Jakob Häringer

収録論文 2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

• SFG-ROS: 高密度マルチエージェント知覚のためのリソース認識フレームワーク
  群制御2026/5/1

  ROS 2ベースのマルチロボット協調知覚におけるネットワーク飽和や計算負荷を解決するため、スキーマ駆動ルーティングとオンデマンド復号化を備えたフレームワークSFG-ROSを提案し、CPU負荷を72.3%削減した。

• 特徴量を超えて：データセット設計がマルチエージェント軌道予測性能に与える影響
  軌道予測2025/7/1

  ドイツと米国で収集した新データセットL4 Motion Forecastingを用い、特徴量選択やデータセット間転移、地理的多様性がマルチエージェント軌道予測精度に与える影響を系統的に分析した。