Thomas Monninger

収録論文 11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

• BEVLM: LLMの意味知識をBird's-Eye View表現に蒸留する
  自動運転2026/3/1

  LLMの意味理解能力をBEV表現に統合し、自動運転の空間推論と安全性を向上させるフレームワークを提案した。

• NavMapFusion: ナビゲーションマップを拡散モデルで融合するオンライン高精細地図構築
  自動運転/地図構築2025/12/1

  低精度なナビ地図を事前情報として、センサデータに条件付けした拡散モデルでオンライン高精細地図を構築する手法を提案。

• AutoVDC: 視覚言語モデルを用いた自動視覚データクリーニング
  データクリーニング2025/7/1

  視覚言語モデルを活用し、自動運転用の物体検出データセットに含まれる誤ったアノテーションを自動検出してデータ品質を向上させるフレームワークを提案し、KITTIとnuImagesで有効性を検証した。

• MapDiffusion: 自動運転におけるベクトル化オンラインHDマップ構築と不確実性推定のための生成的拡散
  自動運転/HDマップ/拡散モデル2025/7/1

  拡散モデルを用いてBEV潜在表現から複数のベクトル化マップを生成し、精度向上と遮蔽領域での不確実性推定を実現した。

• AugMapNet: BEVグリッド拡張による空間潜在構造の改善とベクトル化オンラインHDマップ構築の強化
  自動運転/HDマップ2025/3/1

  自動運転向けに、カメラ画像から得たBEV潜在表現を拡張し、ベクトル化されたHDマップを高精度に生成する手法を提案。nuScenesとArgoverse2で最大13.3%の改善を達成。

• LMT-Net: 疎な車両観測からの自動HDマップ生成のためのレーンモデルTransformerネットワーク
  自動運転/HDマップ生成2024/9/1

  疎な車両観測データから高精度地図（HDマップ）のレーンモデルを自動生成するため、ポリラインを符号化して車線ペアと接続関係を予測するTransformerベースのエンコーダ・デコーダネットワークを提案した。

• TempBEV: 画像空間とBEV空間の時間集約を組み合わせた学習型BEVエンコーダの改善
  BEV認識2024/4/1

  自動運転向けに、画像空間とBEV空間の両方で時間情報を集約する新しい時間的BEVエンコーダTempBEVを提案し、NuScenesで性能向上を示した。

• Semantic Map Learning of Traffic Light to Lane Assignment based on Motion Data
  2023/9/1
• LMR: Lane Distance-Based Metric for Trajectory Prediction
  2023/4/1
• Exploring Navigation Maps for Learning-Based Motion Prediction
  2023/2/1
• SCENE: Reasoning about Traffic Scenes using Heterogeneous Graph Neural Networks
  2023/1/1