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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

• 論文群制御cs.MA2022/9/1

  AMoDシステムにおけるロバストで制約付きマルチエージェント強化学習によるEV再配置手法

  モデル不確実性下で電気自動車の再配置を行うため、ロバスト自然方策勾配を用いた制約付きマルチエージェント強化学習フレームワークを提案し、需給バランスと充電利用率を改善した。

  原題: A Robust and Constrained Multi-Agent Reinforcement Learning Electric Vehicle Rebalancing Method in AMoD Systems ／ Sihong He, Yue Wang, Shuo Han 他

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• 論文強化学習ロボティクス2022/9/1

  深層強化学習による遊泳運動の獲得

  翼の羽ばたき運動をVAEで圧縮し、強化学習で水流中での高効率な遊泳パターンを自動探索した。

  原題: Learning swimming via deep reinforcement learning ／ Jin Zhang, Lei Zhou, Bochao Cao

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• 論文SLAMロボティクス2022/9/1

  InTEn-LOAM: 強度と時間情報を活用したLiDARオドメトリとマッピング

  LiDARスキャンの幾何・強度・時間情報を活用し、強度ベースの点群位置合わせと時間ベースの動的物体除去を組み合わせることで、低ドリフトでロバストなLiDARオドメトリ・マッピング手法を提案した論文。

  原題: InTEn-LOAM: Intensity and Temporal Enhanced LiDAR Odometry and Mapping ／ Shuaixin Li, Bin Tian, Zhu Xiaozhou 他

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• 論文強化学習ロボティクス2022/9/1

  深層強化学習によるアシスティブ・ロボティクスの改善

  アシスティブ・ロボティクスの3タスクで強化学習のベースラインを再現し、RNNとPhasic Policy Gradientによる拡張を試みたが、期待した効果は得られなかった。

  原題: Improving Assistive Robotics with Deep Reinforcement Learning ／ Yash Jakhotiya, Iman Haque

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• 論文sim2realロボティクス2022/9/1

  深層強化学習による小型飛行ロボットの反転着陸：回転機動のトリガーと制御

  深層強化学習と物理シミュレーションを用いて、任意の進入条件から小型飛行ロボットが堅牢に反転着陸するための制御方策を獲得し、ドメインランダム化によるsim-to-real転移と実験検証を行った。

  原題: Inverted Landing in a Small Aerial Robot via Deep Reinforcement Learning for Triggering and Control of Rotational Maneuvers ／ Bryan Habas, Jack W. Langelaan, Bo Cheng

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• 論文ロコマニピュレーションロボティクス2022/9/1

  多接触MPCによるヒューマノイドロボットの動的ロコマニピュレーション

  手と物体、足と地面など複数の接触モードを扱う多接触MPCフレームワークを提案し、歩行しながらの物体の持ち上げ・設置といった動的ロコマニピュレーションを実現した。

  原題: Multi-contact MPC for Dynamic Loco-manipulation on Humanoid Robots ／ Junheng Li, Quan Nguyen

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• 論文SLAMロボティクス2022/9/1

  平面ポーズグラフにおける大域的外れ値除去のための分離線形フレームワーク

  平面ポーズグラフ最適化において、ループ閉じ込みの外れ値を除去するため、問題を2つの部分問題に分離し、線形角度表現とGNCで初期値なしに高速かつ高精度に解くフレームワークを提案。

  原題: A Decoupled and Linear Framework for Global Outlier Rejection over Planar Pose Graph ／ Tianyue Wu, Fei Gao

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• 論文マニピュレーションロボティクス2022/9/1

  BERTシーン表現を用いた人間参加型ロボット把持

  散らかった環境でのロボット把持において、BERTによるテキスト表現でシーングラフを置き換え、自然言語コマンドで人間が介入できる枠組みを提案し、シミュレーションと実機で従来手法を上回る性能を示した。

  原題: Human-in-the-loop Robotic Grasping using BERT Scene Representation ／ Yaoxian Song, Penglei Sun, Pengfei Fang 他

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• 論文軌道予測ロボティクス2022/9/1

  GATraj: グラフとアテンションに基づくマルチエージェント軌道予測モデル

  アテンション機構とグラフ畳み込みネットワークを組み合わせ、歩行者や車両の軌道を高精度かつ高速に予測するモデルを提案。ラプラス混合デコーダで多様な予測を生成する。

  原題: GATraj: A Graph- and Attention-based Multi-Agent Trajectory Prediction Model ／ Hao Cheng, Mengmeng Liu, Lin Chen 他

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• 論文V2X通信ロボティクス2022/9/1

  自動運転モビリティのための接続性実現：5GエッジクラウドLiDAR物体検出ケーススタディで評価された新規MQTTベースインターフェース

  ROSエージェント間をMQTTで接続する汎用通信インターフェースを提案し、5G網でのエッジクラウドLiDAR物体検出において平均87ms未満の低遅延を実現した。

  原題: Enabling Connectivity for Automated Mobility: A Novel MQTT-based Interface Evaluated in a 5G Case Study on Edge-Cloud Lidar Object Detection ／ Lennart Reiher, Bastian Lampe, Timo Woopen 他

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• 論文予測/制御ロボティクス2022/9/1

  ロボット制御のためのロバスト予測：ゲーム理論的アプローチ

  予測器と仮想敵の間のゼロサムゲームとして予測問題を定式化し、勾配法で局所ナッシュ均衡を求めることで、ノイズや外れ値に頑健な予測を実現した。実世界の車線変更データでベースラインより30.14%優れた性能を示す。

  原題: Robust Forecasting for Robotic Control: A Game-Theoretic Approach ／ Shubhankar Agarwal, David Fridovich-Keil, Sandeep P. Chinchali

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• 論文データセット画像認識2022/9/1

  MassMIND: マサチューセッツ海事赤外線データセット

  沿岸海域で撮影した2,900枚以上のLWIR画像に7カテゴリのインスタンスセグメンテーションラベルを付与したデータセットを構築し、3つの深層学習モデルで評価した。

  原題: MassMIND: Massachusetts Maritime INfrared Dataset ／ Shailesh Nirgudkar, Michael DeFilippo, Michael Sacarny 他

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• 論文SLAM画像認識2022/9/1

  LF-VISLAM: 負の結像面を持つ広視野カメラ向けモバイルエージェント用SLAMフレームワーク

  360度×40〜120度の超広視野パノラマカメラとIMUを用いた視覚慣性SLAMを提案し、負の半平面でも有効な単位長3次元ベクトルによる特徴点表現と、姿勢情報を活用したループ閉じ込み・外れ値除去を導入した。

  原題: LF-VISLAM: A SLAM Framework for Large Field-of-View Cameras with Negative Imaging Plane on Mobile Agents ／ Ze Wang, Kailun Yang, Hao Shi 他

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• 論文状態推定ロボティクス2022/9/1

  不変カルマンフィルタと外乱オブザーバによる移動ロボットの完全固有受容的なスリップ速度対応状態推定

  IMUと車体速度のみから、不変拡張カルマンフィルタと外乱オブザーバを組み合わせて、異なる地形での速度とスリップ速度をリアルタイム推定する手法を提案した。

  原題: Fully Proprioceptive Slip-Velocity-Aware State Estimation for Mobile Robots via Invariant Kalman Filtering and Disturbance Observer ／ Xihang Yu, Sangli Teng, Theodor Chakhachiro 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

  ADAMANT: 適応可能なマニピュレーションタスクのためのパイプライン

  既存のロボット計画・制御フレームワークに把持計画機能を追加し、最小限の入力で多様なシナリオにマニピュレーションタスクを適応させるソフトウェアモジュール群を提案した。

  原題: ADAMANT: A Pipeline for Adaptable Manipulation Tasks ／ Ana Huamán Quispe, Stephen Hart, Seth Gee 他

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• 論文強化学習ロボティクス2022/9/1

  自然災害時の市民避難のためのDouble Q-learning

  自然災害時に自律ロボットが市民を避難させる問題を部分観測マルコフ決定過程として定式化し、Double Q-learningの有効性をグリッドワールドのシミュレーションで評価した。

  原題: Double Q-Learning for Citizen Relocation During Natural Hazards ／ Alysson Ribeiro da Silva

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• 論文位置推定cs.CG2022/9/1

  単一または対蹠距離測定による位置推定

  多角形環境内の深度センサの測定値から、その位置と向きを効率的に求めるデータ構造を提案し、単一測定と対蹠二点測定の両方に対応した。

  原題: Localization with Single or Antipodal Distance Measurements ／ Barak Ugav, Steven M. LaValle, Dan Halperin

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• 論文点群ノイズ除去画像認識2022/9/1

  4DenoiseNet: 隣接点群を用いた悪天候ノイズ除去

  LiDAR点群の悪天候ノイズを、時間方向の隣接フレームを活用して除去する深層学習手法を提案し、新規データセットで従来より高精度・高効率を達成した。

  原題: 4DenoiseNet: Adverse Weather Denoising from Adjacent Point Clouds ／ Alvari Seppänen, Risto Ojala, Kari Tammi

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• 論文確率的計画ロボティクス2022/9/1

  時間的目標に対する半順序選好を用いた確率的計画

  マルコフ決定過程において、時間的に拡張された目標に対する選好が半順序で与えられる場合の計画問題を扱い、選好DFAを導入して多目的MDPに変換する手法を提案した。

  原題: Probabilistic Planning with Partially Ordered Preferences over Temporal Goals ／ Hazhar Rahmani, Abhishek N. Kulkarni, Jie Fu

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• 論文歩行ロボティクス2022/9/1

  適応的複雑度モデル予測制御

  タスクに応じてモデルの複雑さを適応的に切り替えるMPCを提案し、四足歩行ロボットの俊敏な動作で有効性を示した。

  原題: Adaptive Complexity Model Predictive Control ／ Joseph Norby, Ardalan Tajbakhsh, Yanhao Yang 他

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• 論文安全・ハザード解析ロボティクス2022/9/1

  協調自動化システムのハザード解析：スーパバイザリ制御とシミュレーションに基づく二層アプローチ

  形式モデルによる網羅的な危険状態の合成とシミュレーションによる詳細解析を組み合わせ、産業用の人間-ロボット協調システムで有効性を示した。

  原題: Hazard Analysis of Collaborative Automation Systems: A Two-layer Approach based on Supervisory Control and Simulation ／ Tom P. Huck, Yuvaraj Selvaraj, Constantin Cronrath 他

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• 論文群制御ロボティクス2022/9/1

  マルチロボット能動的情報獲得のためのグラフニューラルネットワーク

  複数ロボットが通信グラフを通じて隠れた状態を推定する能動的情報獲得問題に対し、グラフニューラルネットワークを応用したI-GBNetを提案し、模倣学習で訓練して拡張性とロバスト性を実現した。

  原題: Graph Neural Networks for Multi-Robot Active Information Acquisition ／ Mariliza Tzes, Nikolaos Bousias, Evangelos Chatzipantazis 他

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• 論文姿勢推定画像認識2022/9/1

  イベントセンシングによる衛星姿勢推定のドメインギャップ克服

  合成イベントデータのみで学習した衛星姿勢推定手法を提案し、実環境の厳しい照明条件下でも汎化できることを示した。

  原題: Towards Bridging the Space Domain Gap for Satellite Pose Estimation using Event Sensing ／ Mohsi Jawaid, Ethan Elms, Yasir Latif 他

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• 論文VLAロボティクス2022/9/1

  視覚ベースのクアッドロータナビゲーションのための並列強化学習シミュレーション

  AirSim上に並列学習フレームワークを構築し、Ape-Xを分散学習対応に改良することで、視覚ベースのクアッドロータナビゲーションの学習時間を3.9時間から11分に短縮した。

  原題: Parallel Reinforcement Learning Simulation for Visual Quadrotor Navigation ／ Jack Saunders, Sajad Saeedi, Wenbin Li

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• 論文マニピュレーションロボティクス2022/9/1

  ユーザー実演に基づく可変インピーダンス制御器の条件ベース設計

  学習from実演で得た項変調に対し、安全性と性能の条件を線形行列不等式で評価し、凸最適化で可変インピーダンス制御器のパラメータをオフライン調整する手法を提案し、7自由度マニピュレータで検証した。

  原題: Condition-based Design of Variable Impedance Controllers from User Demonstrations ／ Alberto San-Miguel, Guillem Alenyà, Vicenç Puig

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• 論文運動計画ロボティクス2022/9/1

  安全な自律運動計画のための到達可能状態密度計算のケーススタディ

  データ駆動型手法で到達可能状態の密度を推定し、衝突リスクをオンライン計算してモデル予測制御と組み合わせることで、不確実性下でも安全な経路計画を実現する。

  原題: Case Studies for Computing Density of Reachable States for Safe Autonomous Motion Planning ／ Yue Meng, Zeng Qiu, Md Tawhid Bin Waez 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

  TSDFボリューム上の接触点検出による7自由度把持

  TSDFボリューム上で接触点を検出し、多視点融合と衝突判定を活用して、乱雑環境での閉ループ7自由度把持を実現するパイプラインを提案した。

  原題: Volumetric-based Contact Point Detection for 7-DoF Grasping ／ Junhao Cai, Jingcheng Su, Zida Zhou 他

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• 論文探索ロボティクス2022/9/1

  不確実性下の探索におけるリスクを考慮したメタレベル意思決定

  未知環境のロボット探索において、局所・大域方策を状況に応じて切り替えるリスク考慮型メタレベル意思決定フレームワークを提案し、シミュレーションと実機実験で大規模環境の探索効率を向上させた。

  原題: Risk-aware Meta-level Decision Making for Exploration Under Uncertainty ／ Joshua Ott, Sung-Kyun Kim, Amanda Bouman 他

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• 論文走破性予測ロボティクス2022/9/1

  自己教師ありコストマップ学習によるオフロード走行の走破性予測

  外界センサ情報と自己受容感覚による地形との相互作用フィードバックを自己教師ありで組み合わせ、オフロード環境での走破性コストマップを予測する手法を提案。ロボットの速度も考慮し、大規模なナビゲーション実験で介入回数を最大57%削減した。

  原題: How Does It Feel? Self-Supervised Costmap Learning for Off-Road Vehicle Traversability ／ Mateo Guaman Castro, Samuel Triest, Wenshan Wang 他

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• 論文HRIロボティクス2022/9/1

  CASPER: ロボットにおける社会的知覚と関与のための認知アーキテクチャ

  定性空間推論を用いて他エージェントの目標を予測し、最適な協調行動を計算する記号認知アーキテクチャCASPERを提案し、シミュレーション環境で目標認識と協調を実証した。

  原題: CASPER: Cognitive Architecture for Social Perception and Engagement in Robots ／ Samuele Vinanzi, Angelo Cangelosi

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