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: 2022/12/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集

• 論文VIOロボティクス2022/12/1

  ESVIO: イベントベースステレオ視覚慣性オドメトリ

  イベントカメラとステレオ画像・慣性計測を融合し、低照度など困難環境でもロバストに自己位置推定するリアルタイムシステムを初めて構築した。

  原題: ESVIO: Event-based Stereo Visual Inertial Odometry ／ Peiyu Chen, Weipeng Guan, Peng Lu

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• 論文歩行ロボティクス2022/12/1

  歩き方いろいろ：行動の多様性による汎化のためのロボット制御チューニング

  単一の方策で多様な歩容（姿勢・速度・足運び）を実現する四足歩行コントローラを学習し、再学習なしに新しいタスクや環境に適応できるようにした。

  原題: Walk These Ways: Tuning Robot Control for Generalization with Multiplicity of Behavior ／ Gabriel B Margolis, Pulkit Agrawal

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• 論文測位ロボティクス2022/12/1

  5G時代の空中・地上ロボット向け電波測位のレビュー

  UAVやUGVの電波による測位手法を距離ベースとフィンガープリントに分類して整理し、5G NRによる測位高度化の展望を論じたレビュー論文。

  原題: A Review of Radio Frequency Based Localization for Aerial and Ground Robots with 5G Future Perspectives ／ Meisam Kabiri, Claudio Cimarelli, Hriday Bavle 他

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• 論文強化学習AI2022/12/1

  深層強化学習による衝突回避システムの報酬関数最適化

  無人航空機の衝突回避システムにおいて、代理最適化器で報酬関数を調整することで深層強化学習の性能を向上させ、安全性と運用性を高める手法を提案した。

  原題: Reward Function Optimization of a Deep Reinforcement Learning Collision Avoidance System ／ Cooper Cone, Michael Owen, Luis Alvarez 他

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• 論文マニピュレーションロボティクス2022/12/1

  GPUシミュレーションと高品質デモンストレーションによる対話的な人間らしいマニピュレーション学習の加速

  GPUベースの並列シミュレーションとVRテレオペレーションによる模倣学習を組み合わせ、人間型ロボットハンドの複雑な接触を伴う器用な操作を効率的に強化学習するフレームワークを提案した。

  原題: Accelerating Interactive Human-like Manipulation Learning with GPU-based Simulation and High-quality Demonstrations ／ Malte Mosbach, Kara Moraw, Sven Behnke

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• 論文マニピュレーションロボティクス2022/12/1

  AnyGrasp: 空間・時間領域における堅牢かつ効率的な把持知覚

  実知覚と解析的ラベルを組み合わせた密な教師あり学習により、7自由度の把持姿勢を高精度かつ時間的に滑らかに生成し、未見物体の把持や動的把持を実現した研究。

  原題: AnyGrasp: Robust and Efficient Grasp Perception in Spatial and Temporal Domains ／ Hao-Shu Fang, Chenxi Wang, Hongjie Fang 他

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• 論文空中マニピュレーションロボティクス2022/12/1

  予測バリアLyapunov関数に基づく空中マニピュレータの安全な軌道追従制御

  UAVに2自由度マニピュレータを搭載した空中マニピュレータに対し、バリアLyapunov関数から導いた制約をMPCに組み込み、未知の有界外乱下でも障害物回避と作業空間維持を保証する軌道追従制御を提案した論文。

  原題: Predictive Barrier Lyapunov Function Based Control for Safe Trajectory Tracking of an Aerial Manipulator ／ Vedant Mundheda, Karan Mirakhor, Rahul K S 他

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• 論文マニピュレーションロボティクス2022/12/1

  Prim-LAfD: デモンストレーションから挿入タスクのプリミティブベーススキルを学習・適応するフレームワーク

  人間のデモンストレーションを密な報酬として用い、ブラックボックス最適化でプリミティブパラメータを学習・適応させることで、挿入タスクを短時間かつデータ効率的に獲得する手法を提案。

  原題: Prim-LAfD: A Framework to Learn and Adapt Primitive-Based Skills from Demonstrations for Insertion Tasks ／ Zheng Wu, Wenzhao Lian, Changhao Wang 他

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• 論文運動予測画像認識2022/12/1

  知覚・相互作用・予測：動的・静的手がかりを学習するエンドツーエンド運動予測

  地図・物体検出・運動予測をTransformerで統合し、高精度地図や追跡軌跡なしでエンドツーエンドのマルチエージェント運動予測を実現した研究。

  原題: Perceive, Interact, Predict: Learning Dynamic and Static Clues for End-to-End Motion Prediction ／ Bo Jiang, Shaoyu Chen, Xinggang Wang 他

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• 論文モデル予測制御ロボティクス2022/12/1

  モデル予測制御のためのサンプリング分布学習

  正規化フローで制御の潜在空間にサンプリング分布を学習し、二段階最適化と時間逆伝播でMPCを訓練することで、シミュレーションロボティクスタスクの性能を向上させた。

  原題: Learning Sampling Distributions for Model Predictive Control ／ Jacob Sacks, Byron Boots

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• 論文飛行制御/並列自律ロボティクス2022/12/1

  視覚的注意を用いた協調飛行制御に向けて

  パイロットの視線とニューラルネットの顕著性マップを比較し、注意が一致しないときだけ自律システムが介入する「エアガーディアン」を提案。固定翼シミュレーションとクアッドロータ実機で有効性を示した。

  原題: Towards Cooperative Flight Control Using Visual-Attention ／ Lianhao Yin, Makram Chahine, Tsun-Hsuan Wang 他

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• 論文安全強化学習ロボティクス2022/12/1

  時相論理仕様を満たす確率的保証付き安全強化学習：連続行動空間への適用

  連続行動空間において、時相論理仕様に対する確率的な安全保証を維持しつつ強化学習で性能を向上させる3段階の手法を提案し、動的障害物を回避するタスクで有効性を示した。

  原題: Safe Reinforcement Learning with Probabilistic Guarantees Satisfying Temporal Logic Specifications in Continuous Action Spaces ／ Hanna Krasowski, Prithvi Akella, Aaron D. Ames 他

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• 論文車両・道路・クラウド連携ロボティクス2022/12/1

  混合クラウド制御テストベッド：混合デジタルツインによる車両・道路・クラウド統合の検証

  物理・仮想・混合空間を統合した混合デジタルツインの概念に基づき、車両・道路・クラウド連携を検証する小型実験プラットフォームMCCTを開発し、車群走行実験でその柔軟性と拡張性を示した。

  原題: Mixed Cloud Control Testbed: Validating Vehicle-Road-Cloud Integration via Mixed Digital Twin ／ Jianghong Dong, Qing Xu, Jiawei Wang 他

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• 論文飛行制御ロボティクス2022/12/1

  オイラー角を使わないフラットネスベースのクアッドコプター追従制御

  オイラー角を用いずにフラットネス理論に基づいてクアッドコプターの軌道追従制御を設計し、Gazeboシミュレーションで既存のMellinger制御器と性能を比較した。

  原題: Quadcopter Tracking Using Euler-Angle-Free Flatness-Based Control ／ Aeris El Asslouj, Hossein Rastgoftar

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• 論文オフライン強化学習機械学習2022/12/1

  不確実性に基づく人間専門家サンプリングを用いたオフラインロボット強化学習

  オフライン強化学習において、不確実性推定を利用して人間のデモンストレーションデータを戦略的に注入し、サンプル効率を向上させる手法を提案した。

  原題: Offline Robot Reinforcement Learning with Uncertainty-Guided Human Expert Sampling ／ Ashish Kumar, Ilya Kuzovkin

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• 論文群制御ロボティクス2022/12/1

  病院におけるドローン支援型資産メンテナンス

  病院の屋外資産の消毒をドローンで行うため、容量制約付き車両経路問題として定式化し、MIPと軽量ヒューリスティックで最適経路を求めた。

  原題: Drones-aided Asset Maintenance in Hospitals ／ Muhammad Asif Khan, Hamid Menouar, Ridha Hamila

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• 論文SLAM機械学習2022/12/1

  PRISM: 空間世界モデルにおける確率的リアルタイム推論

  エージェントの運動と視覚知覚の確率的生成モデルにおいて、地図と状態の不確かさを推定しながらリアルタイムでフィルタリングするSLAM手法を提案。

  原題: PRISM: Probabilistic Real-Time Inference in Spatial World Models ／ Atanas Mirchev, Baris Kayalibay, Ahmed Agha 他

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• 論文マニピュレーションロボティクス2022/12/1

  見て、聞いて、感じる：ロボットマニピュレーションのためのスマートセンサリーフュージョン

  視覚・聴覚・触覚を自己注意モデルで融合し、密詰めや注ぎといった複雑なマニピュレーションタスクを高精度に実現するロボットシステムを構築した。

  原題: See, Hear, and Feel: Smart Sensory Fusion for Robotic Manipulation ／ Hao Li, Yizhi Zhang, Junzhe Zhu 他

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• 論文モデルベース強化学習機械学習2022/12/1

  物理法則を考慮したモデルベース強化学習

  剛体運動を行うロボットタスクに対し、物理法則を組み込んだニューラルネットワークによるダイナミクスモデルを用いたモデルベース強化学習を提案し、初期条件に敏感な環境で精度・サンプル効率が向上することを示した。

  原題: Physics-Informed Model-Based Reinforcement Learning ／ Adithya Ramesh, Balaraman Ravindran

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• 論文キャリブレーションロボティクス2022/12/1

  観測可能性を考慮したオンライン複数LiDAR外部キャリブレーション

  GNSSとLiDARの姿勢をリアルタイムで照合し、観測可能性基準で姿勢を選択することで、マーカー不要で複数LiDARの外部キャリブレーションを高精度に行う手法を提案した。

  原題: Observability-aware online multi-lidar extrinsic calibration ／ Sandipan Das, Ludvig af Klinteberg, Maurice Fallon 他

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• 論文手術支援/動作認識ロボティクス2022/12/1

  ロボット支援手術におけるTransformerモデルを用いた手術ジェスチャーと軌道の認識・予測

  手術ロボットの関節角度データのみから、Transformerモデルで現在の手術ジェスチャー認識、将来のジェスチャー予測、将来の軌道予測を同時に行う手法を提案し、JIGSAWSデータセットで高精度を達成した。

  原題: Recognition and Prediction of Surgical Gestures and Trajectories Using Transformer Models in Robot-Assisted Surgery ／ Chang Shi, Yi Zheng, Ann Majewicz Fey

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• 論文カメラ再定位画像認識2022/12/1

  カメラ再定位のための高速・軽量シーン回帰器

  スパース特徴量からシーン座標を回帰するMLPベースの軽量なカメラ位置姿勢推定手法を提案し、高精度かつリアルタイムな推論を実現した。

  原題: Fast and Lightweight Scene Regressor for Camera Relocalization ／ Thuan B. Bui, Dinh-Tuan Tran, Joo-Ho Lee

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• 論文ソフトウェアエンジニアリングcs.SE2022/12/1

  ロボティクスソフトウェアエンジニアリングの業界ベストプラクティス

  ロボティクスソフトウェアエンジニアリングに関する国際ワークショップのパネル討論から、NASA/Caltech JPL、Bosch、Waymo、XITASOの実践例を交えたベストプラクティスをまとめた記事。

  原題: Industry Best Practices in Robotics Software Engineering ／ Robert Bocchino, Arne Nordmann, Allison Thackston 他

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• 論文群制御ロボティクス2022/12/1

  大規模ドローン群の協調：時空間センシングのための分散型エネルギー考慮型スワームインテリジェンス

  バッテリー制約のある多数のドローンで時空間的に広がるセンシングを効率的に行うため、分散型マルチエージェント学習(EPOS)に基づくスケーラブルな協調計画モデルを提案し、交通監視で有効性を示した。

  原題: Coordination of Drones at Scale: Decentralized Energy-aware Swarm Intelligence for Spatio-temporal Sensing ／ Chuhao Qin, Evangelos Pournaras

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• 論文群制御AI2022/12/1

  エネルギー考慮と耐故障性を備えたマルチエージェント巡回のための深層強化学習手法

  未知の環境変動やバッテリー制約、エージェント故障に対応するため、分散型の深層マルチエージェント強化学習で巡回方策を学習し、自動充電や故障時の補充エージェント追加を可能にした。

  原題: An Energy-aware and Fault-tolerant Deep Reinforcement Learning based approach for Multi-agent Patrolling Problems ／ Chenhao Tong, Aaron Harwood, Maria A. Rodriguez 他

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• 論文視覚自己位置推定ロボティクス2022/12/1

  長期メートル視覚自己位置推定のための自己教師あり特徴学習

  正解ラベルなしで画像対応を生成し、疎な特徴と記述子を学習して、照明変化に頑健な視覚的自己位置推定を実現した。

  原題: Self-Supervised Feature Learning for Long-Term Metric Visual Localization ／ Yuxuan Chen, Timothy D. Barfoot

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• 論文自動運転AI2022/12/1

  模倣だけでは不十分：強化学習による難運転シナリオへのロバスト化

  10万マイル超の実走行データで模倣学習した運転方策に、単純な報酬の強化学習を組み合わせることで、衝突リスクの高い難シナリオでの失敗を38%以上削減した。

  原題: Imitation Is Not Enough: Robustifying Imitation with Reinforcement Learning for Challenging Driving Scenarios ／ Yiren Lu, Justin Fu, George Tucker 他

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• 論文軌道計画ロボティクス2022/12/1

  NEPTUNE: 複数テザー無人機のための非絡まり軌道計画

  複数のテザー付き無人機が互いのケーブルに絡まらないよう、ホモトピー表現を用いた分散オンライン軌道計画手法を提案し、シミュレーションと3機の飛行実験で有効性を示した。

  原題: NEPTUNE: Nonentangling Trajectory Planning for Multiple Tethered Unmanned Vehicles ／ Muqing Cao, Kun Cao, Shenghai Yuan 他

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• 論文歩行ロボティクス2022/12/1

  スラック式可変ダンパが脚式移動のロバスト性と効率のトレードオフを生む

  腱のたるみ量を調整できる物理ダンパ機構を脚式ロボットに搭載し、外乱時に自動的にダンパが作動してロバスト性を高める一方、エネルギー消費が増えるトレードオフを実験的に示した。

  原題: Slack-based tunable damping leads to a trade-off between robustness and efficiency in legged locomotion ／ An Mo, Fabio Izzi, Emre Cemal Gönen 他

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• 論文群制御cs.MA2022/12/1

  未知環境におけるタスク密度変化下での新たな群ロボットタスク割り当てアルゴリズムの比較

  未知環境でロボット群がタスクを探索・割り当てするための2つの新アルゴリズム（Nサイト選択型と仮想フェロモン型）を提案し、タスク密度が疎な場合と密な場合で性能を比較した。

  原題: A Comparison of New Swarm Task Allocation Algorithms in Unknown Environments with Varying Task Density ／ Grace Cai, Noble Harasha, Nancy Lynch

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