Simon Doll

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

• エンドツーエンド運転プランナーにおけるスケーラブルで堅牢な学習に重要な要素とは？
  自動運転2026/3/1

  エンドツーエンド自動運転の一般的なアーキテクチャパターンを閉ループ性能の観点から再検討し、新たな軽量アーキテクチャBevADを提案して高い成功率とデータスケーリング特性を実証した。

• EMPERROR: 自動運転プランナーを検証するための柔軟な生成的知覚誤差モデル
  自動運転2024/11/1

  Transformerベースの生成的知覚誤差モデルを提案し、模倣学習ベースの自動運転プランナーをストレステストして、衝突率を最大85%増加させる現実的なノイズ入力を生成できることを示した。

• S.T.A.R.-Track: Latent Motion Models for End-to-End 3D Object Tracking with Adaptive Spatio-Temporal Appearance Representations
  2023/6/1