ネットワーク自動運転/模倣学習2024/7/1
視覚模倣学習による車線維持制御において、知覚遅延の影響をプラグイン型の深層学習フレームワークで緩和し、操舵誤差を最大78%削減した。
- NDST: 人間らしい視覚ベース自動運転のためのニューラル運転スタイル転移自動運転2024/7/1
ニューラルスタイル転移に着想を得て、個人の運転スタイルを自動運転モデルに転移させるNDSTを提案し、安全性を保ちつつユーザー快適性を高める。
- 人間らしい運転に向けて：能動推論による自動運転車両制御自動運転/能動推論2024/7/1
脳の予測機構に基づく能動推論と深層学習を組み合わせ、CARLAシミュレータ上で車線追従を実現した研究。限られたデータで適応・汎化し、従来手法より効率的に人間らしい運転を目指す。
- MIR-Vehicle: 自動運転研究向けの低コストモジュラープラットフォーム自動運転プラットフォーム2020/1/1
電動乗用車をGPU搭載の自律走行研究プラットフォームへ改造し、知覚・制御・drive-by-wireをモジュール構成で実現した低コスト車両の設計を提案する。