Torsten Bertram

収録論文 15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

• 3D物体検出のための学習型非最大値抑制
  3D物体検出2026/6/1

  LiDARベースの3D物体検出において、ヒューリスティックなNMSを学習ベースのフィルタリングモジュールに置き換え、検出精度を向上させる手法を提案した論文。

• CANMOT: 自動運転におけるマルチオブジェクト追跡のためのクラス認識ノイズモデリング
  追跡2026/6/1

  カルマンフィルタベースの3Dマルチオブジェクト追跡において、物体クラスごとに異なるノイズ共分散を導入し、物体座標系で表現することで追跡性能を向上させ、IDスイッチを削減する手法を提案した。

• HiLO: Transformerを用いた自動運転向け高レベル物体融合
  物体融合2025/6/1

  自動運転の物体検出において、Transformerベースの高レベル物体融合手法HiLOを提案し、従来のカルマンフィルタ改良版と比較してF1スコアとmIoUを大幅に改善した。

• 動的環境におけるマニピュレータの次善軌道計画による効果的な観察と探索
  マニピュレーション2025/3/1

  動的環境でロボットマニピュレータが情報利得を最大化しつつ衝突を避ける軌道を生成するNext-Best-Trajectory戦略を提案し、GPU並列レイキャスティングで効率化、実機実験で有効性を示した。

• 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。

• LEROjD: レーダーのみの物体検出をlidarで拡張
  物体検出2024/9/1

  lidarの知識をレーダー領域に転移させる2つの戦略（多段階学習とクロスモーダル知識蒸留）を検討し、レーダーのみの3D物体検出性能を最大4.2ポイント向上させた。

• イメージングレーダーによる3D物体検出に基づくマルチオブジェクト追跡
  マルチオブジェクト追跡2024/6/1

  イメージングレーダーの3D物体検出結果を用いたマルチオブジェクト追跡手法を比較し、確率的関連付けアルゴリズムによる改善を検討した。

• Energy-based Potential Games for Joint Motion Forecasting and Control
  2023/12/1
• Time-Optimal Trajectory Planning in Highway Scenarios using Basis-Spline Parameterization
  2023/10/1
• Ego-Motion Estimation and Dynamic Motion Separation from 3D Point Clouds for Accumulating Data and Improving 3D Object Detection
  2023/8/1
• Reviewing 3D Object Detectors in the Context of High-Resolution 3+1D Radar
  2023/8/1
• On a Connection between Differential Games, Optimal Control, and Energy-based Models for Multi-Agent Interactions
  2023/8/1
• Differentiable Constrained Imitation Learning for Robot Motion Planning and Control
  2022/10/1
• UMBRELLA: Uncertainty-Aware Model-Based Offline Reinforcement Learning Leveraging Planning
  2021/11/1
• Online Motion Planning based on Nonlinear Model Predictive Control with Non-Euclidean Rotation Groups
  2020/6/1