Keng Peng Tee

収録論文 7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

• RMP-YOLO: 不完全な観測でも堅牢な運動予測フレームワーク
  運動予測2024/9/1

  欠損した履歴軌跡をシーン情報から復元してから予測する新パラダイムを提案し、Waymo運動予測コンペで3位に入賞した。

• DRAMA: Mambaを用いた自動運転向け高効率エンドツーエンド動作プランナ
  自動運転/動作計画2024/8/1

  MambaをベースにカメラとLiDARの特徴を融合し、低計算コストで将来の自車軌道を生成する自動運転用エンドツーエンド動作プランナを提案。

• ControlMTR: シーン適合インテントポイントと制御ガイドによる実現可能な軌道予測
  軌道予測2024/4/1

  自動運転の軌道予測において、シーンに適合した意図点と制御コマンド予測を組み合わせ、非現実的な予測を抑えつつ精度を向上させる手法を提案した。

• GET-DIPP: Graph-Embedded Transformer for Differentiable Integrated Prediction and Planning
  2022/11/1
• Approximating Constraint Manifolds Using Generative Models for Sampling-Based Constrained Motion Planning
  2022/4/1
• GloCAL: Glocalized Curriculum-Aided Learning of Multiple Tasks with Application to Robotic Grasping
  2022/4/1
• KOVIS: Keypoint-based Visual Servoing with Zero-Shot Sim-to-Real Transfer for Robotics Manipulation
  2020/7/1