Shimon Whiteson
収録論文 18本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
自動運転VLAオフライン強化学習自動運転シナリオ生成
※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
- 人間のデモンストレーションなしで新しい都市を走行する学習自動運転2026/2/1
地図とメタ情報のみを用いた自己対戦型マルチエージェント強化学習により、人間のデモンストレーションなしで運転ポリシーを新しい都市に適応させる手法NOMADを提案した。
- HyperVLA：ハイパーネットワークによるVision-Language-Actionモデルの効率的推論VLA2025/10/1
ハイパーネットワークを用いて推論時にタスク特化の小型ポリシーのみを活性化することで、VLAモデルの推論コストを大幅に削減する手法を提案。
- オフライン強化学習のためのクリーンな基盤オフライン強化学習2025/4/1
オフライン強化学習の曖昧な定義と複雑な実装を整理し、統一アルゴリズムUnifloralと厳密な評価プロトコルを提案。これによりTD3-AWRとMoBRACという新手法を開発し、既存手法を大幅に上回る性能を達成した。
- IGDrivSim：自動運転における模倣ギャップのベンチマーク自動運転2024/11/1
人間の知覚と自動運転車のセンサーの違いによる「模倣ギャップ」が模倣学習に与える影響を調べるWaymaxベースのベンチマークを提案し、模倣学習と強化学習の組み合わせが失敗を軽減することを示した。
- ベイズ適応マルチフィデリティサンプリングによるレート情報を活用した探索自動運転2024/11/1
自動運転車の性能評価と失敗事例の効率的な発見のため、適応ベイズサンプリングを用いたBAMSを提案し、従来手法より10倍多くの問題を発見しつつ、レート推定の分散を大幅に低減した。
- UniGen: 自動運転シナリオ生成のための初期エージェント状態と軌道の統合モデリング自動運転シナリオ生成2024/5/1
自動運転評価用の交通シナリオを生成するため、新規エージェントの位置・初期状態・将来軌道を単一モデルで統合的に予測する手法を提案し、Waymo Open Motion Datasetで従来手法を上回る性能を示した。
- 方策誘導拡散モデルによるオフライン強化学習オフライン強化学習2024/4/1
拡散モデルで行動方策の軌道を生成し、目標方策の誘導を加えることで、オフライン強化学習の性能を向上させる手法を提案した論文。
- Distilling Morphology-Conditioned Hypernetworks for Efficient Universal Morphology Control2024/2/1
- Recurrent Hypernetworks are Surprisingly Strong in Meta-RL2023/9/1
- Hierarchical Imitation Learning for Stochastic Environments2023/9/1
- The Waymo Open Sim Agents Challenge2023/5/1
- Universal Morphology Control via Contextual Modulation2023/2/1
- Particle-Based Score Estimation for State Space Model Learning in Autonomous Driving2022/12/1
- Embedding Synthetic Off-Policy Experience for Autonomous Driving via Zero-Shot Curricula2022/12/1
- Imitation Is Not Enough: Robustifying Imitation with Reinforcement Learning for Challenging Driving Scenarios2022/12/1
- Hypernetworks in Meta-Reinforcement Learning2022/10/1
- Hierarchical Model-Based Imitation Learning for Planning in Autonomous Driving2022/10/1
- Symphony: Learning Realistic and Diverse Agents for Autonomous Driving Simulation2022/5/1