Lutz Eckstein
収録論文 27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
- 自動運転システムのためのスケーラブルな分散シミュレーションベーステスト自動運転テスト2026/8/21
自動運転システムの大規模なシナリオテストを、Kubernetesクラスタ上で分散実行するためのDevOps駆動のフレームワークを提案し、200シナリオの評価で逐次実行と比べて8倍以上の高速化を実証した。
- 学習ベースの自動運転行動計画：実世界統合と展開自動運転2026/8/1
機械学習と古典的手法を組み合わせたハイブリッドな自動運転計画アーキテクチャを提案し、実車両での展開結果を報告した論文。
- 自動運転車両のシナリオベーステストのためのオープンシミュレーションアーキテクチャへのエージェントモデル統合自動運転シミュレーション2026/5/1
自動運転システムの安全性評価に必要なシミュレーション環境間で、交通エージェントモデルを標準化された方法で統合するためのアーキテクチャを提案し、3つの異なるシミュレータで一貫した動作を実証した。
- 学習型3D物体検出のためのオブジェクトレベルV2Xのロバスト融合自動運転/3D物体検出/V2X2026/5/1
自動運転の3D物体検出に、車車間・路車間通信（V2X）から得られるオブジェクト情報を統合する手法を提案し、現実的なノイズや欠落に対する頑健性を向上させる。
- Query2Uncertainty: 分布シフト下での3D物体検出のためのロバストな不確実性定量化とキャリブレーション3D物体検出/不確実性/キャリブレーション2026/5/1
DETR型3D物体検出器の潜在クエリの特徴密度を用いて、分布シフト時でも分類と回帰の不確実性を再キャリブレーションする手法を提案した。
- コネクテッド自動運転のための5層MLOpsアーキテクチャ自動運転/MLOps2026/5/1
自動運転システムの継続的な安全性と性能保証を目的とし、車両群からのデータを活用した集合学習を可能にする5層MLOpsアーキテクチャを提案した。
- 信頼性と説明可能性を備えたAI知覚モデルへ：概念からプロトタイプ車両への展開自動運転/説明可能AI2026/5/1
自動運転の3D知覚モデルに、説明可能性・不確実性推定・ロバスト性を統合し、実車両でリアルタイムに可視化するシステムを構築した論文。
- karl.：自動運転とコネクテッドドライビングのための研究車両自動運転2026/2/1
自動運転とコネクテッド協調ITSの研究用に設計された新しい研究車両karl.を紹介し、その設計思想と技術的詳細を共有することで、独立した研究を促進する。
- ドライビングシミュレータにおける交通シミュレーション要件の特定手法交通シミュレーション2025/10/1
研究目的から交通シミュレーションの技術要件を体系的に導出する手法を提案し、実験の妥当性と参加者の没入感を高める。
- ESP32を用いた統合ホイールセンサ通信：道路システムのデジタルツインへの貢献センサ通信2025/9/1
ESP32マイクロコントローラから統合ホイールセンサデータを効率的に送信する新しい通信概念を提案し、ドラム式タイヤ試験機で1Hz〜32kHzのサンプル周波数で検証した。データ損失は約0.1%と少なく、信頼性の高い通信システムを実証した。
- C-ITSにおけるアプリケーション管理：需要駆動型の展開と再構成のオーケストレーションC-ITS/アプリケーション管理2025/9/1
クラウドネイティブ技術（KubernetesとROS 2）を活用し、C-ITS内の需要に応じてマイクロサービスの展開・再構成・更新・スケーリングを自動化する需要駆動型アプリケーション管理フレームワークを提案し、集合環境知覚のユースケースで実証した。
- 自動運転機能の性能評価を自動化するオープンソースツールベースのフレームワーク自動運転評価2024/6/1
道路ネットワークのパラメータ（交差点角度・曲率・車線幅など）を変化させて自動運転機能の性能を仮想シナリオで評価するワークフローを自動化するオープンソースの枠組みを提案した。
- 自動運転システムの効率的なテストに向けたシナリオの戦術的難易度の判定自動運転テスト2024/4/1
自動運転システムのテストシナリオの難しさを、必要な車線変更の最小回数とその難易度で記述する手法を提案し、高速道路シナリオで有効性を示した。
- CARLOS: C-ITSソフトウェア開発・テストのためのオープンでモジュール式かつスケーラブルなシミュレーションフレームワーク自動運転シミュレーション2024/4/1
CARLAとROSを活用し、協調型高度交通システム(C-ITS)のソフトウェアを開発・テストするためのオープンでモジュール式なシミュレーションフレームワークCARLOSを提案し、3つのユースケースでその有用性を示した。
- Enhancing Lidar-based Object Detection in Adverse Weather using Offset Sequences in Time2024/1/1
- Enabling the Deployment of Any-Scale Robotic Applications in Microservice Architectures through Automated Containerization2023/9/1
- RobotKube: Orchestrating Large-Scale Cooperative Multi-Robot Systems with Kubernetes and ROS2023/8/1
- Combined Registration and Fusion of Evidential Occupancy Grid Maps for Live Digital Twins of Traffic2023/4/1
- Data-Driven Occupancy Grid Mapping using Synthetic and Real-World Data2022/11/1
- Enabling Connectivity for Automated Mobility: A Novel MQTT-based Interface Evaluated in a 5G Case Study on Edge-Cloud Lidar Object Detection2022/9/1
- A Simulation-based End-to-End Learning Framework for Evidential Occupancy Grid Mapping2021/2/1
- A Review of Testing Object-Based Environment Perception for Safe Automated Driving2021/2/1
- Deep Inverse Sensor Models as Priors for evidential Occupancy Mapping2020/12/1
- Real-Time Point Cloud Fusion of Multi-LiDAR Infrastructure Sensor Setups with Unknown Spatial Location and Orientation2020/8/1
- The inD Dataset: A Drone Dataset of Naturalistic Road User Trajectories at German Intersections2019/11/1
- Deep, spatially coherent Inverse Sensor Models with Uncertainty Incorporation using the evidential Framework2019/4/1
- Deep, spatially coherent Occupancy Maps based on Radar Measurements2019/3/1