Sushant Veer
NVIDIA
収録論文 33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
- ペアシステムを用いた障害発見のためのカバレッジ考慮型能動評価能動学習/障害発見2026/8/13
限られたテスト予算で実世界の障害を効率的に発見するため、プロキシシステムの情報を活用しつつ、実システムの評価結果と組み合わせて障害が起きそうなシナリオを適応的に選択する手法を提案した。
- X4Val: 分散低減型ポリシー評価のためのニューラルサロゲート学習評価手法2026/6/1
実世界データが乏しい中で、シミュレーションや過去のログなどの多様な補助データを活用し、実世界の性能指標を高信頼に推定するための分散低減フレームワークX4Valを提案した。
- StressDream: ビデオ世界モデルを操縦して堅牢なポリシー評価と改善を実現世界モデル/ポリシー評価2026/6/1
拡散ベースのビデオ世界モデルにおいて、推論時に指定された高影響かつ妥当な未来（例：タスク失敗）へ想像を誘導する手法を提案し、ポリシーの堅牢な評価と改善を可能にした。
- 実世界で基盤モデル搭載ロボットに必要なモジュール式セーフティガードレール安全性2026/2/1
基盤モデルを組み込んだロボットの安全性を行動・意思決定・人間中心の3次元で整理し、監視と介入からなるモジュール式ガードレールをアーキテクチャ基盤として提案する。
- ネガティブデータの活用：衝突報告から反事実推論へ、安全な自動運転のための判断支援自動運転2025/9/1
衝突報告を自車視点の言語に正規化し、ログと衝突を統一シーン行動表現に変換して検索可能にすることで、提案行動の妥当性を過去事例から判断する自動運転システムを構築した。
- 軌道予測器を前方可到達集合推定器として用いた運動計画の安全性評価安全性検証2025/7/1
多モーダル軌道予測器から凸計画で前方可到達集合を抽出し、conformal predictionとベイズフィルタで較正して、運動計画の安全性を検証するモニタを提案した。
- Sim2Val: テストプラットフォーム間の相関を活用した分散低減メトリクス推定sim2real2025/6/1
シミュレーションと実世界のペアデータを制御変数として用い、実世界評価の分散を抑えて少ないサンプルで高信頼な性能推定を可能にする枠組みを提案。
- RealDrive: 拡散モデルによる検索拡張型運転計画自動運転計画2025/5/1
訓練データから類似の専門家デモを検索し、拡散モデルの初期値として使うことで、長尾の危険シナリオでも安全で多様な軌道を生成する運転計画手法を提案。
- 運転シナリオにおけるインタラクティブ性の指標としてのサプライズポテンシャル自動運転2025/2/1
自動運転車の評価に重要なインタラクティブな運転シナリオを、他車への「驚き」の度合いで定量化する新指標を提案し、人間の選好と高い相関を示した。
- 軌道予測器のオンライン統合軌道予測2025/2/1
複数の軌道予測モデルを「専門家」として扱い、オンラインで確率ベクトルを更新して最適に混合する軽量な手法を提案し、異なる都市やデータセットでも単一モデルと同等以上の性能を示した。
- LoRD: 分布シフトに適応する微分可能な運転ポリシー自動運転2024/10/1
自動運転の微分可能なスタック（予測・計画・制御）を分布シフトに適応させるため、低ランク残差デコーダ（LoRD）とマルチタスク微調整を提案し、破滅的忘却を最大23.33%改善、閉ループOOD運転スコアを9.93%向上させた。
- 自動運転車における知覚故障のシステムレベル安全監視と回復自動運転/安全監視2024/9/1
知覚故障が計画に与える影響を評価し、安全でない計画を検出して修正案を提示するQネットワークSPARQを提案。NuPlan-Vegasデータセットで90%の精度と再現率、42Hzのリアルタイム性能を達成。
- RuleFuser: 模倣学習プランナーへのルール注入による分布シフト下でのロバスト性向上自動運転プランニング2024/5/1
模倣学習ベースの自動運転プランナーに古典的なルールベースプランナーを証拠ベイズ的に統合し、分布外シナリオでの安全性を向上させる手法を提案。
- 未知の鉛直地面運動下における四足歩行ロボットのHT-LIPモデルに基づくロバスト制御歩行2024/3/1
未知で非周期的な鉛直運動をする動的剛体面上での四足歩行を実現するため、新しいハイブリッド時変線形倒立振子(HT-LIP)モデルに基づく階層型制御フレームワークを提案し、Unitree Go1での実機実験でロバスト性を検証した。
- 大規模言語モデルによる運転ポリシーの適応でどこでも走行自動運転2024/2/1
大規模言語モデルを使って各地域の交通ルールを解釈し、自動運転車の運転行動を新しい環境に適応させる手法LLaDAを提案した。
- Interactive Joint Planning for Autonomous Vehicles2023/10/1
- Multi-Predictor Fusion: Combining Learning-based and Rule-based Trajectory Predictors2023/7/1
- Task-Aware Risk Estimation of Perception Failures for Autonomous Vehicles2023/5/1
- Reactive Gait Composition with Stability: Dynamic Walking amidst Static and Moving Obstacles2023/3/1
- Real-Time Walking Pattern Generation of Quadrupedal Dynamic-Surface Locomotion based on a Linear Time-Varying Pendulum Model2023/1/1
- Receding Horizon Planning with Rule Hierarchies for Autonomous Vehicles2022/12/1
- Learning Autonomous Vehicle Safety Concepts from Demonstrations2022/10/1
- Guided Conditional Diffusion for Controllable Traffic Simulation2022/10/1
- Task-Relevant Failure Detection for Trajectory Predictors in Autonomous Vehicles2022/7/1
- DRS-LIP: Linear Inverted Pendulum Model for Legged Locomotion on Dynamic Rigid Surfaces2022/2/1
- Stronger Generalization Guarantees for Robot Learning by Combining Generative Models and Real-World Data2021/11/1
- Learning Provably Robust Motion Planners Using Funnel Libraries2021/11/1
- Interactive Dynamic Walking: Learning Gait Switching Policies with Generalization Guarantees2021/9/1
- Task-Driven Detection of Distribution Shifts with Statistical Guarantees for Robot Learning2021/6/1
- Generalization Guarantees for Imitation Learning2020/8/1
- CoNES: Convex Natural Evolutionary Strategies2020/7/1
- Probably Approximately Correct Vision-Based Planning using Motion Primitives2020/2/1
- Safe Adaptive Switching among Dynamical Movement Primitives: Application to 3D Limit-Cycle Walkers2018/10/1