Sebastian Fischmeister

収録論文 3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

• 初期状態と目標状態の同時拡散と軌道補間によるトップダウン型交通シナリオ生成
  交通シナリオ生成2026/8/1

  交通シミュレータのための高レベルな交通シナリオ（初期状態と目標状態のペア）を拡散モデルで生成し、軌道生成を補間問題として扱うフレームワークを提案した。

• SAC-MoE：不確実性を伴うハイブリッド力学系の制御のためのMixture-of-Expertsを用いた強化学習
  強化学習2025/11/1

  ハイブリッド力学系の制御において、潜在モードと切替えの不確実性に対処するため、SACのアクターをMixture-of-Expertsでモデル化し、カリキュラム学習で訓練する手法を提案。未見環境へのゼロショット汎化性能を最大6倍向上させた。

• Path Diffuser: データ駆動型交通シミュレータのための拡散モデル
  交通シミュレーション2025/9/1

  地図情報のみを条件として、エージェントの初期姿勢と走行軌跡を拡散モデルで生成する交通シミュレータを提案。履歴軌跡が不要で、多様かつ道路に沿った現実的なシナリオを生成できる。