普拉文·帕拉尼萨米
人员信息
优化列表
2020年-今天
2024 [i8] 郑瑞杰(Ruijie Zheng) , 梁永元 , 王希耀 , 双马 , 哈尔·达美三世 , 徐华哲 , 习专家约翰·朗福特 , 普拉文·帕拉尼萨米 , Kalyan Shankar Basu公司 , 黄芙蓉 :
Premier TACO是少数策略学习者:通过时间动作驱动的对比损失预训练多任务表示。 CoRR公司 abs/2402.06187 ( 2024 ) 2023 [注2] 萨基·米什拉 , 普拉文·帕拉尼萨米 :
自主高级空中机动性——无人机及其以外的端到端自主框架。 IEEE接入 11 : 136318-136349 ( 2023 ) [j1] Mehrnaz Sabet公司 , 普拉文·帕拉尼萨米 , 萨基·米什拉 :
可扩展的模块化合成数据生成,用于提高空中自主性。 机器人自动。 系统。 166 : 104464 ( 2023 ) [i7] 萨基·米什拉 , 普拉文·帕拉尼萨米 :
自主高级空中机动性——无人机及其以外的端到端自主框架。 CoRR公司 abs/2311.04472 ( 2023 ) 2022 [i6] Mehrnaz Sabet公司 , 普拉文·帕拉尼萨米 , 萨基·米什拉 :
可扩展的模块化合成数据生成,用于提高空中自主性。 CoRR公司 abs/2211.05335 ( 2022 ) 2020 【c8】 普拉文·帕拉尼萨米 :
使用深度强化学习的多智能体互联自动驾驶。 国际JCNN 2020 : 1-7
2010 – 2019
2019 【c7】 陈一伦 , 赤羽洞 , 普拉文·帕拉尼萨米 , 普里扬塔·穆达利奇 , 凯萨琳娜·穆林 , 约翰·M·多兰 :
基于注意力的分层深度强化学习用于自动驾驶中的变道行为。 CVPR研讨会 2019 : 137-145 【c6】 陈一伦 , 赤羽洞 , 普拉文·帕拉尼萨米 , 普里扬塔·穆达利奇 , 凯萨琳娜·穆林 , 约翰·M·多兰 :
基于注意的分层深度强化学习在自动驾驶换道行为中的应用。 CVPR研讨会 2019 : 1326-1334 【c5】 陈一伦 , 赤羽洞 , 普拉文·帕拉尼萨米 , 普里扬塔·穆达利奇 , 凯萨琳娜·穆林 , 约翰·M·多兰 :
基于注意的分层深度强化学习在自动驾驶换道行为中的应用。 IROS公司 2019 : 3697-3703 【c4】 陈一伦 , 普拉文·帕拉尼萨米 , 普里扬塔·穆达利奇 , 凯萨琳娜·穆林 , 约翰·M·多兰 :
学习带辅助任务的自驾车辆的道路视觉控制。 WACV(加权平均值) 2019 : 331-338 [i5] 萨基·米什拉 , 普拉文·帕拉尼萨米 :
使用深度学习进行太阳辐射预测的集成多时间尺度建模。 CoRR公司 abs/1905.02616 ( 2019 ) [i4] 普拉文·帕拉尼萨米 :
使用深度强化学习的多智能体连接自动驾驶。 CoRR公司 abs/1911.04175 ( 2019 ) 2018 【c3】 芝乾桥 , 凯瑟琳·穆林 , 约翰·M·多兰 , 普拉文·帕拉尼萨米 , 普里扬塔·穆达利格 :
POMDP和层次选项MDP,用于交叉口自动驾驶的连续动作。 ITSC公司 2018 : 2377-2382 【c2】 芝乾桥 , 凯萨琳娜·穆林 , 约翰·M·多兰 , 普拉文·帕拉尼萨米 , 普里扬塔·穆达利奇 :
城市环境中基于自动生成课程的自主车辆强化学习。 智能汽车研讨会 2018 : 1233-1238 【c1】 双苏 , 凯萨琳娜·穆林 , 约翰·M·多兰 , 普拉文·帕拉尼萨米 , 普里扬塔·穆达利格 :
从观察到的轨迹中学习车辆周围感知的换道行为。 智能汽车研讨会 2018 : 1412-1417 [i3] 萨基·米什拉 , 普拉文·帕拉尼萨米 :
基于递归神经网络的多时段太阳预报。 CoRR公司 abs/1807.05459 ( 2018 ) [i2] 萨基·米什拉 , 普拉文·帕拉尼萨米 :
微电网PV系统中的高效潮流管理和调峰。 CoRR公司 abs/1807.07180 ( 2018 ) [i1] 陈一伦 , 普拉文·帕拉尼萨米 , 普里扬塔·穆达利奇 , 凯萨琳娜·穆林 , 约翰·M·多兰 :
学习带辅助任务的自驾车辆的道路视觉控制。 CoRR公司 abs/1812.07760 ( 2018 )