Sergio Casas
収録論文 29本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
運動予測・計画自動運転動作計画
※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
- 運動予測と計画のスケーリング則運動予測・計画2025/6/1
自動運転における運動予測と計画タスクで、トランスフォーマーモデルの性能が計算量に対してべき乗則で向上することを示し、最適なモデルサイズとデータサイズの比率や推論時計算のスケーリングも分析した。
- 非対称セルフプレイによる運転方策の学習自動運転2024/9/1
教師が生徒には解けないが自分は解けるシナリオを生成し、生徒がそれを解くという非対称セルフプレイで、長尾シナリオを含む現実的な運転方策を学習する手法を提案。
- UnO: 知覚と予測のための教師なし占有フィールド自動運転2024/6/1
LiDARデータから自己教師あり学習で連続的な4D時空間占有フィールドを学習し、点群予測やBEV意味占有予測に転移可能な世界モデルを構築した研究。
- DeTra: 物体検出と軌道予測を統合したモデル自動運転2024/6/1
LiDAR点群と高精細地図から物体の存在・姿勢・将来の複数軌道を直接推論し、検出と予測を軌道リファインメント問題として統合したTransformerモデルを提案。
- QuAD: 自動運転のためのクエリベース解釈可能なニューラル動作計画動作計画2024/4/1
計画器が必要な時空間領域のみに占有クエリを発行し、候補軌道を衝突回避・快適性・進捗で評価する統合的な自動運転フレームワークを提案。高忠実度閉ループシミュレーションで高速道路運転品質が最先端を上回る。
- Copilot4D: Learning Unsupervised World Models for Autonomous Driving via Discrete Diffusion2023/11/1
- 4D-Former: Multimodal 4D Panoptic Segmentation2023/11/1
- MemorySeg: Online LiDAR Semantic Segmentation with a Latent Memory2023/11/1
- Towards Unsupervised Object Detection From LiDAR Point Clouds2023/11/1
- LabelFormer: Object Trajectory Refinement for Offboard Perception from LiDAR Point Clouds2023/11/1
- Implicit Occupancy Flow Fields for Perception and Prediction in Self-Driving2023/8/1
- GoRela: Go Relative for Viewpoint-Invariant Motion Forecasting2022/11/1
- Just Label What You Need: Fine-Grained Active Selection for Perception and Prediction through Partially Labeled Scenes2021/4/1
- Deep Multi-Task Learning for Joint Localization, Perception, and Prediction2021/1/1
- AdvSim: Generating Safety-Critical Scenarios for Self-Driving Vehicles2021/1/1
- IntentNet: Learning to Predict Intention from Raw Sensor Data2021/1/1
- Diverse Complexity Measures for Dataset Curation in Self-driving2021/1/1
- TrafficSim: Learning to Simulate Realistic Multi-Agent Behaviors2021/1/1
- End-to-end Interpretable Neural Motion Planner2021/1/1
- MP3: A Unified Model to Map, Perceive, Predict and Plan2021/1/1
- Safety-Oriented Pedestrian Motion and Scene Occupancy Forecasting2021/1/1
- LookOut: Diverse Multi-Future Prediction and Planning for Self-Driving2021/1/1
- StrObe: Streaming Object Detection from LiDAR Packets2020/11/1
- Perceive, Predict, and Plan: Safe Motion Planning Through Interpretable Semantic Representations2020/8/1
- Implicit Latent Variable Model for Scene-Consistent Motion Forecasting2020/7/1
- The Importance of Prior Knowledge in Precise Multimodal Prediction2020/6/1
- PnPNet: End-to-End Perception and Prediction with Tracking in the Loop2020/5/1
- Spatially-Aware Graph Neural Networks for Relational Behavior Forecasting from Sensor Data2019/10/1
- Discrete Residual Flow for Probabilistic Pedestrian Behavior Prediction2019/10/1