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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HRIロボティクス
HRIにおける失敗検出のための傍観者感情検出（BAD）データセット
人間とロボットのタスク失敗に対する傍観者の反応を収集し、深層学習モデルBADNetで失敗発生を予測する手法を提案した。
原題: The Bystander Affect Detection (BAD) Dataset for Failure Detection in HRI ／ Alexandra Bremers, Maria Teresa Parreira, Xuanyu Fang 他
日本語で読む → - 論文部分観測強化学習機械学習
POPGym: 部分観測強化学習のベンチマーク
部分観測強化学習のための多様な環境とメモリモデルのベースラインを提供するライブラリを提案し、大規模な比較評価を可能にした。
原題: POPGym: Benchmarking Partially Observable Reinforcement Learning ／ Steven Morad, Ryan Kortvelesy, Matteo Bettini 他
日本語で読む → - 論文ヒューマンロボットインタラクションロボティクス
把持力の時空間モデリングによる手動ロボット操作の熟練度評価
ウェアラブルセンサで計測した両手の把持力データに自己組織化マップを適用し、初心者と熟練者の把持力変動の違いを捉えて操作スキルを評価する手法を提案した。
原題: Spatiotemporal modeling of grip forces captures proficiency in manual robot control ／ Rongrong Liu, John M. Wandeto, Florent Nageotte 他
日本語で読む → - 論文軌道最適化ロボティクス
ポテンシャル場法を統合した動的衝突回避のためのリアルタイムUAV軌道最適化
チェビシェフ擬スペクトル法による軌道最適化と人工ポテンシャル場法を並列に組み合わせ、UAVのリアルタイム軌道計画と動的衝突回避を実現する手法を提案し、屋内実験で検証した。
原題: An Integrated Real-time UAV Trajectory Optimization with Potential Field Approach for Dynamic Collision Avoidance ／ D. M. K. K. Venkateswara Rao, Hamed Habibi, Jose Luis Sanchez-Lopez 他
日本語で読む → - 論文位置推定ロボティクス
重要度サンプリングによる計測モデル最適化を融合した3D-LiDARモンテカルロ位置推定の効率的解法
3D-LiDARを用いたモンテカルロ位置推定(MCL)とスキャンマッチング(SM)を重要度サンプリングで融合し、粒子数を抑えつつ高精度な位置推定を実現する手法を提案した論文。
原題: Efficient Solution to 3D-LiDAR-based Monte Carlo Localization with Fusion of Measurement Model Optimization via Importance Sampling ／ Naoki Akai
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VLAロボティクス
ナノUAV搭載の高精度視覚姿勢推定に向けた深層ニューラルネットワークアーキテクチャ探索
NASを用いて小型UAV向けの視覚姿勢推定CNNを自動設計し、27gのCrazyflie上でリアルタイム動作を実現して制御誤差を32%削減した。
原題: Deep Neural Network Architecture Search for Accurate Visual Pose Estimation aboard Nano-UAVs ／ Elia Cereda, Luca Crupi, Matteo Risso 他
日本語で読む → - 論文触覚ロボティクス
触覚フィードバックによる能動的な質量分布推定
ロボットが物体を触って操作し、その触覚フィードバックから剛体の質量分布を逐次的に推定する手法を提案した論文。
原題: Active Mass Distribution Estimation from Tactile Feedback ／ Jiacheng Yuan, Changhyun Choi, Ellad B. Tadmor 他
日本語で読む → - 論文群制御ロボティクス
群衆内での接触を活用したナビゲーションの学習
密集環境で衝突を避けるのではなく、安全な接触を積極的に利用して移動する学習ベースのナビゲーション手法を提案し、シミュレーションで評価した。
原題: Learning Contact-based Navigation in Crowds ／ Kyle Morgenstein, Junfeng Jiao, Luis Sentis
日本語で読む → - 論文模倣学習ロボティクス
ロボットに魚を釣らせる：1分間のデモンストレーションからの汎用模倣学習
1分未満の人間のデモンストレーションから、環境変化に頑健な視覚的スキルを模倣学習する手法FISHを提案。ベース方策をオフライン模倣で訓練し、デモとの一致度に基づく報酬で残差方策を適応的に更新することで、最大20分の対話学習で未見の物体配置にも対応する。
原題: Teach a Robot to FISH: Versatile Imitation from One Minute of Demonstrations ／ Siddhant Haldar, Jyothish Pari, Anant Rai 他
日本語で読む → - 論文群制御ロボティクス
分散ポテンシャルiLQR：マルチエージェント相互作用のためのスケーラブルなゲーム理論的軌道計画
動的ポテンシャルゲームの構造を利用し、複数ロボットの相互作用を分散的に解く軌道最適化アルゴリズムを提案。シミュレーションとクアッドコプター実験で効率性とスケーラビリティを実証した。
原題: Distributed Potential iLQR: Scalable Game-Theoretic Trajectory Planning for Multi-Agent Interactions ／ Zach Williams, Jushan Chen, Negar Mehr
日本語で読む → - 論文自動運転・歩行者相互作用ロボティクス
自動運転車と歩行者の無信号横断時における相互作用：道路設計・AV運行・信号表示の役割
VR実験により、無信号の多車線道路で自動運転車と歩行者が対面する状況を再現し、道路中央線の設計や車両の信号表示が歩行者の待ち時間や横断時間に与える影響を分析した。
原題: Pedestrian Behavior Interacting with Autonomous Vehicles during Unmarked Midblock Multilane Crossings: Role of Infrastructure Design, AV Operations and Signaling ／ Fengjiao Zou, Jennifer Ogle, Weimin Jin 他
日本語で読む → - 論文逆強化学習機械学習
LS-IQ: 逆強化学習のための暗黙的報酬正則化
暗黙的報酬の二乗ノルム正則化を理論的に解析し、吸収状態を適切に扱う最小二乗逆Q学習（LS-IQ）を提案。専門家の行動なしでも逆動力学モデルで学習可能。
原題: LS-IQ: Implicit Reward Regularization for Inverse Reinforcement Learning ／ Firas Al-Hafez, Davide Tateo, Oleg Arenz 他
日本語で読む → - 論文ソフトロボティクスロボティクス
単一の気流制御で吸気と送気を切り替える柔軟で薄型のデバイス
薄く柔軟なフラップゲートと膨張チャンバーを用いて、単一の気流制御で吸気と送気を切り替えるソフトロボットデバイスを提案し、摩擦可変システムや薄い物体の把持への応用を示した。
原題: Flexible and slim device switching air blowing and suction by a single airflow control ／ Seita Nojiri, Toshihiro Nishimura, Kenjiro Tadakuma 他
日本語で読む → - 論文群制御ロボティクス
自律レースドローンの群れのためのアグレッシブ軌道生成
複数の自律レースドローンが衝突せずに最大機動でウェイポイントを通過するための時間最適軌道を生成する手法を提案し、シミュレーションと実機実験で検証した。
原題: Aggressive Trajectory Generation for A Swarm of Autonomous Racing Drones ／ Yuyang Shen, Jinming Xu, Jin Zhou 他
日本語で読む → - 論文水中ロボティクス/画像処理画像認識
DeepSeeColor: 深層学習による自律型水中ロボット向けリアルタイム適応色補正
水中画像形成モデルと深層学習を組み合わせ、AUV上で最大60Hzのリアルタイム色補正を実現するアルゴリズムを提案した。
原題: DeepSeeColor: Realtime Adaptive Color Correction for Autonomous Underwater Vehicles via Deep Learning Methods ／ Stewart Jamieson, Jonathan P. How, Yogesh Girdhar
日本語で読む → - 論文歩行ロボティクス
仮想ピボット点と縮約モデルに基づく平面二足歩行ロボットの階層制御
バネ脚の軸力を仮想ピボット点に集約する力方向制御とタスク空間制御を組み合わせ、縮約モデルの性質を活用して精密な経路計画なしに上体を直立させたまま安定歩行を実現した。
原題: Hierarchical control strategy for planar bipedal walking robots based on reduced order model ／ Minh Nhat Vu
日本語で読む → - 論文キャリブレーションロボティクス
ガウス過程を用いた能動学習ベースのロボット運動学キャリブレーション
マニピュレータの運動学誤差をガウス過程でモデル化し、GP-UCBで計測点を能動的に選ぶことで、少ない実験回数で高精度にキャリブレーションする手法を提案。
原題: An Active Learning Based Robot Kinematic Calibration Framework Using Gaussian Processes ／ Ersin Daş, Joel W. Burdick
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
サンプリングベース探索による器用なマニピュレーションの強化学習
非ホロノミックRRTで状態空間を探索し、そのリセット分布を用いてモデルフリー強化学習により複雑な物体を支えなしで操作する方策を学習し、実機に転移させた。
原題: Sampling-based Exploration for Reinforcement Learning of Dexterous Manipulation ／ Gagan Khandate, Siqi Shang, Eric T. Chang 他
日本語で読む → - 論文ロボカップロボティクス
RoboCupサッカーにおけるゴールキーパー：特徴的なプレイヤーのレビュー
RoboCupサッカーリーグのゴールキーパーロボットに関する研究を、知覚・認知・行動の3側面からレビューし、改善点と科学的課題を整理した。
原題: RoboCupSoccer Review: The Goalkeeper, a Distinctive Player ／ Antoine Dizet, Ubbo Visser, Cedric Buche
日本語で読む → - 論文マルチモーダルセグメンテーション画像認識
RGB-Tセマンティックセグメンテーションのための相補的ランダムマスキング
RGBと熱画像の両方を用いたセマンティックセグメンテーションにおいて、片方のモダリティへの過度な依存を防ぐため、相補的ランダムマスキングと自己蒸留損失を提案し、3つのベンチマークで最高性能を達成した。
原題: Complementary Random Masking for RGB-Thermal Semantic Segmentation ／ Ukcheol Shin, Kyunghyun Lee, In So Kweon 他
日本語で読む → - 論文SLAMロボティクス
屋内環境向けの堅牢なマルチモーダル・マルチLiDAR慣性オドメトリとマッピング
固体LiDARと回転LiDAR、IMUを緊密に統合し、屋内の特徴が乏しい環境でも低ドリフトな自己位置推定と高解像度マップを実現するSLAMシステムを提案した。
原題: Robust Multi-Modal Multi-LiDAR-Inertial Odometry and Mapping for Indoor Environments ／ Li Qingqing, Yu Xianjia, Jorge Peña Queralta 他
日本語で読む → - 論文農業ロボティクス画像認識
農業ロボティクスにおける効果的な意味知覚のためのドメイン特化事前学習
農業ロボットの作物・雑草認識において、対象ドメインのデータを使った自己教師あり事前学習とドメイン特化のデータ拡張を提案し、少ないラベルで高精度なセグメンテーションを実現した。
原題: On Domain-Specific Pre-Training for Effective Semantic Perception in Agricultural Robotics ／ Gianmarco Roggiolani, Federico Magistri, Tiziano Guadagnino 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
DeFNet: 多段階布折り畳みタスクのための分解戦略
布の変形しやすさに対処するため、複雑な布折り畳みタスクを3つのサブタスクに分解し、それぞれを解くモジュールからなるDeFNetを提案した。シミュレーションと実機で有効性を示した。
原題: DeFNet: Deconstructed Strategy for Multi-step Fabric Folding Tasks ／ Ningquan Gu, Ruhan He, Lianqing Yu
日本語で読む → - 論文オフロード自律走行ロボティクス
TerrainNet: 高速オフロード走行のための複雑地形の視覚モデリング
カメラ映像から地形の意味・形状を予測し、高速オフロード自律走行のための走行可能領域推定とコストマップ生成を行う視覚知覚システムを提案。
原題: TerrainNet: Visual Modeling of Complex Terrain for High-speed, Off-road Navigation ／ Xiangyun Meng, Nathan Hatch, Alexander Lambert 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
部分行動実行の学習済み効果を用いた多段階プランニング
物体・行動・効果を潜在空間で統合するアフォーダンスモデルを提案し、部分的な行動実行の効果を予測して多段階計画を生成できることを示した。
原題: Multi-step planning with learned effects of partial action executions ／ Hakan Aktas, Utku Bozdogan, Emre Ugur
日本語で読む → - 論文レーダオドメトリロボティクス
ORORA: 外れ値に頑健なレーダオドメトリ
レーダ計測に含まれる外れ値の影響を抑えるため、GNCによる回転推定と異方性を考慮した並進推定を組み合わせた頑健なオドメトリ手法を提案した。
原題: ORORA: Outlier-Robust Radar Odometry ／ Hyungtae Lim, Kawon Han, Gunhee Shin 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
ロボットと人間の受け渡しにおけるデータ駆動型把持力変動
人間同士の受け渡し時の相互作用力・トルクから人間の把持力変動を予測するLSTMを学習し、ロボットが人間らしい把持力変動を行う手法を提案した。
原題: Data-driven Grip Force Variation in Robot-Human Handovers ／ Parag Khanna, Mårten Björkman, Christian Smith
日本語で読む → - 論文シミュレーションロボティクス
TrafficBots: 自動運転シミュレーションと運動予測のためのワールドモデルに向けて
交通シミュレーションをワールドモデルとして定式化し、目的地と潜在的な性格でエージェントの挙動を制御可能にしたマルチエージェント方策TrafficBotsを提案。Waymoデータセットで現実的な交通流と運動予測性能を実証した。
原題: TrafficBots: Towards World Models for Autonomous Driving Simulation and Motion Prediction ／ Zhejun Zhang, Alexander Liniger, Dengxin Dai 他
日本語で読む → - 論文医療ロボティクスロボティクス
ヒステリシス補償を備えたデータ駆動型I2RISロボットモデル
網膜マイクロサージェリー用ワイヤ駆動スネークロボットI2RISの位置制御精度を高めるため、ガウス混合モデル(GMM)とガウス混合回帰(GMR)を用いた実験的運動学モデルとヒステリシス補償アルゴリズムを提案し、ヨー・ピッチで60%・70%の精度改善を達成した。
原題: A Data-Driven Model with Hysteresis Compensation for I2RIS Robot ／ Mojtaba Esfandiari, Yanlin Zhou, Shervin Dehghani 他
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