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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: 2023/1/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集

• 論文自動運転ロボティクス2023/1/1

  交通参加者のモデリングのためのパラメータ予測

  知能ドライバモデルに基づき、少数フレームの観測可能な特徴から個々のドライバー挙動を高精度にモデル化する手法を提案し、強化学習との比較で有効性を検証した。

  原題: Predicting Parameters for Modeling Traffic Participants ／ Ahmadreza Moradipari, Sangjae Bae, Mahnoosh Alizadeh 他

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• 論文歩行ロボティクス2023/1/1

  DreamWaQ: 深層強化学習による暗黙的な地形想像を伴うロバストな四足歩行の学習

  限られたセンサ情報でも複雑な地形を長距離歩行できるよう、深層強化学習で四足ロボットの制御器を学習させるフレームワークを提案し、実環境で検証した。

  原題: DreamWaQ: Learning Robust Quadrupedal Locomotion With Implicit Terrain Imagination via Deep Reinforcement Learning ／ I Made Aswin Nahrendra, Byeongho Yu, Hyun Myung

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• 論文ベイズ深層学習ロボティクス2023/1/1

  ベイズ深層学習コンポーネントに基づく信頼性の高い自律システムに向けて

  ベイズ深層学習を用いた自律航空ナビゲーションシステムにおいて、コンポーネント間の不確かさ伝播を考慮する手法を提案し、その有効性を実験的に示した。

  原題: Towards Dependable Autonomous Systems Based on Bayesian Deep Learning Components ／ Fabio Arnez, Huascar Espinoza, Ansgar Radermacher 他

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• 論文キャリブレーションロボティクス2023/1/1

  SensorX2car: 公道走行における自動運転向けセンサ・車両間キャリブレーション

  カメラ・LiDAR・GNSS/INS・ミリ波レーダーを車両座標系に走行中に自動キャリブレーションする4手法を提案し、オープンソースのツールボックスとして公開した。

  原題: SensorX2car: Sensors-to-car calibration for autonomous driving in road scenarios ／ Guohang Yan, Zhaotong Luo, Zhuochun Liu 他

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• 論文マニピュレーションロボティクス2023/1/1

  ロボット組立における最適意思決定と試行錯誤タスク

  失敗予測に基づいて早期にタスクを再開することで、ロボットの組立作業の完了時間を短縮する手法を提案し、ペグインホール作業で有効性を示した。

  原題: Optimal decision making in robotic assembly and other trial-and-error tasks ／ James Watson, Nikolaus Correll

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• 論文農業ロボティクスロボティクス2023/1/1

  密集したイチゴ群落に対応する自律収穫ロボットシステム

  密集したイチゴ群落でも果実に傷をつけずに収穫できる、モジュール式の収穫ヘッドと新たな知覚システムを開発し、実際の農場で有効性を検証した。

  原題: Autonomous Strawberry Picking Robotic System (Robofruit) ／ Soran Parsa, Bappaditya Debnath, Muhammad Arshad Khan 他

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• 論文耐故障制御ロボティクス2023/1/1

  GOAに基づく耐故障型水中ロボットの軌道追従制御

  スラスタ故障時でも飽和を避けつつ軌道追従できるよう、バックステッピングとスライディングモード制御、およびグラスホッパー最適化アルゴリズムによる推力再配分を組み合わせた水中ロボットの知的耐故障制御を提案した。

  原題: A GOA-Based Fault-Tolerant Trajectory Tracking Control for an Underwater Vehicle of Multi-Thruster System without Actuator Saturation ／ Danjie Zhu, Lei Wang, Hua Zhang 他

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• 論文ゲーム理論cs.MA2023/1/1

  ノイズを含む部分状態観測と不完全軌道からのフィードバック動的ゲームのコスト推定

  部分状態観測と不完全な軌道データのみから、フィードバック情報パターン下での動的ゲームのコスト関数を推定する逆フィードバックゲーム解法を提案した。

  原題: Cost Inference for Feedback Dynamic Games from Noisy Partial State Observations and Incomplete Trajectories ／ Jingqi Li, Chih-Yuan Chiu, Lasse Peters 他

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• 論文経路計画/強化学習ロボティクス2023/1/1

  深層強化学習による都市航空モビリティの低高度空域容量評価

  深層決定論的方策勾配法を用いてUAVの自律経路計画を学習し、動的・静的障害物や許可区域を避けつつ最短時間で目的地に到達する手法を提案し、低高度空域の容量評価に応用した。

  原題: A deep reinforcement learning approach to assess the low-altitude airspace capacity for urban air mobility ／ Asal Mehditabrizi, Mahdi Samadzad, Sina Sabzekar

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• 論文sim2real画像認識2023/1/1

  ロボットのハンド内観察と合成によるYOLO学習データの自動生成

  ロボットが把持した物体を深度センサで観察・切り出し、背景と合成して学習データを自動生成し、YOLOv5x検出器を人手ラベルなしで訓練できることを示した。

  原題: Automatically Prepare Training Data for YOLO Using Robotic In-Hand Observation and Synthesis ／ Hao Chen, Weiwei Wan, Masaki Matsushita 他

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• 論文モデルベース強化学習ロボティクス2023/1/1

  速度計測なしの生位置データからのモデルベース強化学習制御

  速度が直接計測できない機械系に対し、過去の位置と入力からなる速度不要の状態表現とガウス過程回帰を用いたモデルベース強化学習法VF-MC-PILCOを提案し、シミュレーションと実機で有効性を示した。

  原題: Learning Control from Raw Position Measurements ／ Fabio Amadio, Alberto Dalla Libera, Daniel Nikovski 他

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• 論文3D再構成ロボティクス2023/1/1

  Mono-STAR: 単眼カメラによるシーン全体の追跡と再構成

  単眼カメラ映像から、高速運動・非剛体変形・トポロジー変化に対応しつつ、意味情報を統合したリアルタイム3D再構成を行うシステムを提案。

  原題: Mono-STAR: Mono-camera Scene-level Tracking and Reconstruction ／ Haonan Chang, Dhruv Metha Ramesh, Shijie Geng 他

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• 論文歩行ロボティクス2023/1/1

  足首アクチュエータを持たない劣駆動二足歩行ロボットの階段昇降のための最適動作生成

  足首関節にアクチュエータを持たない劣駆動二足歩行ロボットが階段を昇降するための最適な軌道を、ゼロダイナミクス制約を満たす勾配ベースの最適化で生成する手法を提案した。

  原題: Optimal Motion Generation of the Bipedal Under-Actuated Planar Robot for Stair Climbing ／ Aref Amiri, Hassan Salarieh

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• 論文視覚的自己位置推定画像認識2023/1/1

  曖昧なシーンにおける視覚的自己位置推定のための確率的フレームワーク

  反復構造を含む曖昧な環境で、画像からカメラ姿勢の事後分布を変分推論で予測し、単一の最良姿勢ではなく分布として推定する手法を提案した。

  原題: A Probabilistic Framework for Visual Localization in Ambiguous Scenes ／ Fereidoon Zangeneh, Leonard Bruns, Amit Dekel 他

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• 論文強化学習画像認識2023/1/1

  CRC-RL：教師なし強化学習のための新規視覚特徴表現アーキテクチャ

  視覚特徴表現学習を改善するため、コントラスティブ・再構成・一貫性損失を組み合わせたCRC損失とSiamese Twinエンコーダを用いるCRC-RLを提案し、DeepMind制御スイートで最先端性能を達成した。

  原題: CRC-RL: A Novel Visual Feature Representation Architecture for Unsupervised Reinforcement Learning ／ Darshita Jain, Anima Majumder, Samrat Dutta 他

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• 論文自動運転画像認識2023/1/1

  意味領域予測による道路シーン表現の学習

  自動運転の運転意図予測と危険物体同定のために、意味領域予測タスクと自動ラベリングで道路シーンの表現を学習し、最先端性能を達成した。

  原題: Learning Road Scene-level Representations via Semantic Region Prediction ／ Zihao Xiao, Alan Yuille, Yi-Ting Chen

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• 論文軌道予測ロボティクス2023/1/1

  ホモトピー類によるトポロジカル軌道予測

  障害物環境での軌道をホモトピー類で分類し、可変次数マルコフ過程で高レベルな運動を予測、GMMと組み合わせて低レベル軌道予測を改善した研究。

  原題: Topological Trajectory Prediction with Homotopy Classes ／ Jennifer Wakulicz, Ki Myung Brian Lee, Teresa Vidal-Calleja 他

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• 論文着陸制御ロボティクス2023/1/1

  荒天・乱流の外洋でUAVを着陸させる

  USVの揺れをカメラ映像から予測し、傾きがほぼゼロになる瞬間を狙ってUAVを自律着陸させるMPC手法を提案した。

  原題: Landing a UAV in Harsh Winds and Turbulent Open Waters ／ Parakh M. Gupta, Eric Pairet, Tiago Nascimento 他

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• 論文SLAM画像認識2023/1/1

  ニューラル暗黙マップを用いた高密度RGB SLAM

  深度入力なしでRGB画像のみからカメラ軌跡とシーン形状を同時推定するSLAM手法を提案し、階層的特徴ボリュームと測光ワープ損失で高精度な地図再構成を実現した。

  原題: Dense RGB SLAM with Neural Implicit Maps ／ Heng Li, Xiaodong Gu, Weihao Yuan 他

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• 論文VLA機械学習2023/1/1

  SNeRL: 強化学習のための意味論認識型ニューラル放射輝度場

  多視点画像から意味論と物体中心の3D暗黙表現をNeRFと畳み込みエンコーダで同時学習し、強化学習の性能を向上させる手法を提案。

  原題: SNeRL: Semantic-aware Neural Radiance Fields for Reinforcement Learning ／ Dongseok Shim, Seungjae Lee, H. Jin Kim

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• 論文VLA制御2023/1/1

  サイバーフィジカル徘徊型弾薬システムにおける状況認識型深層強化学習による自律非線形機動制御

  Unityで構築した仮想戦場環境で、状況認識情報を用いた深層強化学習によりドローンの非線形な自律飛行制御を実現し、障害物回避性能を向上させた。

  原題: Situation-Aware Deep Reinforcement Learning for Autonomous Nonlinear Mobility Control in Cyber-Physical Loitering Munition Systems ／ Hyunsoo Lee, Soohyun Park, Won Joon Yun 他

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• 論文協調SLAMロボティクス2023/1/1

  COVINS-G: 協調視覚慣性SLAMのための汎用バックエンド

  任意のVIOフロントエンドと互換性を持つ汎用バックエンドCOVINS-Gを提案し、2D画像データのみで動作するマルチカメラ相対姿勢推定によりループ閉じ込みを実現、異なるフロントエンドを搭載したロボット間の協調SLAMを可能にした。

  原題: COVINS-G: A Generic Back-end for Collaborative Visual-Inertial SLAM ／ Manthan Patel, Marco Karrer, Philipp Bänninger 他

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• 論文模倣学習/動作計画ロボティクス2023/1/1

  経路と速度の選好を分離した動作計画のためのインクリメンタル逆強化学習

  人間の教示から経路と速度の好みを別々に学習し、それらを2段階で最適化することでロボットアームの軌道計画に反映させる手法を提案し、ユーザー研究で有効性を示した。

  原題: An Incremental Inverse Reinforcement Learning Approach for Motion Planning with Separated Path and Velocity Preferences ／ Armin Avaei, Linda van der Spaa, Luka Peternel 他

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• 論文プランニングロボティクス2023/1/1

  GePA*SE: 評価に時間がかかる異種アクションに対応した一般化エッジベース並列A*

  ロボティクスで評価コストが異なるアクションを扱えるよう、状態展開とエッジ評価を並列化する探索アルゴリズムGePA*SEを提案した論文。

  原題: GePA*SE: Generalized Edge-Based Parallel A* for Slow Evaluations ／ Shohin Mukherjee, Maxim Likhachev

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• 論文ソフトロボティクスロボティクス2023/1/1

  光と熱を追いかける蔓模倣ロボット：材料レベルでの応答性

  蔓のように成長しながら光や熱の方向へ自律的に曲がる、皮膚に材料レベルの応答性を埋め込んだ低コストなソフトロボットを開発した。

  原題: A light- and heat-seeking vine-inspired robot with material-level responsiveness ／ Shivani Deglurkar, Charles Xiao, Luke F. Gockowski 他

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• 論文リソース割り当て制御2023/1/1

  エッジクラウド制御AGVの安定性制約付きリソース割り当て

  無線フェージング環境でエッジクラウド制御されるAGVの制御安定性を考慮したリソース割り当て手法を提案し、安定性制約によりリソース利用を抑えつつ多数のAGVを安定にスケジュールできることを示した。

  原題: Resource Allocation with Stability Constraints of an Edge-cloud controlled AGV ／ Shreya Tayade, Peter Rost, Andreas Maeder 他

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• 論文CDPR/設計自動化ロボティクス2023/1/1

  新型CDPRアーキテクチャの設計・自動化環境

  新しいケーブル駆動型パラレルロボット(CDPR)のアーキテクチャを設計・シミュレーション・実装するための環境を提案し、シミュレーションモデルと産業用プロトタイプの軌道誤差が最大0.35%であることを示した。

  原題: Environment for the Design and Automation of New CDPR Architectures ／ Josue Rivera, Julio Garrido, Enrique Riveiro 他

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• 論文宇宙ミッション計画ロボティクス2023/1/1

  火星アナログミッションにおける宇宙飛行士の自己スケジューリングを可能にするロバスト高度モデリング・スケジューリングシステムの評価

  火星模擬ミッションで、宇宙飛行士が科学目標と制約を視覚的にモデル化し、不確実性を考慮したスケジュールを計算・監視・修正できる意思決定支援ツールRomieを自己スケジューリングに使用し、その有効性を実証的に評価した。

  原題: Enabling Astronaut Self-Scheduling using a Robust Advanced Modelling and Scheduling system: an assessment during a Mars analogue mission ／ Michael Saint-Guillain, Jean Vanderdonckt, Nicolas Burny 他

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• 論文群制御ロボティクス2023/1/1

  マルチロボット探査に向けて：UAVによる森林探査のための分散戦略

  森林のような複雑な環境で、単機および小型群のUAVが分散的に効率よく探査するための戦略を提案し、未知領域の慎重な探査と未知空間の積極的な探査を切り替えることで、従来手法より速く森林を完全にカバーできることを示した。

  原題: Towards Multi-robot Exploration: A Decentralized Strategy for UAV Forest Exploration ／ Luca Bartolomei, Lucas Teixeira, Margarita Chli

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• 論文群制御ロボティクス2023/1/1

  異種マルチロボット強化学習

  異なるロボットの特性を活かすため、グラフニューラルネットワークを用いた異種マルチエージェント強化学習手法HetGPPOを提案し、実世界実験で有効性を示した。

  原題: Heterogeneous Multi-Robot Reinforcement Learning ／ Matteo Bettini, Ajay Shankar, Amanda Prorok

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