Zakhar Yagudin
収録論文 6本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
軌道予測自動運転/ベンチマーク自動運転自動運転/VLM3D物体検出/マルチセンサー融合
※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
- 後期融合による協調軌道予測軌道予測2026/4/1
車車間通信で予測結果を共有する後期融合型の協調軌道予測フレームワークを提案し、通信負荷を抑えつつ予測精度を向上させた。
- EagleVision: 高速自動運転レースにおけるクロスドメイン知覚のためのマルチタスクベンチマーク自動運転/ベンチマーク2026/4/1
高速自動運転レース向けに、LiDARベースの3D検出と軌道予測を統合したマルチタスクベンチマークを新たに構築し、都市・シミュレータ・実レース間のドメイン転移性能を評価した。
- VDT-Auto: VLM誘導拡散トランスフォーマーによるエンドツーエンド自動運転自動運転2025/2/1
視覚言語モデル(VLM)で環境を幾何的・文脈的に理解し、拡散トランスフォーマーで行動を生成するエンドツーエンド自動運転パイプラインを提案。nuScenesで平均L2誤差0.52m・衝突率21%を達成。
- METDrive: 時系列ガイダンスを用いたマルチモーダル端到端自動運転自動運転2024/9/1
自車状態の時系列特徴を活用した時間的ガイダンスにより、知覚データの幾何特徴と統合してウェイポイント予測を行う端到端自動運転システムを提案し、CARLAベンチマークで評価した。
- VLM-Auto: 複雑な道路シーンに対応する人間らしい振る舞いと理解を備えたVLMベースの自動運転アシスタント自動運転/VLM2024/5/1
視覚言語モデル(VLM)を用いて道路シーンを理解し、調整可能な運転行動を生成する自動運転支援システムを提案。CARLAとROS2で検証し、夜間・薄暗いシーンでも高い予測精度を達成した。
- FADet: 局所特徴注意に基づくマルチセンサー3D物体検出ネットワーク3D物体検出/マルチセンサー融合2024/5/1
カメラ・LiDAR・レーダーそれぞれの特性に応じた局所特徴注意モジュールを設計し、これらを融合することで複雑な長尾シーンでも高精度な3D物体検出を実現した。