Marc Kaufeld
Technical University of Munich
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
- PlannerForge: 自動運転におけるモーションプランナーのシナリオベーステストのためのLLMエージェント自動運転/LLMエージェント/テスト2026/9/8
自動運転システムのシナリオベーステストの全工程を統一的なLLMエージェントフレームワークで統合し、シナリオ生成から評価、さらにはシステム改善とベンチマークまでを自動化するPlannerForgeを提案した。
- 学習された軌道プリミティブと確率的安全性評価を用いたリスク認識型動作計画自動運転/動作計画2026/7/1
RBFネットワークで学習した軌道プリミティブと確率的衝突リスク評価を組み合わせ、都市部の自動運転における安全で効率的な動作計画を実現するフレームワークを提案した。
- G2DP: 時空間グリッドガイダンスを用いた拡散プランニング自動運転/プランニング2026/6/1
自動運転向けの拡散ベースのプランナーに、推論時に時空間コストボリュームから密度の高い勾配を注入する新しいガイダンス手法を提案し、nuPlanなどのベンチマークで最先端の性能を達成した。
- 自動運転における不確実性下での高精度かつ効率的な衝突予測自動運転/衝突予測2025/10/1
自動運転の計画軌道の衝突リスクを、位置・姿勢・速度の不確実性を考慮して半解析的に推定する2手法を提案し、モンテカルロ法と同等の精度をリアルタイム計算で実現した。
- MP-RBFN：動径基底関数ネットワークによる車両モーションプリミティブの学習自動運転/運動計画2025/7/1
最適制御から得られる車両の運動プリミティブをRBFネットワークで効率的に学習し、従来の半解析手法より7倍高精度かつ低推論時間で生成する手法を提案した。
- 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。
- DualAD: 自動運転における推論のための二層プランニング自動運転2024/9/1
ルールベースの運動プランナとLLMによる推論層を組み合わせ、危険検知時にLLMが介入する自動運転フレームワークを提案。
- 自動運転車のための堅牢なマルチエージェントシミュレーションフレームワークによる運転インタラクションの調査自動運転シミュレーション2024/2/1
自動運転車の検証に向けて、車両同士のインタラクションを再現する同期型マルチエージェントシミュレーションフレームワークを提案し、異なる計画手法の統合と評価指標を提供する。