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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: 2022/9/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集

• 論文能動的3D再構成画像認識2022/9/1

  NeRFの不確かさを活用したロボットによる能動的3D再構成

  NeRF表現のレイごとの不確かさを推定し、それを用いて次に見るべき視点を選ぶことで、ロボットが効率的に物体の3D形状を再構成する手法を提案した。

  原題: Uncertainty Guided Policy for Active Robotic 3D Reconstruction using Neural Radiance Fields ／ Soomin Lee, Le Chen, Jiahao Wang 他

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• 論文sim2realロボティクス2022/9/1

  Rmagine: モバイルロボットの組み込みハードウェア上でポリゴンマップの3D距離センサをレイトレーシングによりシミュレーション

  三角形メッシュ環境マップ上で任意の距離センサをロボット搭載の組み込みハードウェア上で直接レイトレーシングによりシミュレーションする軽量ライブラリRmagineを提案。

  原題: Rmagine: 3D Range Sensor Simulation in Polygonal Maps via Raytracing for Embedded Hardware on Mobile Robots ／ Alexander Mock, Thomas Wiemann, Joachim Hertzberg

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• 論文ナビゲーションq-bio.NC2022/9/1

  迷路内の柔軟なナビゲーション学習を再現する場所細胞のレイアウト整合リプレイ計算モデル

  海馬の場所細胞が迷路の形状に沿って再生される仕組みを計算モデルで再現し、そのリプレイが報酬を伴う柔軟な経路計画の学習を駆動することを示した。

  原題: A Computational Model of Learning Flexible Navigation in a Maze by Layout-Conforming Replay of Place Cells ／ Yuanxiang Gao

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• 論文SLAMロボティクス2022/9/1

  HGI-SLAM: 人と幾何学的な重要特徴を用いたループ閉じ込み

  単眼カメラのみを用い、人や物体などの顕著特徴と幾何特徴を組み合わせてループ閉じ込みを行うSLAMシステムを提案し、KITTIとEuRoCで評価した。

  原題: HGI-SLAM: Loop Closure With Human and Geometric Importance Features ／ Shuhul Mujoo, Jerry Ng

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• 論文ナビゲーションロボティクス2022/9/1

  未知の屋内環境における複数ウェイポイントナビゲーション

  未知の屋内環境で、ゴールと中間地点を含む複数のウェイポイントを経由してロボットをナビゲートするため、グローバルプランナ、ローカルプランナ、適応型モデル予測制御を組み合わせた手法を提案した。

  原題: Multiple Waypoint Navigation in Unknown Indoor Environments ／ Shivam Sood, Jaskaran Singh Sodhi, Parv Maheshwari 他

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• 論文軌道追従制御ロボティクス2022/9/1

  モデルと加速度に基づく高性能自律レース用追従コントローラ

  幾何学的手法の簡便さを保ちつつタイヤ動力学を活用し、高速でも高精度に軌道追従できるモデルベース制御器MAPを提案し、実験で従来の幾何学制御器の4倍の精度を達成した。

  原題: Model- and Acceleration-based Pursuit Controller for High-Performance Autonomous Racing ／ Jonathan Becker, Nadine Imholz, Luca Schwarzenbach 他

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• 論文自動運転機械学習2022/9/1

  自動運転エージェントのためのQ学習とNEATの比較研究

  自動運転エージェントの訓練にQ学習とNEAT（進化的アルゴリズムとニューラルネットの組み合わせ）を適用し、両手法の性能を比較した。

  原題: Comparative Study of Q-Learning and NeuroEvolution of Augmenting Topologies for Self Driving Agents ／ Arhum Ishtiaq, Maheen Anees, Sara Mahmood 他

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• 論文マニピュレーションロボティクス2022/9/1

  高解像度表現を維持する並列分岐型ロボット視覚把持ネットワーク

  ロボットの視覚把持タスクにおいて、高解像度表現を維持しつつ解像度間で情報交換する並列分岐型CNN「HRG-Net」を提案し、把持精度と学習効率を向上させた。

  原題: A Robotic Visual Grasping Design: Rethinking Convolution Neural Network with High-Resolutions ／ Zhangli Zhou, Shaochen Wang, Ziyang Chen 他

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• 論文歩行ロボティクス2022/9/1

  Cerberus: 敏捷な歩行のための低ドリフト視覚・慣性・脚オドメトリ

  ステレオカメラ・IMU・関節エンコーダ・接触センサを用いて脚式ロボットの位置をリアルタイム推定し、運動学的パラメータのオンライン校正と接触外れ値除去によりドリフトを1%未満に抑えるオープンソースの状態推定手法を提案。

  原題: Cerberus: Low-Drift Visual-Inertial-Leg Odometry For Agile Locomotion ／ Shuo Yang, Zixin Zhang, Zhengyu Fu 他

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• 論文セキュリティcs.CR2022/9/1

  無線サイドチャネルによるロボット操作の再構築

  無線通信のサイドチャネルを傍受する受動的攻撃者が、倉庫内のロボットの動作や作業フローを高精度に特定・再構築できることを示した研究。

  原題: Reconstructing Robot Operations via Radio-Frequency Side-Channel ／ Ryan Shah, Mujeeb Ahmed, Shishir Nagaraja

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• 論文モデルベースRL機械学習2022/9/1

  単一目的で表現・潜在空間モデル・方策を学習するモデルベース強化学習の簡素化

  潜在空間モデルと方策を単一の目的関数で自己整合的に学習し、モデルベースRLのサンプル効率を向上させる手法を提案した。

  原題: Simplifying Model-based RL: Learning Representations, Latent-space Models, and Policies with One Objective ／ Raj Ghugare, Homanga Bharadhwaj, Benjamin Eysenbach 他

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• 論文最適制御制御2022/9/1

  方策分解のためのスパース性誘導表現

  最適制御問題の方策分解を容易にするため、LQR近似をスパース化するシステム表現をヒューリスティックに探索し、二足歩行・マニピュレータ・クアッドコプタで従来法より低コストな分解方策を得た。

  原題: Sparsity Inducing Representations for Policy Decompositions ／ Ashwin Khadke, Hartmut Geyer

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• 論文到達可能性解析ロボティクス2022/9/1

  高次元到達可能性に対する形式的な安全保証の生成

  ニューラルPDEソルバーDeepReachの解に誤差上界を与え、到達可能集合を安全側に補正することで、高次元システムでも確率的な安全保証を可能にする手法を提案した。

  原題: Generating Formal Safety Assurances for High-Dimensional Reachability ／ Albert Lin, Somil Bansal

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• 論文マニピュレーションロボティクス2022/9/1

  動的グラフCNNによる点群からのカテゴリレベル操作タスクの学習

  RGB-Dデモ動画から、把持と操作を道具使用として統一的に扱い、動的グラフ畳み込みネットワークで新規物体へ汎化するカテゴリレベル操作スキルを学習する手法を提案。

  原題: Learning Category-Level Manipulation Tasks from Point Clouds with Dynamic Graph CNNs ／ Junchi Liang, Abdeslam Boularias

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• 論文タスクプランニングロボティクス2022/9/1

  ロボットアプリケーションにおけるBehavior TreeとFinite State Machineの生成に必要なプログラミング工数の比較

  ロボットタスクの制御ポリシーをBehavior TreeとFinite State Machineで実装し、変更にかかるプログラミング工数を比較した。シミュレーションで移動マニピュレータの物品取得タスクを検証し、BTのモジュール性が工数削減に有効であることを示した。

  原題: On the programming effort required to generate Behavior Trees and Finite State Machines for robotic applications ／ Matteo Iovino, Julian Förster, Pietro Falco 他

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• 論文VLAロボティクス2022/9/1

  深層強化学習による無人航空機の能動的知覚

  古典的な画像処理とシンプルな深層強化学習エージェントを組み合わせ、水上構造物を追跡・認識しながら動的着陸を行うUAVの能動的知覚システムを提案した。

  原題: Active Perception Applied To Unmanned Aerial Vehicles Through Deep Reinforcement Learning ／ Matheus G. Mateus, Ricardo B. Grando, Paulo L. J. Drews-Jr

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• 論文触覚ロボティクス2022/9/1

  脚式ロボットの触覚自己位置推定のための効率的な地形表現の学習

  触覚データから地形の埋め込み表現をTransformerで学習し、モンテカルロ法と組み合わせて脚式ロボットの自己位置推定を高精度・低計算コストで実現した。

  原題: Learning an Efficient Terrain Representation for Haptic Localization of a Legged Robot ／ Damian Sójka, Michał R. Nowicki, Piotr Skrzypczyński

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• 論文群制御ロボティクス2022/9/1

  タスク間の先行関係を考慮したマルチロボットの協調と協力

  タスク間の先行関係、複数ロボットによる効率化、ロボット連合による協力を組み込んだマルチロボットタスク計画問題を定式化し、最小費用流や混合整数計画で解く手法を提案した。

  原題: Multi-Robot Coordination and Cooperation with Task Precedence Relationships ／ Walker Gosrich, Siddharth Mayya, Saaketh Narayan 他

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• 論文熱慣性オドメトリロボティクス2022/9/1

  データ効率の良い協調分散型熱慣性オドメトリ

  熱画像と慣性計測を用いて飛行ロボット群の分散状態推定をデータ効率的に行うシステムを提案し、個別推定より最大46%精度を改善しつつ通信量を最大89%削減した。

  原題: Data-Efficient Collaborative Decentralized Thermal-Inertial Odometry ／ Vincenzo Polizzi, Robert Hewitt, Javier Hidalgo-Carrió 他

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• 論文自動運転/リアルタイム推論機械学習2022/9/1

  自動運転におけるDNN推論時間変動の解明

  自動運転向けDNN推論の実行時間変動をデータ・I/O・モデル・ランタイム・ハードウェア・認識システムの6観点から詳細に分析し、その根本原因に関する6つの知見を導出した研究。

  原題: Understanding Time Variations of DNN Inference in Autonomous Driving ／ Liangkai Liu, Yanzhi Wang, Weisong Shi

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• 論文軌道予測ロボティクス2022/9/1

  Social-PatteRNN: 動作パターンに基づく社会的軌道予測

  短期的な動作パターンを学習して長期的な軌道予測を導く再帰的マルチモーダル手法を提案し、群衆・スポーツ・航空管制の3領域で最先端性能を達成した。

  原題: Social-PatteRNN: Socially-Aware Trajectory Prediction Guided by Motion Patterns ／ Ingrid Navarro, Jean Oh

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• 論文飛行制御/sim2realロボティクス2022/9/1

  大きく異なるクアッドコプターに適用可能な単一のホバリング近傍位置制御器の学習

  質量・サイズ・モーター特性が大きく異なる機体や未知の外乱にオンライン適応できる単一のニューラルネット制御器をシミュレーションのみで学習し、実機2機体で検証した。

  原題: Learning a Single Near-hover Position Controller for Vastly Different Quadcopters ／ Dingqi Zhang, Antonio Loquercio, Xiangyu Wu 他

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• 論文POMDP/プランニングAI2022/9/1

  Voronoi木を用いた連続行動POMDPの適応的離散化

  連続行動空間を持つPOMDPを効率的に解くため、Voronoi木による適応的離散化とモンテカルロ木探索を組み合わせたオンライン解法ADVTを提案した。

  原題: Adaptive Discretization using Voronoi Trees for Continuous-Action POMDPs ／ Marcus Hoerger, Hanna Kurniawati, Dirk Kroese 他

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• 論文マニピュレーションロボティクス2022/9/1

  Keypoint-GraspNet: 単眼RGB-D入力からのキーポイントベース6自由度把持生成

  RGB-D画像からグリッパのキーポイントを検出しPnPで6自由度把持姿勢を復元する手法を提案し、合成データと実機実験で精度・多様性・速度の優位性を示した。

  原題: Keypoint-GraspNet: Keypoint-based 6-DoF Grasp Generation from the Monocular RGB-D input ／ Yiye Chen, Yunzhi Lin, Ruinian Xu 他

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• 論文SLAMロボティクス2022/9/1

  ロバストインクリメンタル平滑化・マッピング (riSAM)

  外れ値のある計測に対してもオンラインで高精度なSLAMを実現するため、Graduated Non-Convexityに基づくロバストなバックエンド最適化手法を提案した論文。

  原題: Robust Incremental Smoothing and Mapping (riSAM) ／ Daniel McGann, John G. Rogers, Michael Kaess

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• 論文通信cs.NI2022/9/1

  無人配送ドローンのための混在クリティカリティ通信

  配送ドローンに追加される安全関連機能をネットワーク統合する際の、機能・電力の完全性レベルを考慮した機体内通信システムの設計と実装を報告した論文。

  原題: Mixed Criticality Communication within an Unmanned Delivery Rotorcraft ／ Hans Dermot Doran, Prosper Leibundgut, Sami Qazimi 他

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• 論文意味マッピングロボティクス2022/9/1

  情報理論による意味オクトリー抽象化：知覚と計画の統合

  点群データから意味的な3次元オクトリー表現を構築し、情報理論的な枝刈りで圧縮する手法を提案。圧縮結果を計画用グラフ生成に活用し、屋外環境で有効性を示した。

  原題: Information-theoretic Abstraction of Semantic Octree Models for Integrated Perception and Planning ／ Daniel T. Larsson, Arash Asgharivaskasi, Jaein Lim 他

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• 論文意思決定ロボティクス2022/9/1

  文脈付きマルチアームバンディットにおける能動的推論による自律的意思決定

  文脈付きマルチアームバンディット問題に対し、能動的推論を行動選択戦略として適用し、期待自由エネルギーの変分近似とラプラス近似による計算法を提案した。シミュレーションで従来法より少ない試行で最適選択を特定できることを示した。

  原題: Active Inference for Autonomous Decision-Making with Contextual Multi-Armed Bandits ／ Shohei Wakayama, Nisar Ahmed

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• 論文経路計画ロボティクス2022/9/1

  衛星画像を用いた自律水面艇の確率的経路計画

  衛星画像を粗い地図として使い、風や植生などの環境外乱による不確実性を考慮して、自律水面艇が湖の水質調査ルートを最短の期待移動距離で計画する手法を提案し、実機実験で検証した。

  原題: Stochastic Planning for ASV Navigation Using Satellite Images ／ Yizhou Huang, Hamza Dugmag, Timothy D. Barfoot 他

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• 論文検出・追跡画像認識2022/9/1

  AirTrack: 機上深層学習による長距離航空機の検出と追跡フレームワーク

  小型無人航空機のSWaP制約下で、画像の位置合わせとカスケード分類器を組み合わせたリアルタイム視覚のみの航空機検出・追跡手法を提案し、700m先まで95%以上の追跡率を実現した。

  原題: AirTrack: Onboard Deep Learning Framework for Long-Range Aircraft Detection and Tracking ／ Sourish Ghosh, Jay Patrikar, Brady Moon 他

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