Tomislav Mihalj

収録論文 6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

• グラフ探索とモデル予測制御の統合による自動運転車の滑らかで効率的な経路計画
  経路計画2026/7/1

  グラフ探索で得た粗い経路を利用して凸な横方向安全回廊を構築し、その中でMPCにより経路を滑らかに最適化する経路計画手法を提案した。

• 高速道路の車線変更における大規模言語モデル支援型パーソナライズ運転フレームワーク
  自動運転/LLM2026/6/1

  大規模言語モデルを用いて、自然言語の運転好みを実行可能な運転パラメータに変換し、高速道路の車線変更を個別化するフレームワークを提案した。

• LiDAR点群とOpenStreetMapを用いた高速道路シナリオの自動デジタルツイン構築
  自動運転/地図生成2026/6/1

  LiDAR点群とOpenStreetMapデータを融合し、高速道路のASAM OpenDRIVE形式の地図を自動生成するワークフローを提案。手動介入を最小限にし、シミュレーションで利用可能な精度を実証した。

• 自動運転システム試験のためのフルスタック連成シミュレーションプラットフォームに向けて
  自動運転/シミュレーション2025/7/1

  実世界データセットから自動でシナリオを生成し、CarMaker・ROS・Apolloを連携させた連成シミュレーションで自動運転システムを効率的に検証するツールチェーンを提案した。

• クラウド制御ICVの安全性と快適性評価のための通信遅延対応コシミュレーションプラットフォーム
  コシミュレーション/クラウド制御ICV2025/6/1

  CarMakerとVissimを統合し、実測5G遅延モデルを組み込んだコシミュレーション基盤を構築。クラウド制御車両の安全性・快適性を多様な遅延条件下で評価できることを示した。

• Chat2Scenario: 大規模言語モデルを活用したデータセットからのシナリオ抽出
  自動運転シナリオ生成2024/4/1

  自然言語で記述した走行条件と重要度しきい値を入力すると、LLMが自然走行データセットから該当シナリオを検索し、OpenSCENARIOやCarMaker形式に変換するフレームワークを提案。