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: 2022/9/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集

• 論文脚式移動ロボティクス2022/9/1

  自然地形での多様な脚式移動のための多分割適応型足

  鳥に着想を得た腱結合脚に多分割の受動適応型足を取り付け、軟らかい・硬い地面での滑りや沈み込みへの耐性を評価した研究。

  原題: Multi-segmented Adaptive Feet for Versatile Legged Locomotion in Natural Terrain ／ Abhishek Chatterjee, An Mo, Bernadett Kiss 他

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• 論文模倣学習機械学習2022/9/1

  デモンストレーションからの高速生涯適応逆強化学習

  ユーザーのデモンストレーションからロボットが素早く適応し、生涯にわたって効率的に学習する新しい枠組みFLAIRを提案。ポリシー混合により異なる好みに即応し、共通知識を蒸留してタスク推論を高精度化、必要な時だけモデルを拡張する。

  原題: Fast Lifelong Adaptive Inverse Reinforcement Learning from Demonstrations ／ Letian Chen, Sravan Jayanthi, Rohan Paleja 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

  Gromov-Hausdorff近似を用いたマルチクエリロボットマニピュレータのタスク順序決定

  静的・動的障害物が混在する環境で、タスク空間を部分空間に分解し、ε-Gromov-Hausdorff近似で経路の連結性を保証することで、効率的なタスク順序を決定する手法を提案。

  原題: Multi-query Robotic Manipulator Task Sequencing with Gromov-Hausdorff Approximations ／ Fouad Sukkar, Jennifer Wakulicz, Ki Myung Brian Lee 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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• 論文視覚サーボ/耐故障制御ロボティクス2022/9/1

  視覚サーボ制御のための適応的・耐故障型自律ロボットシステム

  視覚システムの部分的・完全故障時にも適切な制御動作を選択できる、適応的で耐故障性を持つ視覚誘導ロボットシステムを提案。階層型制御アーキテクチャにより、制約下で移動目標の把持点へ最短時間で到達する。

  原題: Adaptive Visual Servo Control for Autonomous Robots ／ Farhad Aghili

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• 論文軌道計画ロボティクス2022/9/1

  船体動的制約を考慮したUSV-UAV協調軌道計画アルゴリズム

  UAVを飛行センサとして用いてUSVの周囲環境を認識し、船体の動的制約を考慮した数値最適化により安全で追従しやすい軌道を生成する協調軌道計画手法を提案した。

  原題: Cooperative trajectory planning algorithm of USV-UAV with hull dynamic constraints ／ Tao Huang, Zhe Chen, Wang Gao 他

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• 論文V2X知覚画像認識2022/9/1

  V2XP-ASG：車車間・路車間知覚のための敵対的シーン生成

  LiDARベースのV2X知覚システムを評価・改善するため、複数エージェントの位置を現実的に摂動させて敵対的協調グラフを学習する初のオープンな敵対的シーン生成器を提案。

  原題: V2XP-ASG: Generating Adversarial Scenes for Vehicle-to-Everything Perception ／ Hao Xiang, Runsheng Xu, Xin Xia 他

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• 論文SLAMロボティクス2022/9/1

  PADLoC: パノプティックアテンションを用いたLiDARベースの深層ループ閉じ込め検出と位置合わせ

  LiDAR SLAMにおいて、パノプティック情報を学習時に活用するTransformerベースのループ閉じ込め検出・位置合わせ手法を提案し、推論時にはアノテーション不要で最先端性能を達成した。

  原題: PADLoC: LiDAR-Based Deep Loop Closure Detection and Registration Using Panoptic Attention ／ José Arce, Niclas Vödisch, Daniele Cattaneo 他

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• 論文逐次意思決定ロボティクス2022/9/1

  「何をしているか当ててみて」：逐次意思決定タスクへの可読性の拡張

  不確実性下の逐次意思決定タスクにおいて、計算可能な可読性（legibility）の枠組みPoL-MDPを提案し、シミュレーションとユーザー研究で有効性を示した論文。

  原題: "Guess what I'm doing": Extending legibility to sequential decision tasks ／ Miguel Faria, Francisco S. Melo, Ana Paiva

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• 論文協調センシングロボティクス2022/9/1

  CAVにおけるセンサ融合のためのパラメータ化共分散生成による高精度協調センシング

  自動運転車の協調センシングにおいて、センサと認識パイプラインの誤差を予測子から推定し、局所・大域融合で共分散を生成することで位置推定精度を向上させる手法を提案した。

  原題: Accurate Cooperative Sensor Fusion by Parameterized Covariance Generation for Sensing and Localization Pipelines in CAVs ／ Edward Andert, Aviral Shrivastava

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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sim2realロボティクス2022/9/1

  OysterSim: カキ礁モニタリングを強化する水中シミュレーション

  カキ礁モニタリング用のフォトリアルな水中シミュレーション環境を構築し、ROVの位置情報や複数センサデータを含む画像データセットを生成するベンチマークを提案した。

  原題: OysterSim: Underwater Simulation for Enhancing Oyster Reef Monitoring ／ Xiaomin Lin, Nitesh Jha, Mayank Joshi 他

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• 論文群制御ロボティクス2022/9/1

  動的意味環境におけるマルチロボットミッション計画

  不確実で動的な環境で移動するラベル付きターゲットに対し、LTLで記述された協調的な意味タスクを達成するため、サンプリングベースでオンライン修正可能なマルチロボット経路計画手法を提案した。

  原題: Multi-robot Mission Planning in Dynamic Semantic Environments ／ Samarth Kalluraya, George J. Pappas, Yiannis Kantaros

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• 論文UAV/視覚ナビゲーションロボティクス2022/9/1

  視覚ベース航法を用いたUAVにおける時間遅延の影響解析

  視覚ベース航法を用いるUAVの制御設計において、時間遅延を考慮した非線形モデルを提案し、有限の最適制御パラメータが存在することを示すとともに、実験で安定限界と追従精度を検証した。

  原題: Analysis of the Effect of Time Delay for Unmanned Aerial Vehicles with Applications to Vision Based Navigation ／ Muhammad Ahmed Humais, Mohamad Chehadeh, Igor Boiko 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

  タスクスタックとビヘイビアツリーを組み合わせたロボット制御の新フレームワーク

  優先度付きタスク制御(SoT)とビヘイビアツリー(BT)を組み合わせ、動的環境での反応性とモジュール性を両立させたロボット制御フレームワークを提案し、7自由度マニピュレータで検証した。

  原題: A Stack-of-Tasks Approach Combined with Behavior Trees: a New Framework for Robot Control ／ David Cáceres Domínguez, Marco Iannotta, Johannes A. Stork 他

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• 論文ソフトロボティクスロボティクス2022/9/1

  ソフトロボットアームの動的制御：実験的検証

  カスタムアクチュエータ空間ストリングエンコーダを備えたソフトロボットで適応パッシブ制御を実験検証し、従来のPDフィードバック線形化制御より優れた軌道追従性能を示した。

  原題: Dynamic Control of Soft Robotic Arm: An Experimental Study ／ Milad Azizkhani, Anthony L. Gunderman, Isuru S. Godage 他

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• 論文キャリブレーションロボティクス2022/9/1

  オンライン多カメラIMUキャリブレーション

  多カメラとIMUの外部パラメータと時間ずれをオンラインで推定するカルマンフィルタベースの手法を提案し、非重複視野のカメラでも有効性を検証した。

  原題: Online Multi Camera-IMU Calibration ／ Jacob Hartzer, Srikanth Saripalli

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• 論文自己位置推定ロボティクス2022/9/1

  安全かつ滑らか：連続時間レンジオンリー自己位置推定の最適性証明

  距離のみの計測から移動ロボットの位置を推定する問題に対し、運動事前分布を組み込んだ連続時間定式化と、局所解の最適性を低コストで保証する証明書を提案した。

  原題: Safe and Smooth: Certified Continuous-Time Range-Only Localization ／ Frederike Dümbgen, Connor Holmes, Timothy D. Barfoot

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• 論文群制御ロボティクス2022/9/1

  ドッキングしたModboatの任意構成に対する集団制御

  低コストなモジュール型水上ロボットModboatが、任意の連結構成で単一の操縦可能なビークルとして泳ぎ、偶発的な分離を防ぐ集中制御戦略を開発した。

  原題: Collective Control for Arbitrary Configurations of Docked Modboats ／ Gedaliah Knizhnik, Mark Yim

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• 論文宇宙機シミュレーションロボティクス2022/9/1

  6自由度宇宙機ダイナミクスシミュレータ：並進・姿勢制御の試験用

  マニピュレータで把持した剛体ペイロードを制御し、異なる慣性特性を持つ自由浮遊剛体と同じ運動を再現することで、1G環境下で宇宙機の無重力挙動を模擬する手法を提案。

  原題: Six-DOF Spacecraft Dynamics Simulator For Testing Translation and Attitude Control ／ Farhad Aghili

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• 論文ナビゲーションロボティクス2022/9/1

  ScaTE: 非構造環境における自己教師あり走行可能性推定のためのスケーラブルなフレームワーク

  車両と地形の相互作用から自己教師ありで走行可能性を学習し、PU学習で走行不能領域を検出するスケーラブルな枠組みを提案。様々な車両の走行特性に応じたナビゲーションを実現。

  原題: ScaTE: A Scalable Framework for Self-Supervised Traversability Estimation in Unstructured Environments ／ Junwon Seo, Taekyung Kim, Kiho Kwak 他

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• 論文群制御ロボティクス2022/9/1

  強化学習による超音波スウォームボットのプログラム可能な制御

  強化学習を用いてマイクロバブルの集団を超音波で自律的にナビゲートし、マイクロ流体環境での軌道制御を初めて実現した。

  原題: Programmable Control of Ultrasound Swarmbots through Reinforcement Learning ／ Matthijs Schrage, Mahmoud Medany, Daniel Ahmed

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• 論文経路計画ロボティクス2022/9/1

  CAMEL: オフロード走行のためのコストマップ学習を簡単に

  深層学習を用いてセンシングデータからコストマップを学習し、オフロード環境でのロバストな経路計画を実現するフレームワークCAMELを提案。

  原題: CAMEL: Learning Cost-maps Made Easy for Off-road Driving ／ Kasi Vishwanath, P. B. Sujit, Srikanth Saripalli

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• 論文教示学習ロボティクス2022/9/1

  TEAM: ユーザ実演から協働ロボットの動作を教示するパラメータフリーアルゴリズム

  確率的動作プリミティブに基づき、Jensen-Shannonダイバージェンスとベイズ最適化でパラメータを自動決定する、手動調整不要の教示学習法を提案し、エレベータ保守や工場作業の実証実験で精度と使いやすさを示した。

  原題: TEAM: a parameter-free algorithm to teach collaborative robots motions from user demonstrations ／ Lorenzo Panchetti, Jianhao Zheng, Mohamed Bouri 他

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• 論文ソフトアクチュエータロボティクス2022/9/1

  折り畳み式空気圧人工筋(foldPAM):端部形状によるプログラム可能性と制御

  両側を対称に折り畳んだ薄い空気袋からなる新型空気圧人工筋foldPAMを提案し、折り畳み量で端部拘束を変えて力-ひずみ特性を調整できること、さらに駆動式端部形状による閉ループ位置制御を実証した。

  原題: The Folded Pneumatic Artificial Muscle (foldPAM): Towards Programmability and Control via End Geometry ／ Sicheng Wang, Eugenio Frias Miranda, Laura H. Blumenschein

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• 論文変分推論機械学習2022/9/1

  ガウス混合モデルによる自然勾配変分推論の統一的理解

  ガウス混合モデルを用いた変分推論の代表的手法VIPSとiBayes-GMMが本質的に同じ更新式を持つことを示し、設計選択の違いが性能に与える影響を分析した。

  原題: A Unified Perspective on Natural Gradient Variational Inference with Gaussian Mixture Models ／ Oleg Arenz, Philipp Dahlinger, Zihan Ye 他

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• 論文群制御ロボティクス2022/9/1

  D2CoPlan: マルチロボット被覆計画のための微分可能な分散プランナ

  マルチロボットの被覆計画を、学習ベースの微分可能な分散プランナで解き、エージェント数に対してスケーラブルに動作し、他の学習手法と組み合わせてエンドツーエンド学習も可能にした研究。

  原題: D2CoPlan: A Differentiable Decentralized Planner for Multi-Robot Coverage ／ Vishnu Dutt Sharma, Lifeng Zhou, Pratap Tokekar

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• 論文ロバスト性画像認識2022/9/1

  画像分類器のロバスト性と不変性の性質

  画像分類器の敵対的摂動に対する脆弱性を分析し、決定境界の幾何学と特徴の関係を明らかにして、ロバスト性と不変性のメカニズムを研究した論文。

  原題: Robustness and invariance properties of image classifiers ／ Apostolos Modas

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• 論文HRIロボティクス2022/9/1

  ロボット運動トレーナー：失敗とT-HRIレベルがユーザーの受容と信頼に与える影響

  運動トレーナーロボットの透明性レベル（T-HRI）とロボットの失敗が、ユーザーの受容と信頼にどう影響するかを実験的に調査した。失敗を経験した参加者は受容と信頼が低下し、T-HRIレベルや参加者群によって受容指標に差が見られた。

  原題: Robotic Exercise Trainer: How Failures and T-HRI Levels Affect User Acceptance and Trust ／ Maya Krakovski, Naama Aharony, Yael Edan

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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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