Korbinian Moller
収録論文 16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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。