Matthew Niedoba

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

• ミラー学習：三人称観察からの模倣学習
  模倣学習2026/7/1

  三人称のデモ映像から、生成モデルで視点変換と逆動力学モデルを用いて一人称の模倣データを合成し、ポリシー学習を可能にする手法を提案した。

• 交通シーン生成のためのローリング拡散モデル
  交通シミュレーション2025/2/1

  拡散モデルと自己回帰モデルを組み合わせ、次のステップの予測と同時に部分的にノイズの加わった将来ステップを予測することで、反応性と計算効率のバランスを実現した交通シーン生成モデルを提案。

• Control-ITRA: 運転モデルの挙動を制御する
  自動運転シミュレーション2025/1/1

  多エージェント運転行動モデルITRAを拡張し、ウェイポイント指定と目標速度調整によってエージェントの挙動を制御可能にした手法を提案した。

• TorchDriveEnv: 反応的でリアルかつ多様なNPCを備えた自動運転のための強化学習ベンチマーク
  自動運転/強化学習ベンチマーク2024/5/1

  Pythonで実装された軽量な自動運転向け強化学習ベンチマークで、反応的でリアルかつ多様なNPC行動シミュレーションと統合し、学習車両の挙動評価を可能にする。

• A Diffusion-Model of Joint Interactive Navigation
  2023/9/1
• Video Killed the HD-Map: Predicting Multi-Agent Behavior Directly From Aerial Images
  2023/5/1
• Predicting Motion of Vulnerable Road Users using High-Definition Maps and Efficient ConvNets
  2019/6/1