Mahsa Golchoubian

収録論文 8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

• 終点制約付き軌道最適化によるエンドツーエンド運転モデルの誘導
  自動運転2026/9/25

  エンドツーエンド運転ポリシーの出力軌道を、予測終点を保ちながら走行履歴に基づいて中間ウェイポイントを再整形する軽量後処理ECOを提案し、閉ループ性能を改善した。

• 信念を考慮した影響力と信頼（BAIT）：繰り返しの人間とロボットの相互作用における人間の信念の形成
  HRI/制御2026/7/1

  人間の信念の変化を推定しつつ、長期的な影響力と信頼のバランスを最適化する制御器BAITを提案し、シミュレーションと実機実験で有効性を示した。

• 効率的かつ転移可能な制御学習のためのダイナミクス蒸留
  自動運転/強化学習/sim2real2026/5/1

  高忠実度シミュレータのダイナミクスを並列化可能な学習モデルに蒸留し、その中で強化学習を行って元のシミュレータへ展開するSim2Sim2Simフレームワークを提案した。

• ガウス軌道予測器の再考：安全な計画のための較正された不確実性
  軌道予測2026/3/1

  歩行者の将来位置をガウス分布で予測する際の信頼度をカーネル密度推定とカイ二乗分布の一致で較正する新損失関数を提案し、安全な経路計画に貢献する。

• 歩行者と車両の軌道に基づく構造化環境と非構造化環境の特徴付け
  軌道予測2025/2/1

  歩行者と車両の軌道データセットを速度や軌道変動性などの特徴量で比較し、K-meansクラスタリングと一般化線形モデルを用いて構造化環境と非構造化環境を定量的に区別する指標を提案した。

• 予測不確実性を考慮した深層強化学習による共有空間での自動運転車の群衆ナビゲーション
  群衆ナビゲーション2024/5/1

  歩行者の予測軌道の不確実性を強化学習の訓練に組み込み、歩行者のパーソナルスペースを尊重しつつ衝突を減らす自動運転車のナビゲーション手法を提案した。

• Pedestrian Trajectory Prediction in Pedestrian-Vehicle Mixed Environments: A Systematic Review
  2023/8/1
• Polar Collision Grids: Effective Interaction Modelling for Pedestrian Trajectory Prediction in Shared Space Using Collision Checks
  2023/8/1