Shiva Sreeram

収録論文 4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

• 見るものを減らして運転を改善：基盤モデルの確率的パッチ選択による汎化可能なEnd-to-End自動運転
  End-to-End自動運転2026/1/1

  基盤モデルから抽出したパッチ特徴の冗長性を削減するため、ランダムに一部のパッチをマスクして学習するStochastic-Patch-Selectionを提案し、分布外シナリオでの自動運転性能を平均6.2%向上させた。

• SAFe-Copilot：統合型共有自律フレームワーク
  自動運転2025/11/1

  VLMを用いてドライバーの意図を推定し、人間と自動運転の制御を高次元で調停する共有自律フレームワークを提案。衝突率の低減と性能向上を実現。

• 運転世界モデルとしてのマルチモーダルLLMの検証
  VLA2024/5/1

  GPT-4oなどのマルチモーダルLLMが運転シーンをどの程度理解できるかを検証し、単一画像は得意でもフレーム間の一貫した理解や軌道計画は苦手であることを示した研究。

• Infrastructure-based End-to-End Learning and Prevention of Driver Failure
  2023/3/1