Kasra Rezaee

収録論文 13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

• RLFTSim: 強化学習による微調整で実現する現実的かつ制御可能なマルチエージェント交通シミュレーション
  交通シミュレーション2026/5/1

  交通シミュレーションモデルを強化学習で微調整し、実データ分布に合わせてロールアウトの現実性を高めるとともに、目標条件付きの制御可能性を蒸留する手法を提案した。

• シミュレーションを超えて：自動運転における計画と因果性のためのワールドモデルベンチマーク
  自動運転2025/8/1

  自動運転のワールドモデルを交通シミュレータとして評価する既存指標の頑健性を分析し、制御不能な物体への感度や政策学習のための擬似環境としての性能を評価する新指標を提案した。

• CAPS: 自動運転の模倣学習を強化する文脈認識型優先サンプリング
  模倣学習2025/3/1

  VQ-VAEでデータをクラスタリングし、希少な重要サンプルを優先的に学習させることで、自動運転の模倣学習におけるデータ効率と汎化性能を向上させる手法を提案。

• ベクトル化シーン埋め込みからソフトな運転制約を学習する専門家軌道模倣
  模倣学習/運動計画2024/12/1

  専門家の軌道から運転制約を抽出し、模倣学習に統合する手法を提案。シミュレータ不要で、解釈性と閉ループ性能を向上させる。

• 注意を制御せよ：自動運転における堅牢な軌道予測のための因果的注意ゲーティング
  軌道予測2024/10/1

  自動運転の軌道予測において、非因果的なエージェントからの摂動に頑健にするため、因果発見ネットワークと因果的注意ゲーティングを組み合わせたモデルCRiTICを提案し、最大54%の堅牢性向上と29%のドメイン汎化性能向上を達成した。

• ベクトル化表現ドリーマー：夢見によるマルチエージェント運動予測
  運動予測2024/6/1

  自動運転車の行動を条件として全エージェントの軌道を想像する閉ループ訓練を導入し、マルチエージェント運動予測を行うベクトル化世界モデル手法を提案。Argoverse 2とinDで最先端性能を達成。

• 失敗からの妥当性学習：自動運転計画における分布シフトの緩和
  自動運転計画2024/6/1

  自動運転の模倣学習における分布シフト問題に対処するため、プランナーが失敗した状況を集めたデータセットを用いて、環境に即した有効な軌道を識別するVL目的を提案し、CARLAシミュレーションで性能向上を実証した。

• NeurIPS 2022 Competition: Driving SMARTS
  2022/11/1
• Motion Planning for Autonomous Vehicles in the Presence of Uncertainty Using Reinforcement Learning
  2021/10/1
• How To Not Drive: Learning Driving Constraints from Demonstration
  2021/10/1
• Multi-lane Cruising Using Hierarchical Planning and Reinforcement Learning
  2021/10/1
• CoachNet: An Adversarial Sampling Approach for Reinforcement Learning
  2021/1/1
• Perception as prediction using general value functions in autonomous driving applications
  2020/1/1