Johannes Betz
Technical University of Munich
収録論文 88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
- 話しかけて、ジャービス：自律走行レースカー向けのオープンソース・エッジ展開可能な音声アシスタントフレームワーク音声アシスタント2026/9/17
自律走行車の高レベルな行動指示を音声で行うためのオフライン音声アシスタント「Jarvis」を開発し、Mistral 7Bのドメイン特化ファインチューニングにより97.63%の意図認識精度と平均1.39秒の低遅延を実現した。
- 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。
- MPCソルバー勾配ガイダンスによる強化学習の加速：重み可変MPC向け強化学習/MPC2026/9/1
モデル予測制御（MPC）のコスト重みを適応的に学習する際、強化学習のサンプル効率を向上させるため、微分可能MPCのソルバー勾配を補助ガイダンスとして利用するSG-RL手法を提案した。自動レースプラットフォームで最大70.6%のサンプル削減を実証した。
- 自動運転レースにおける最小時間軌道計画のための制御情報に基づく制約適応自動運転レース/軌道計画2026/8/14
自動運転レースで、実行時の追従誤差を学習して軌道計画の空間制約を動的に調整し、タイムを短縮する手法を提案。
- Chat2Scenic: 自動運転シナリオ生成のための反復RAGベースフレームワーク自動運転/シナリオ生成2026/7/1
規制文書から自動運転テスト用のシナリオスクリプトを自動生成する、反復型RAGフレームワークを提案。チャットインターフェースで対話的にシナリオを洗練でき、既存手法より高い成功率を達成。
- 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。
- A2RL Vmax: 長距離・高速知覚と複数車両インタラクションのためのA2RL自動運転レースデータセット自動運転データセット2026/7/1
2024年のアブダビ自動運転レースリーグで収集された、高速自動運転と複数車両の相互作用に特化した大規模なLiDAR・RADARデータセットを紹介する論文。
- 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。
- SGTP: サンプリングに基づくゲーム理論的プランニングによるリアルタイム多車両自動運転レース自動運転レース/プランニング2026/7/1
GPU加速サンプリングとゲーム理論を組み合わせ、多車両レースでの多様な競争行動をリアルタイムに計画するフレームワークを提案。高い勝率とタスク完了率を達成し、最大10エージェントの大規模シナリオにも適用可能。
- 学習された軌道プリミティブと確率的安全性評価を用いたリスク認識型動作計画自動運転/動作計画2026/7/1
RBFネットワークで学習した軌道プリミティブと確率的衝突リスク評価を組み合わせ、都市部の自動運転における安全で効率的な動作計画を実現するフレームワークを提案した。
- ゲーム理論的ガイダンスを備えたハイブリッドサンプリングベース軌道プランナーによる自動運転レース自動運転レース/軌道計画2026/7/1
自動運転レース向けに、ゲーム理論の戦略的推論とサンプリングベースの軌道生成を組み合わせたハイブリッドプランナーを提案。オフライン学習したポテンシャル関数で相互作用を捉え、オンラインで勾配最適化により動的コストバイアスを生成し、高周波サンプリングプランナーに統合することで、ブロッキングなどの防御行動を実現しつつ計算負荷を抑えた。
- 未来へのドリフト：高遅延車両システムにおける経路追従ドリフトの安定化車両制御2026/6/1
生産車両のアクチュエータ遅延や機械的結合に対応する予測器と制御則を設計し、内燃機関搭載の量産スポーツカーで円形・8の字ドリフトを安定して実現した。
- G2DP: 時空間グリッドガイダンスを用いた拡散プランニング自動運転/プランニング2026/6/1
自動運転向けの拡散ベースのプランナーに、推論時に時空間コストボリュームから密度の高い勾配を注入する新しいガイダンス手法を提案し、nuPlanなどのベンチマークで最先端の性能を達成した。
- LiDAR点群とOpenStreetMapを用いた高速道路シナリオの自動デジタルツイン構築自動運転/地図生成2026/6/1
LiDAR点群とOpenStreetMapデータを融合し、高速道路のASAM OpenDRIVE形式の地図を自動生成するワークフローを提案。手動介入を最小限にし、シミュレーションで利用可能な精度を実証した。
- 自動運転レースにおけるフィードフォワード操舵制御の実証的・学習ベース手法のベンチマーク自動運転レース/制御2026/5/1
自動運転レースの階層制御におけるフィードフォワード操舵制御について、学習ベース2手法と解析的2手法を体系的に比較し、新しい多項式曲面フィットに基づくEHD手法を提案した。
- 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。
- オープンソースのレベル4自動運転システムのプロトタイプにおけるディスエンゲージメント分析とフィールドテスト自動運転2026/3/1
Autowareベースの自動運転車両を236km走行させ、30件のディスエンゲージメントを新たな5段階重大度フレームワークで分類し、その原因と特性を分析した研究。
- A2RLチャレンジにおける限界性能での一対一自律レース自律レース2026/2/1
TUMのチームがアブダビ自律レースリーグ（A2RL）で優勝するために開発した、車両限界でのマルチエージェント相互作用を扱うアルゴリズムと戦略を紹介した論文。
- 会話で操るモジュラー自動運転：LLMによる意思決定フレームワーク自動運転2026/1/1
LLMを対話インターフェースとしてAutowareに統合し、乗客の高レベルな指示を安全に走行行動へ変換する枠組みを提案・評価した。
- 安全な自動運転に向けて：組み込みハードウェア上でのリアルタイム動作計画アルゴリズム動作計画2026/1/1
自動車グレードの組み込みプラットフォームとRTOS上で軽量なサンプリングベース軌道プランナを実装し、決定論的なタイミングと低遅延で動作することを実験的に示した。
- SOTIF条件下での2D物体検出における大規模視覚言語モデルの比較評価物体検出2026/1/1
自動運転の安全設計で重要となるSOTIF条件下での2D物体検出について、10種類の大規模視覚言語モデルをベンチマークデータセットで評価し、従来の専用検出器と性能を比較した。
- ステアバイワイヤシステムのためのカルマンフィルタベース外乱オブザーバ外乱オブザーバ/車両制御2025/12/1
ステアバイワイヤ系において、モータ状態のみから高周波のドライバトルク外乱を推定するカルマンフィルタベースの外乱オブザーバを設計し、線形・非線形モデルで評価した。
- 運転はゲーム：ベイズ反復最適応答による計画と予測の統合自動運転計画2025/12/1
自動運転の計画と予測をゲーム理論の反復最適応答ループで統合し、ベイズ信頼度推定で予測の不確実性を考慮するフレームワークBIBeRを提案。
- 希少な運転シナリオ検出のための教師なし学習異常検知2025/12/1
自然な運転データから希少で危険な運転シナリオを検出するため、Deep Isolation Forestとt-SNEを用いた教師なし学習フレームワークを提案し、その有効性を評価した。
- Target-Bench：動画世界モデルは意味的ターゲットへの地図なし経路計画を達成できるか？VLA2025/11/1
動画世界モデルの意味的推論・空間推定・計画能力を評価する初のベンチマークTarget-Benchを提案し、既存モデルの性能不足と実ロボットデータでの微調整による改善を示した。
- RoGER-SLAM: ノイズと低照度環境に強いロバストなガウシアンスプラッティングSLAMシステムSLAM2025/10/1
3Dガウシアンスプラッティングを用いたSLAMにおいて、ノイズや低照度下でも高精度なトラッキングとマッピングを実現するロバストなシステムを提案。
- VLMは意味的異常検知を解き放てるか？構造的推論のためのフレームワークVLA2025/10/1
VLMを用いた自動運転の意味的異常検知を、4つの意味領域に沿った階層的な整合性検証として再定式化するモデル非依存フレームワークSAVANTを提案し、再現率を約18.5%改善、さらに大規模自動ラベリングで7Bモデルを微調整し高精度を達成した。
- 自動運転における不確実性下での高精度かつ効率的な衝突予測自動運転/衝突予測2025/10/1
自動運転の計画軌道の衝突リスクを、位置・姿勢・速度の不確実性を考慮して半解析的に推定する2手法を提案し、モンテカルロ法と同等の精度をリアルタイム計算で実現した。
- 強化学習によるサンプリングベース軌道計画の動的適応：アジャイル自動運転に向けて自動運転/強化学習2025/10/1
強化学習エージェントが低レベル軌道計画器のコスト関数パラメータを動的に切り替え、自動運転レースで衝突率0%を達成しつつ追い越し時間を最大60%短縮した。
- Actron3D: 動画から操作可能な神経関数を学習し、転移可能なロボットマニピュレーションを実現マニピュレーション2025/10/1
未キャリブレーションの単眼RGB人間動画2〜3本から、物体中心の神経アフォーダンス関数を学習し、6自由度マニピュレーションスキルを転移させるフレームワーク。
- サンプリングを学習する：強化学習ガイドによる自動運転の運動計画自動運転/運動計画2025/9/1
強化学習エージェントがサンプリング領域を誘導し、軌道生成と評価は解析的に保つハイブリッド枠組みを提案。CommonRoadで最大99%のサンプル削減と84%の実行時間短縮を達成。
- MP-RBFN：動径基底関数ネットワークによる車両モーションプリミティブの学習自動運転/運動計画2025/7/1
最適制御から得られる車両の運動プリミティブをRBFネットワークで効率的に学習し、従来の半解析手法より7倍高精度かつ低推論時間で生成する手法を提案した。
- 安全な自動運転に向けて：動作計画アルゴリズムのためのリアルタイム安全監視機構動作計画/安全監視2025/7/1
自動運転の動作計画モジュールを実行時に監視する安全機構を提案し、時間的整合性の監視を追加した点が特徴。リアルタイムOS上で試作し、制約ベースの実現可能性チェックとコストベースの妥当性評価により危険な軌道を検出できることを示した。
- 情報に基づくハイブリッドゾノトープ運動計画アルゴリズム運動計画2025/7/1
非凸自由空間での経路計画を効率化するため、ハイブリッドゾノトープで障害物回避空間を分解し、楕円体ヒューリスティックで有望な遷移領域に探索を集中させる運動計画法を提案。確率的完全性と漸近的最適性を証明し、少ない反復で高品質な軌道に収束することを示した。
- 慣性ドリフト車両のための学習ベース計画・制御フレームワーク制御/計画2025/7/1
ベイズ最適化を用いて、慣性ドリフト中の滑らかな遷移と速度損失の最小化を図る計画・制御手法を提案し、8の字経路でのシミュレーションで有効性を示した。
- モデル構造化ニューラルネットワークによる自動運転レースカーのステアリング制御制御/モデルベース学習2025/7/1
車両の非線形ダイナミクスの事前知識をニューラルネットワーク構造に組み込んだステアリング制御器を提案し、実車レースデータで汎用NNや優勝チームの制御器より高精度・高汎化性能を示した。
- 自動運転における基盤モデル：シナリオ生成と分析に関するサーベイ自動運転2025/6/1
自動運転のシナリオ生成・分析に基盤モデル（LLM、VLM、拡散モデル、ワールドモデルなど）を適用した研究を体系的に整理し、データセット・評価指標・課題をまとめたサーベイ。
- 予測安全フィルタを統合した安全強化学習によるドリフト車両の運動計画と制御安全強化学習/運動計画2025/6/1
強化学習エージェントとモデルベースのドリフトダイナミクスを組み合わせ、予測安全フィルタでオンラインに行動を調整することで、安全かつ効率的な自律ドリフト運動計画を実現した研究。
- MIND-Stack：自律ナビゲーションのためのモジュール式で解釈可能なエンドツーエンド微分可能スタック自律ナビゲーション2025/5/1
位置推定ネットワークとStanleyコントローラを組み合わせ、人間が解釈可能な中間状態表現とエンドツーエンド微分可能性を備えたモジュール式ナビゲーションスタックを提案し、実機でのsim-to-real性能を示した。
- 自律レース環境におけるサンプリングベース局所計画のためのオンライン速度プロファイル生成と追従自律走行2025/5/1
タイヤ温度変化やラバー堆積によるグリップ変動に適応するオンライン速度プランナを提案し、三次元トラック表現を用いた空間サンプリング戦略と組み合わせて局所計画の参照速度を生成する。
- MultiDrive：2Dと3Dの運転シミュレーションを連携する自動運転ソフトウェア検証用の協調シミュレーションフレームワーク自動運転検証/sim2real2025/5/1
低忠実度2Dと高忠実度3Dの運転シミュレータを協調動作させ、シナリオ生成から実験実行・軌跡解析までを自動化するフレームワークを提案し、運動計画アルゴリズムの検証に有効であることを示した。
- 複雑な都市環境における歩行者を考慮した自動運転の運動計画運動計画2025/4/1
歩行者の社会的力を用いたリスク考慮型運動計画アルゴリズムを提案し、2Dシミュレーションで混雑環境での安全で効率的な自動運転を実現した。
- 影から安全へ：都市自動運転のための遮蔽追跡とリスク軽減自動運転/運動計画2025/4/1
遮蔽領域を逐次推論で追跡し多様なファントムエージェントで潜在危険を予測する、リスク認識型の自動運転運動計画手法を提案した。
- ベイズ最適化による実世界データからのタイヤパラメータと不確かさの推定システム同定2025/4/1
ベイズ最適化と確率的変分推論を用いてタイヤモデルのパラメータとその不確かさを推定し、実走行データで有効性を検証した研究。
- 準定常ブラックボックスシミュレーションによるg-g-g-vダイアグラム生成手法車両ダイナミクス2025/4/1
車両の縦加速度・速度・横加速度の関係を表すg-g-g-vダイアグラムを、車両モデルをブラックボックスとして扱う準定常シミュレーションで推定する手法を提案した。
- GripMap：自動運転レース向けの空間分解型動的制約フレームワーク軌道計画2025/4/1
路面のグリップが場所ごとに異なることを考慮し、Frenet座標系で空間的に動的制約を表現するGripMapを提案。オフライン・オンラインの軌道計画に適用し、自動運転レース実験で有効性を示した。
- 自動運転車とロボット群のための小規模テストベッド：課題とロードマップテストベッド2025/3/1
自動運転車とロボット群の小規模テストベッドに関する課題を整理し、アクセシビリティ向上、ベストプラクティス共有、抽象化層による連携の3つのロードマップを提案した。
- ドリフト車両のための適応学習型モデル予測制御戦略車両制御2025/2/1
ドリフト平衡点をベイズ最適化で学習し、下位のMPCと階層化することで、路面摩擦の誤推定があってもドリフト車両を目標経路に追従させる制御手法を提案した。
- 言葉から衝突へ：LLMによる安全臨界運転シナリオの評価と敵対的生成自動運転テスト2025/2/1
大規模言語モデルとプロンプト設計を組み合わせ、自動運転の安全臨界シナリオを自動評価・生成する手法を提案し、2Dシミュレーションで有効性を検証した。
- 3次元サーキットにおける最小時間マニューバの運動力学計画と高精度実行自動運転レース2025/2/1
車両ダイナミクスを学習し、3次元トラック上で最小時間のマニューバを計画・実行する人工レースドライバーを提案。新しい運動力学モデルと経済的非線形モデル予測制御を統合し、高忠実度シミュレータで評価した。
- 自動運転車のための2023年CommonRoad動作計画コンペティションの結果動作計画2024/11/1
CommonRoadベンチマークを用いた自動運転の動作計画コンペティションを実施し、効率・安全性・快適性・交通ルール遵守の観点から各手法を比較評価した結果を報告した。
- DualAD: 自動運転における推論のための二層プランニング自動運転2024/9/1
ルールベースの運動プランナとLLMによる推論層を組み合わせ、危険検知時にLLMが介入する自動運転フレームワークを提案。
- コネクテッド自動運転車とロボット群のための小規模テストベッドに関する調査sim2real2024/8/1
自動運転車やロボット群の研究で使われる小規模テストベッドを、sense-plan-actパラダイムに基づく62の特徴で整理し、23のテストベッドを比較した調査論文。
- 信号品質が変動する環境下での高速レースカー向け三次元車両動力学状態推定状態推定2024/8/1
拡張カルマンフィルタに参照角の定式化と仮想速度計測を組み込み、路面の傾斜やバンクを考慮した三次元状態推定を高速自律レースカーで実証した研究。
- 自律走行時代におけるプロレーサーの知見：専門家インタビュー研究自律走行2024/5/1
プロレーサー11名へのインタビューから、車両限界を引き出す人間の認知・適応スキルを分析し、自律走行アルゴリズム開発への示唆を導出した研究。
- ROS 2自動運転ソフトウェア向けコンテナ化マイクロサービスアーキテクチャ：エンドツーエンド遅延評価自動運転/コンテナ2024/4/1
自動運転ソフトウェアをコンテナで分離したマイクロサービス構成にし、エンドツーエンド遅延やジッタ、リソース使用率を評価した。その結果、ベアLinuxより平均遅延が5〜8%改善し、最大遅延も大幅に削減できることを示した。
- FlexMap Fusion: HDマップとOpenStreetMapの地理参照と自動統合HDマップ2024/4/1
LiDARとカメラから生成したHDベクターマップをOpenStreetMapと自動統合し、地理参照や不足する意味属性の補完を行う手法を提案。人手作業を削減し、マッピングパイプラインの拡張性と地図の完全性を向上させる。
- 自動運転の新たな分類体系：運用設計領域・自動化レベル・成熟度に基づく応用の構造化自動運転2024/4/1
自動運転システムを運用設計領域（ODD）、SAE自動化レベル、技術成熟度（TRL）の3軸で整理する新しい分類体系と成熟度モデルを提案し、既存システムの比較を容易にした。
- Open-Loop and Feedback Nash Trajectories for Competitive Racing with iLQGames2024/2/1
- A Safe Reinforcement Learning driven Weights-varying Model Predictive Control for Autonomous Vehicle Motion Control2024/2/1
- Investigating Driving Interactions: A Robust Multi-Agent Simulation Framework for Autonomous Vehicles2024/2/1
- 死角を克服：自動運転の安全性向上のための遮蔽考慮自動運転/安全性評価2024/2/1
都市環境で静的・動的障害物が作る死角を検出し、遮蔽された交通参加者の動きを予測して自車軌道の危険度を評価するモジュールを提案し、軌道計画に組み込むことで安全かつ効率的な運転を実現した。
- FRENETIX: 自動運転向け高性能モジュラー動作計画フレームワーク動作計画2024/2/1
サンプリングベースの軌道計画と多目的最適化により、複雑な市街地・高速道路での自律走行を実現するモジュラー型動作計画フレームワークを提案し、実車検証と1750シナリオでの評価を行った。
- F1TENTH自律走行の統一：サーベイ、手法、ベンチマーク自律走行2024/2/1
1/10スケールのF1TENTH自律走行研究をサーベイし、古典的手法と学習手法を整理してベンチマーク評価を提供した論文。
- A Reinforcement Learning-Boosted Motion Planning Framework: Comprehensive Generalization Performance in Autonomous Driving2024/2/1
- Adaptive Stochastic Nonlinear Model Predictive Control with Look-ahead Deep Reinforcement Learning for Autonomous Vehicle Motion Control2023/11/1
- Multi-LiDAR Localization and Mapping Pipeline for Urban Autonomous Driving2023/11/1
- R$^2$NMPC: A Real-Time Reduced Robustified Nonlinear Model Predictive Control with Ellipsoidal Uncertainty Sets for Autonomous Vehicle Motion Control2023/11/1
- A Stochastic Nonlinear Model Predictive Control with an Uncertainty Propagation Horizon for Autonomous Vehicle Motion Control2023/10/1
- EDGAR: An Autonomous Driving Research Platform -- From Feature Development to Real-World Application2023/9/1
- RGB-L: Enhancing Indirect Visual SLAM using LiDAR-based Dense Depth Maps2022/12/1
- Teaching Autonomous Systems Hands-On: Leveraging Modular Small-Scale Hardware in the Robotics Classroom2022/9/1
- A Benchmark Comparison of Imitation Learning-based Control Policies for Autonomous Racing2022/9/1
- Bypassing the Simulation-to-reality Gap: Online Reinforcement Learning using a Supervisor2022/9/1
- Game-theoretic Objective Space Planning2022/9/1
- Local_INN: Implicit Map Representation and Localization with Invertible Neural Networks2022/9/1
- Winning the 3rd Japan Automotive AI Challenge -- Autonomous Racing with the Autoware.Auto Open Source Software Stack2022/6/1
- TUM autonomous motorsport: An autonomous racing software for the Indy Autonomous Challenge2022/5/1
- Indy Autonomous Challenge -- Autonomous Race Cars at the Handling Limits2022/2/1
- Autonomous Vehicles on the Edge: A Survey on Autonomous Vehicle Racing2022/2/1
- Gradient-free Multi-domain Optimization for Autonomous Systems2022/2/1
- Stress Testing Autonomous Racing Overtake Maneuvers with RRT2021/10/1
- Track based Offline Policy Learning for Overtaking Maneuvers with Autonomous Racecars2021/7/1
- Real-Time Adaptive Velocity Optimization for Autonomous Electric Cars at the Limits of Handling2020/12/1
- An Open-Source Scenario Architect for Autonomous Vehicles2020/6/1
- Benchmarking of a software stack for autonomous racing against a professional human race driver2020/5/1
- Multilayer Graph-Based Trajectory Planning for Race Vehicles in Dynamic Scenarios2020/5/1