Tim Joseph

収録論文 9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

• 進歩と安全の両立：自動運転の強化学習におけるリスク認識型報酬設計
  自動運転/強化学習2025/5/1

  自動運転の強化学習において、衝突前のリスクを考慮した二次元楕円体関数とRSS拡張に基づく新しいリスク認識型報酬を提案し、無信号交差点で衝突率を21%削減しつつ経路進捗も改善した。

• 自動カリキュラム学習による運転シナリオ生成：堅牢で効率的な強化学習に向けて
  自動運転/強化学習2025/5/1

  エージェントの能力に応じて難易度を自動調整する運転シナリオを生成するカリキュラム学習フレームワークを提案し、強化学習による自動運転エージェントの汎化性能と訓練効率を向上させた。

• 制約付きメタ強化学習
  メタ強化学習2024/6/20

  メタ強化学習に制約最適化を組み込み、タスク固有の制約を訓練時に考慮することで、新しいタスクへの迅速な適応と安全性を両立させるC-MAMLを提案し、車輪ロボットの移動タスクで有効性を示した。

• 自動運転の異常シナリオに向けたハイブリッド動画異常検知
  異常検知2024/6/1

  自車視点の映像から正常な走行パターンを学習し、自動運転における稀で危険なシーンのピクセル単位の異常検知を行う手法を提案。

• UMAD: 自動運転のための教師なしマスクレベル異常検知
  異常検知2024/6/1

  生成的世界モデルと教師なし画像セグメンテーションを組み合わせ、生のセンサデータのみから異常な交通シーンを検知する手法を提案し、既存の教師なし異常検知を上回る性能を示した。

• Informed Reinforcement Learning for Situation-Aware Traffic Rule Exceptions
  2024/2/1
• MUVO: A Multimodal Generative World Model for Autonomous Driving with Geometric Representations
  2023/11/1
• Exploring the Potential of World Models for Anomaly Detection in Autonomous Driving
  2023/8/1
• Quantification of Actual Road User Behavior on the Basis of Given Traffic Rules
  2022/2/1