Tin Stribor Sohn

収録論文 7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

• 暗黙の人間フィードバックから学習する運転機能によるドライバー満足度の向上：テストグループ研究
  自動運転・運転支援2026/2/1

  ドライバーの介入を暗黙のフィードバックとして活用し、予測縦方向運転機能の速度プロファイルを反復調整するアルゴリズムを提案し、運転シミュレータ実験で満足度向上と介入頻度減少を確認した。

• SNOW: 世界知識を活用した時空間シーン理解によるオープンワールド身体性推論
  シーン理解2025/12/1

  VLMの意味情報と点群幾何・時間的一貫性を統合し、4Dシーングラフを構築する学習不要のフレームワークを提案。動的環境での空間的・時間的理解を可能にする。

• R4: 4次元時空間における視覚言語モデルのための検索拡張推論
  VLA2025/12/1

  視覚言語モデルに4次元時空間の構造化された生涯記憶を持たせ、訓練なしで検索拡張推論を行うフレームワークR4を提案。物体レベルの意味情報を空間と時間に紐づけて蓄積し、クエリを意味・空間・時間のキーに分解して検索することで、動的環境でのエピソード的・協調的推論を可能にする。

• Embodied4C：身体性を持つ視覚言語ナビゲーションの本質を測るベンチマーク
  VLA2025/12/1

  自動運転車・ドローン・ロボットアームの3つの身体性で視覚言語モデルの推論・制御能力を評価する閉ループベンチマークを提案し、空間・時間推論が最大のボトルネックであることを示した。

• SAFERad: 安全関連知覚タスクのためのレーダーデータ活用フレームワーク
  自動運転知覚2025/7/1

  自動運転の知覚において、衝突リスクの高い領域ではレーダーのフィルタリングを緩め、危険な物体を見逃さないようにするフレームワークを提案した。

• 自動運転におけるマルチモーダル大規模言語モデルのシナリオ理解を能力駆動で評価する枠組み
  VLA2025/3/1

  自動運転向けMLLMのシナリオ理解を、意味・空間・時間・物理の4能力軸で体系的に評価する枠組みを提案し、実交通シナリオで適用例を示した。

• 運転支援中のドライバー主導による介入と運転満足度への影響分析
  自動運転・ADAS2024/4/1

  先進運転支援システム使用中のドライバーによる介入理由を実車調査で分類し、介入の頻度が運転満足度を下げることを示した研究。