Philip Schörner
収録論文 11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
- スカラー報酬を超えて：安全で信頼性の高い自動運転のための事前順序付き目的を持つ分布強化学習自動運転/強化学習2026/3/1
複数の競合する目的（安全性、効率性、快適性）を扱うため、報酬成分に事前順序を導入したPr-MOMDPと、分布を単一統計量に縮約せず比較するQuantile Dominance指標を提案し、自動運転タスクで安全性と成功率を向上させた。
- セマンティック情報でLiDAR自己位置推定を強化：カメラ投影 vs 直接LiDARセグメンテーション自己位置推定2025/9/1
カメラのセマンティックセグメンテーションをLiDAR点群に投影することで、LiDARベースの自己位置推定の精度とロバスト性を向上させる手法を提案し、市街地から高速道路まで55kmの走行データで検証した。
- 自動運転のための多様で適応的な行動カリキュラム：マルチエージェント強化学習による生徒-教師フレームワーク自動運転/マルチエージェントRL2025/7/1
マルチエージェント強化学習の教師が多様な交通行動を生成し、生徒の性能に応じて難易度を適応的に調整するカリキュラム学習で、自動運転エージェントを訓練した研究。
- 自動カリキュラム学習による運転シナリオ生成：堅牢で効率的な強化学習に向けて自動運転/強化学習2025/5/1
エージェントの能力に応じて難易度を自動調整する運転シナリオを生成するカリキュラム学習フレームワークを提案し、強化学習による自動運転エージェントの汎化性能と訓練効率を向上させた。
- 進歩と安全の両立：自動運転の強化学習におけるリスク認識型報酬設計自動運転/強化学習2025/5/1
自動運転の強化学習において、衝突前のリスクを考慮した二次元楕円体関数とRSS拡張に基づく新しいリスク認識型報酬を提案し、無信号交差点で衝突率を21%削減しつつ経路進捗も改善した。
- シェフのKISS：ICPとSLAMの両方で意味情報を活用するSLAM2025/4/1
LiDARオドメトリのKISS-ICPに意味情報を組み込み、軌跡精度を向上させるとともに、Cartographerによるループ閉鎖と地図生成にも意味情報を利用して駐車車両などの動的物体を除去し、再位置推定の品質を高めた。
- CoCar NextGen：コネクテッド自動運転研究のための多目的プラットフォーム自動運転2024/4/1
自動運転研究向けに、冗長な次世代センサーを備え、公道走行も可能なモジュール式の多目的テスト車両プラットフォームを設計・構築した。
- 自動運転をレベル4へ導く統合スタック自動運転2024/4/1
様々な車両やセンサ構成に適応できるモジュール式の自動運転スタックを開発し、実環境での乗客輸送を含む実証実験を行った。
- 群知能で自律走行を駆動：粒子群最適化に基づく動作計画アプローチ動作計画2024/4/1
粒子群最適化（PSO）を核とした動作計画パイプラインを提案し、車両や環境に依存しないモジュール設計と並列計算による高速計画を実現。自動運転シャトルで3,500km以上の安全な自律走行を達成した。
- KI-PMF: Knowledge Integrated Plausible Motion Forecasting2023/10/1
- Holistic Graph-based Motion Prediction2023/1/1