論文
フィジカルAI関連の最新論文を、日本語のひとことで。原題は英語です。
最新論文: 2023/3/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
📖 UMIデバイス・カタログ(日本語版)UMI式データ収集デバイスと主要データセットを日本語で俯瞰 →- 論文外乱推定ロボティクス
マッチング条件を必要としない高自由度オイラー・ラグランジュ系のスライディングモード外乱推定
高自由度マニピュレータ向けに、マッチング条件や逆慣性行列計算・速度計測を必要としないスライディングモード外乱オブザーバを提案し、7自由度ロボットで有効性を実証した。
原題: Disturbance Estimation for High-Degree-of-Freedom Euler-Lagrangian Systems Using Sliding Mode Observer without Matching Conditions ／ Zengjie Zhang, Dirk Wollherr
日本語で読む → - 論文群制御制御
群れシステムの自律制御に向けた適応型ファジィ強化学習協調手法
群れロボットのリーダー追従・衝突回避・速度一致を同時に達成するため、オンラインのファジィ強化学習に基づく分散制御手法を提案し、シミュレーションで有効性を検証した論文。
原題: An Adaptive Fuzzy Reinforcement Learning Cooperative Approach for the Autonomous Control of Flock Systems ／ Shuzheng Qu, Mohammed Abouheaf, Wail Gueaieb 他
日本語で読む → - 論文HRIロボティクス
直感的な拡張現実デザイン表現による人間とロボットの協調の強化
拡張現実を用いてロボットの意図を直感的に伝えるための設計ガイドラインとフレームワークを提案し、14名のユーザー調査で有効性を検証した。
原題: Enhancing Human-robot Collaboration by Exploring Intuitive Augmented Reality Design Representations ／ Chrisantus Eze, Christopher Crick
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
ABatRe-Sim: 自動バッテリーリサイクルのための包括的シミュレーションフレームワーク
使用済みリチウムイオン電池の自動リサイクル研究を促進するため、ROS/Gazebo上で動作するオープンソースのロボットシミュレータを開発し、認識・計画・制御のベンチマークを構築した。
原題: ABatRe-Sim: A Comprehensive Framework for Automated Battery Recycling Simulation ／ Huanqing Wang, Kaixiang Zhang, Keyi Zhu 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
計測不確かさ下でのUAV障害物回避のためのSim-to-Real深層強化学習
センサノイズがある環境でUAVの経路追従と障害物回避を行う深層強化学習エージェントを訓練し、シミュレーションから実機へそのまま転送して有効性を検証した。
原題: Sim-to-Real Deep Reinforcement Learning based Obstacle Avoidance for UAVs under Measurement Uncertainty ／ Bhaskar Joshi, Dhruv Kapur, Harikumar Kandath
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
イベントカメラを搭載した四足ロボットによる俊敏な物体キャッチング
四足ロボットにイベントカメラを搭載し、低遅延な視覚情報を活用して最大15m/sで飛来する物体を83%の成功率でキャッチすることに成功した。
原題: Event-based Agile Object Catching with a Quadrupedal Robot ／ Benedek Forrai, Takahiro Miki, Daniel Gehrig 他
日本語で読む → - 論文自動運転ロボティクス
深層Qネットワークによる自動運転の意思決定
深層Qネットワークと制御理論を組み合わせ、高速道路での車線変更を安全に行う意思決定手法を提案し、シミュレーションで評価した。
原題: Deep Q-Network Based Decision Making for Autonomous Driving ／ Max Peter Ronecker, Yuan Zhu
日本語で読む → - 論文軌道予測ロボティクス
マルチエージェント軌道予測のための階層的ハイブリッド学習フレームワーク
深層学習と強化学習を階層的に組み合わせ、交通シーンの多スケール相互作用を捉えて周辺エージェントの軌道を予測する手法を提案した。
原題: A Hierarchical Hybrid Learning Framework for Multi-agent Trajectory Prediction ／ Yujun Jiao, Mingze Miao, Zhishuai Yin 他
日本語で読む → - 論文自動運転/衝突回避ロボティクス
BCSSN: 自動運転の衝突回避のための双方向コンパクト空間分離ネットワーク
カメラとLiDARから生成した鳥瞰図を入力とし、CNNと双方向LSTMを組み合わせて連続画像間の特徴相関を捉え、将来の軌道を予測する衝突回避手法を提案。L5kitテストセットで1000マイルあたり平均3.7回の衝突を達成した。
原題: BCSSN: Bi-direction Compact Spatial Separable Network for Collision Avoidance in Autonomous Driving ／ Haichuan Li, Liguo Zhou, Alois Knoll
日本語で読む → - 論文自己位置推定ロボティクス
建築図面を用いた脚式ロボットのグラフベース大域自己位置推定
建築図面から抽出した建築グラフとロボットがオンラインで推定する状況グラフをグラフマッチングで統合し、脚式ロボットの大域自己位置推定を実現した。
原題: Graph-based Global Robot Localization Informing Situational Graphs with Architectural Graphs ／ Muhammad Shaheer, Jose Andres Millan-Romera, Hriday Bavle 他
日本語で読む → - 論文強化学習/経路計画機械学習
データ効率の良い深層強化学習によるUASミッション再計画のためのマルチスタートチームオリエンテーリング問題
燃料や時間の制約下で複数車両が収益を最大化するミッション再計画問題に対し、自己注意とエンコーダ・デコーダ注意を用いた方策ネットワークと、局所ミニバッチベースラインによる改良REINFORCEアルゴリズムを提案した。
原題: Multi-Start Team Orienteering Problem for UAS Mission Re-Planning with Data-Efficient Deep Reinforcement Learning ／ Dong Ho Lee, Jaemyung Ahn
日本語で読む → - 論文自動運転ロボティクス
ペナルティベース模倣学習とクロスセマンティクス生成センサフュージョンによる自動運転
交通規則違反にペナルティを与える模倣学習と、複数モダリティを統合するセンサフュージョン手法を組み合わせ、自動運転の走行スコアを向上させつつ推論を高速化・モデルを軽量化した研究。
原題: Penalty-Based Imitation Learning With Cross Semantics Generation Sensor Fusion for Autonomous Driving ／ Hongkuan Zhou, Aifen Sui, Letian Shi 他
日本語で読む → - 論文群制御AI
Q学習を用いた障害物環境下におけるUAV群の経路計画システム
障害物のある環境でUAV群がエリアを完全にカバーする経路を自律的に計画するため、Q学習とニューラルネットワークを組み合わせた強化学習システムを提案し、異なる地図と機体数で検証した。
原題: Q-Learning based system for path planning with unmanned aerial vehicles swarms in obstacle environments ／ Alejandro Puente-Castro, Daniel Rivero, Eurico Pedrosa 他
日本語で読む → - 論文深度補完機械学習
空間認識型Shapley値によるLiDARライン選択：低コスト深度補完
LiDARのライン数を削減しつつ深度補完精度を維持するため、Shapley値と空間配置を考慮したライン選択手法を提案。
原題: Lidar Line Selection with Spatially-Aware Shapley Value for Cost-Efficient Depth Completion ／ Kamil Adamczewski, Christos Sakaridis, Vaishakh Patil 他
日本語で読む → - 論文ロバスト制御ロボティクス
状態依存ノイズに対するデータ駆動型分布ロバスト最適制御
未知の外乱分布に対し、データから不確かさ分布とKLダイバージェンス上限を同時推定する分布ロバスト最適制御手法を提案し、車型ロボットのナビゲーションで有効性を示した。
原題: Data-Driven Distributionally Robust Optimal Control with State-Dependent Noise ／ Rui Liu, Guangyao Shi, Pratap Tokekar
日本語で読む → - 論文歩行ロボティクス
電流フィードバックを用いたヒューマノイドの二足歩行学習
トルク追従誤差によるsim2realギャップを、シミュレーションで劣化させたトルク追従と実機の電流フィードバック活用で克服し、HRP-5Pで二足歩行を実現した。
原題: Learning Bipedal Walking for Humanoids with Current Feedback ／ Rohan Pratap Singh, Zhaoming Xie, Pierre Gergondet 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
接触陰的バイレベル最適化によるロバストなピボット操作
摩擦を利用した安定余裕の解析式を導出し、接触陰的バイレベル最適化で不確実性にロバストなピボット操作軌道を計画する手法を提案した。
原題: Robust Pivoting Manipulation using Contact Implicit Bilevel Optimization ／ Yuki Shirai, Devesh K. Jha, Arvind U. Raghunathan
日本語で読む → - 論文触覚ロボティクス
3Dプリントされたフォーム状センサーを用いた3次元床反力推定のためのソフトインソール
4つの3Dプリント軟質フォームセンサーをインソールに組み込み、Hammerstein-Wienerモデルで3次元床反力を推定。市販FSRと機械学習を用いた従来研究と同等以上の精度を達成した。
原題: Soft insoles for estimating 3D ground reaction forces using 3D printed foam-like sensors ／ Nick Willemstein, Saivimal Sridar, Herman van der Kooij 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
点群からの人からロボットへの受け渡し学習
人間からロボットへの物体受け渡しを点群入力から学習する初のフレームワークを提案し、シミュレーションと実機で性能向上を示した。
原題: Learning Human-to-Robot Handovers from Point Clouds ／ Sammy Christen, Wei Yang, Claudia Pérez-D'Arpino 他
日本語で読む → - 論文ハイブリッド陸空ロボットロボティクス
ローラー・クアッドロータ：一輪駆動とローター支援旋回を備えた新型ハイブリッド陸空クアッドロータ
地上走行と飛行を切り替えられるクアッドロータを開発し、一輪駆動とローター支援旋回で省エネ走行を実現、飛行より約41倍長く動作し狭い隙間も通過できることを実験で示した。
原題: Roller-Quadrotor: A Novel Hybrid Terrestrial/Aerial Quadrotor with Unicycle-Driven and Rotor-Assisted Turning ／ Zhi Zheng, Jin Wang, Yuze Wu 他
日本語で読む → - 論文群制御ロボティクス
NoisyNetマルチエージェント深層Q学習による車群追い越し制御
車車間通信で連携する自動運転車群の追い越しを実現するため、NoisyNetで探索を改善したマルチエージェント深層Q学習と専用報酬関数を提案し、様々な交通密度で安全な追い越しに成功した。
原題: Multi-vehicle Platoon Overtaking Using NoisyNet Multi-Agent Deep Q-Learning Network ／ Lv He
日本語で読む → - 論文群制御ロボティクス
Aerostack2: マルチロボット航空システム開発のためのソフトウェアフレームワーク
ROS 2ベースのオープンソースフレームワークAerostack2を提案し、プラットフォーム非依存でモジュール式のマルチドローンシステム構築を可能にした。
原題: Aerostack2: A Software Framework for Developing Multi-robot Aerial Systems ／ Miguel Fernandez-Cortizas, Martin Molina, Pedro Arias-Perez 他
日本語で読む → - 論文自動運転ロボティクス
運転支援のための連続リスク指標
衝突リスクを評価する3つのモデルベース指標（TTC拡張、ガウス分布、生存分析）を比較し、生存分析が早期検出と誤検出低減に優れることを示した。
原題: Continuous Risk Measures for Driving Support ／ Julian Eggert, Tim Puphal
日本語で読む → - 論文ソフトロボティクスロボティクス
半教師あり逐次変分ベイズによるソフトロボットのドメイン間転移学習と状態推定
状態ラベルが一部欠けたソフトロボットのデータに対し、RNNと特徴空間転移を組み合わせた半教師あり逐次変分ベイズ法を提案し、異なる構成間での転移学習と状態推定を実現した。
原題: Cross-domain Transfer Learning and State Inference for Soft Robots via a Semi-supervised Sequential Variational Bayes Framework ／ Shageenderan Sapai, Junn Yong Loo, Ze Yang Ding 他
日本語で読む → - 論文形状センシングロボティクス
MoSS: 連続体ロボットのための単眼形状センシング
単一のRGB画像から深層学習で連続体ロボットの3次元形状をリアルタイム推定する単眼手法を提案し、実機で平均形状誤差0.91mm・70fpsを達成した。
原題: MoSS: Monocular Shape Sensing for Continuum Robots ／ Chengnan Shentu, Enxu Li, Chaojun Chen 他
日本語で読む → - 論文アフォーダンス認識画像認識
画像におけるアフォーダンスセグメンテーションのためのベイズ深層学習
Mask-RCNNにモンテカルロドロップアウトを導入し、アフォーダンスを確率的にセグメンテーションするベイズ深層ネットワークを提案。不確実性の空間分布を定量化し、決定論的ネットワークを上回る性能を達成した。
原題: Bayesian Deep Learning for Affordance Segmentation in images ／ Lorenzo Mur-Labadia, Ruben Martinez-Cantin, Jose J. Guerrero
日本語で読む → - 論文システムモデリングロボティクス
MeROS: ROSベースシステムのためのSysMLメタモデル
ROS 1とROS 2の両方を対象に、実行システムと開発者ワークスペースを表現できるSysMLベースのメタモデルMeROSを提案し、支援ロボットRicoで検証した。
原題: MeROS: SysML-based Metamodel for ROS-based Systems ／ Tomasz Winiarski
日本語で読む → - 論文歩行ロボティクス
受動歩行からエネルギー最適な歩容ファミリーを生成する手法
受動歩行が持つ大域的最適性を種として利用し、トルク二乗積分などのエネルギーコストに対して局所最適な歩容の連続ファミリーを計算する手法を提案し、2リンク二足歩行モデルで実証した。
原題: An Approach for Generating Families of Energetically Optimal Gaits from Passive Dynamic Walking Gaits ／ Nelson Rosa, Bassel Katamish, Maximilian Raff 他
日本語で読む → - 論文位置推定ロボティクス
慣性計測装置を用いた車両振動からの位置推定学習
IMUの加速度・ジャイロデータから路面の振動パターンを学習し、GNSSに頼らず車両の位置を推定する手法を提案。CNNとランダムフォレストで区間を識別し、実都市と電動キックボードで検証した。
原題: Learning Position From Vehicle Vibration Using an Inertial Measurement Unit ／ Barak Or, Nimrod Segol, Areej Eweida 他
日本語で読む → - 論文タスクプランニングロボティクス
優先的ノード展開を用いたモンテカルロ木探索によるマルチゴールタスクプランニング
サブゴールを優先的に展開するモンテカルロ木探索で、多数のサブゴールを持つロボットの記号タスク計画を効率化し、実機の軸受検査で実証した。
原題: Monte-Carlo Tree Search with Prioritized Node Expansion for Multi-Goal Task Planning ／ Kai Pfeiffer, Leonardo Edgar, Quang-Cuong Pham
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