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: 2022/6/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集

• 論文模倣学習機械学習2022/6/1

  敵対的模倣学習のための潜在方策

  行動の潜在空間で模倣学習を行うことで、高次元タスクでも安定して専門家性能を達成する手法を提案。

  原題: Latent Policies for Adversarial Imitation Learning ／ Tianyu Wang, Nikhil Karnwal, Nikolay Atanasov

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• 論文群制御ロボティクス2022/6/1

  バイオニックロボット魚の設計・運動機構・運動協調・通信に関するサーベイ

  バイオニックロボット魚の最新設計を推進方式別に整理し、遊泳メカニズム、複数ロボットの運動協調と通信の研究動向、課題と将来方向をまとめたサーベイ。

  原題: Designs, Motion Mechanism, Motion Coordination, and Communication of Bionic Robot Fishes: A Survey ／ Zhiwei Yu, Kai Li, Yu Ji 他

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• 論文逆強化学習機械学習2022/6/1

  変分逆強化学習によるマルチタスク転移可能な報酬の学習

  複数タスクの未ラベル専門家デモから、状況依存の相互情報量を変分下界で最適化し、転移可能な報酬関数と方策を同時学習する手法を提案。

  原題: Learning Multi-Task Transferable Rewards via Variational Inverse Reinforcement Learning ／ Se-Wook Yoo, Seung-Woo Seo

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• 論文sim2real機械学習2022/6/1

  シミュレーションから実環境への転移を伴う汎化可能な自動運転方策のための模倣学習

  Duckietown環境で前方カメラ画像から車線追従を行うロボットエージェントに対し、3種の模倣学習手法と2種のsim-to-real手法を適用し、詳細に比較した。

  原題: Imitation Learning for Generalizable Self-driving Policy with Sim-to-real Transfer ／ Zoltán Lőrincz, Márton Szemenyei, Róbert Moni

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• 論文ソフトロボティクス/ウェアラブルロボティクス2022/6/1

  蠕動運動を利用したソフトウェアラブルロボットによる圧迫・マッサージ療法

  指サイズのソフト流体アクチュエータの蠕動運動で動的圧迫とマッサージを行うウェアラブルロボットを開発し、22kPa超の圧力と流体輸送・マッサージ効果を実証した。

  原題: A peristaltic soft, wearable robot for compression and massage therapy ／ Mengjia Zhu, Adrian Ferstera, Stejara Dinulescu 他

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• 論文自動運転テストロボティクス2022/6/1

  実世界データに基づく車線変更シナリオのパラメータ化

  実世界の交通データから車線変更シナリオを再現するための有意なパラメータを特定し、自動運転車のテスト用に多様なシナリオを生成する手法を提案した。

  原題: Parameterisation of lane-change scenarios from real-world data ／ Dhanoop Karunakaran, Julie Stephany Berrio, Stewart Worrall 他

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• 論文ソーシャルロボットロボティクス2022/6/1

  小売店のソーシャルロボットは顧客を操作すべきか？

  小売店で接客・販売を行うソーシャルロボットが、人間の販売員のように顧客を操作すべきか、それとも誠実であるべきかを検討し、企業への提言をまとめた論文。

  原題: Should Social Robots in Retail Manipulate Customers? ／ Oliver Bendel, Liliana Margarida Dos Santos Alves

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• 論文マニピュレーションロボティクス2022/6/1

  多物体ロボットマニピュレーションのためのDense Object Netsの効率的で堅牢な学習

  複数物体の操作に向けて、データ収集と学習を簡素化し、新しい損失関数と拡張手法を導入することで、Dense Object Netsを高精度かつ堅牢に学習させるフレームワークを提案した。

  原題: Efficient and Robust Training of Dense Object Nets for Multi-Object Robot Manipulation ／ David B. Adrian, Andras Gabor Kupcsik, Markus Spies 他

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• 論文End-to-End自動運転AI2022/6/1

  LiDARをカメラとして用いたEnd-to-End自動運転

  Ouster LiDARのサラウンドビュー画像を入力に使い、実車の道路追従タスクでカメラベースモデルと同等以上の性能を示し、悪天候への汎化で優位性を確認した。

  原題: LiDAR-as-Camera for End-to-End Driving ／ Ardi Tampuu, Romet Aidla, Jan Are van Gent 他

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• 論文最適化ロボティクス2022/6/1

  テンソルトレインによるロボティクス大域最適化の初期化

  テンソルトレインでタスクパラメータと最適化変数の同時分布を近似し、条件付きサンプリングで最適化ソルバを大域最適解近傍に初期化する手法を提案し、逆運動学やマニピュレータの動作計画で有効性を示した。

  原題: Tensor Train for Global Optimization Problems in Robotics ／ Suhan Shetty, Teguh Lembono, Tobias Loew 他

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• 論文触覚ロボティクス2022/6/1

  DigiTac: 低コスト高解像度ロボット触覚を比較するDIGIT-TacTipハイブリッド触覚センサ

  GelSight型のDIGITセンサにTacTip型の3Dプリント感圧面を組み合わせたハイブリッド触覚センサを開発し、姿勢推定とサーボ制御で既存センサと性能を比較した。

  原題: DigiTac: A DIGIT-TacTip Hybrid Tactile Sensor for Comparing Low-Cost High-Resolution Robot Touch ／ Nathan F. Lepora, Yijiong Lin, Ben Money-Coomes 他

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• 論文生物模倣制御ロボティクス2022/6/1

  情報と制御：脳内からの洞察

  脳の自己組織化と多感覚統合の仕組みを概観し、ロボティクスにおける生物模倣制御構造への示唆を論じたレビュー。

  原題: Information And Control: Insights from within the brain ／ Birgitta Dresp-Langley

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• 論文軌道計画quant-ph2022/6/1

  自然に着想を得たハイブリッド量子アルゴリズムによるロボット軌道計画の最適化

  ランダムキー遺伝的アルゴリズムと量子アニーリングを組み合わせ、産業規模のロボット軌道計画を効率的に解くハイブリッド手法を提案し、従来の貪欲法を上回る性能を示した。

  原題: Optimization of Robot Trajectory Planning with Nature-Inspired and Hybrid Quantum Algorithms ／ Martin J. A. Schuetz, J. Kyle Brubaker, Henry Montagu 他

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• 論文マニピュレーションロボティクス2022/6/1

  時間不変参照場の重ね合わせによる同時衝撃タスクのロボット制御

  衝撃を伴うマニピュレーションにおいて、時間不変な参照ベクトル場を重ね合わせることで、同時衝撃タスクを安定に制御する枠組みを提案し、数値シミュレーションで検証した。

  原題: Robot Control for Simultaneous Impact Tasks through Time-Invariant Reference Spreading ／ Jari J. van Steen, Nathan van de Wouw, Alessandro Saccon

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• 論文点群/同変ネットワーク画像認識2022/6/1

  E2PN: 効率的なSE(3)同変点群ネットワーク

  3D点群からSE(3)同変特徴を学習する軽量・高速な畳み込み構造を提案し、分類・姿勢推定・キーポイントマッチングで高性能を示した。

  原題: E2PN: Efficient SE(3)-Equivariant Point Network ／ Minghan Zhu, Maani Ghaffari, William A. Clark 他

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• 論文歩行ロボティクス2022/6/1

  人間のデモンストレーションから意味論を考慮した歩行スキルを学習

  四足歩行ロボットがカメラ画像から地形の意味を認識し、人間のデモを用いて速度と歩容を選択する枠組みを提案。実世界で40分のデモデータのみで学習し、6km以上の走破を達成した。

  原題: Learning Semantics-Aware Locomotion Skills from Human Demonstration ／ Yuxiang Yang, Xiangyun Meng, Wenhao Yu 他

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• 論文群制御ロボティクス2022/6/1

  接続性制約下における差動駆動ロボット群のロバストMPCと混合整数計画によるリアルタイム軌道計画と意思決定

  差動駆動ロボット群に対し、ロバストMPCと混合整数計画を組み合わせた階層制御で、通信ネットワークの接続性を常に保証しつつリアルタイムに軌道計画とタスク割当を行う手法を提案し、障害物環境での実験で実証した。

  原題: Real-time motion planning and decision-making for a group of differential drive robots under connectivity constraints using robust MPC and mixed-integer programming ／ Angelo Caregnato-Neto, Marcos Ricardo Omena de Albuquerque Maximo, Rubens Junqueira Magalhães Afonso

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• 論文マルチエージェント協調AI2022/6/1

  約束を用いた目標推論におけるマルチエージェント協調

  エージェント間で将来の事実を約束として共有し、他者の意図を考慮した目標選択を可能にする協調手法を提案した論文。

  原題: Towards Using Promises for Multi-Agent Cooperation in Goal Reasoning ／ Daniel Swoboda, Till Hofmann, Tarik Viehmann 他

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• 論文視覚的ローカリゼーションロボティクス2022/6/1

  マルチカメラシステムにおける場所別サブ選択による最悪ケースの視覚的ローカリゼーションカバレッジの改善

  地図を場所ごとに分割し、各場所でマルチカメラから最適なカメラを選択することで、自動運転車の視覚的ローカリゼーションの最悪ケース性能を改善する手法を提案。

  原題: Improving Worst Case Visual Localization Coverage via Place-specific Sub-selection in Multi-camera Systems ／ Stephen Hausler, Ming Xu, Sourav Garg 他

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• 論文慣性航法/センサ融合ロボティクス2022/6/1

  適応的ステップサイズ学習と速度支援慣性航法システムへの応用

  教師あり機械学習を用いて慣性航法システムのステップサイズを適応的に選択し、計算負荷を抑えつつ精度を維持する手法を提案し、シミュレーションと実海域実験で有効性を示した。

  原題: Adaptive Step Size Learning with Applications to Velocity Aided Inertial Navigation System ／ Barak Or, Itzik Klein

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• 論文マニピュレーションロボティクス2022/6/1

  平面上での複数物体把持

  複数の凸多角形物体をまとめて押し集めて把持するマルチオブジェクト・プッシュグラスプを計画し、単一物体把持より高速・高成功率で回収するシステムを提案した。

  原題: Multi-Object Grasping in the Plane ／ Wisdom C. Agboh, Jeffrey Ichnowski, Ken Goldberg 他

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• 論文自動運転ロボティクス2022/6/1

  GIN: 自動運転のためのグラフベース相互作用認識制約ポリシー最適化

  周囲車両の動きをグラフで表現し、グラフ畳み込みで相互作用を考慮した制約付き強化学習により、安全な運転制御と運動予測を同時に学習する手法を提案した。

  原題: GIN: Graph-based Interaction-aware Constraint Policy Optimization for Autonomous Driving ／ Se-Wook Yoo, Chan Kim, Jin-Woo Choi 他

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• 論文マニピュレーションロボティクス2022/6/1

  自動パーツフィーダ設計のための柔軟で堅牢なビジョントラップ

  振動フィーダ上で動作するビジョンベースのパーツ供給システム「ビジョントラップ」において、扱い可能なタスクの特定と設定を自動化し、自動フィーダ設計システムと統合する手法を提案した。6種類の代表的な部品での実験により、フィーダシステムの自律的な構成への高い可能性を示した。

  原題: A Flexible and Robust Vision Trap for Automated Part Feeder Design ／ Rasmus Laurvig Haugaard, Thorbjørn Mosekjær Iversen, Anders Glent Buch 他

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• 論文意味理解ロボティクス2022/6/1

  SCIM: オープンワールド意味理解のための同時クラスタリング・推論・マッピング

  未知環境でロボットが新規物体を自律的に発見し、既知クラスの精度を向上させるため、マッピングとクラスタリングを統合し自己教師あり学習信号を生成するフレームワークを開発した。

  原題: SCIM: Simultaneous Clustering, Inference, and Mapping for Open-World Semantic Scene Understanding ／ Hermann Blum, Marcus G. Müller, Abel Gawel 他

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• 論文マニピュレーションロボティクス2022/6/1

  センサ可観測性指標：ロボットマニピュレータのタスク空間可観測性のためのセンサ配置評価

  直列ロボットマニピュレータにおいて、関節トルクセンサなどの方向性センサがタスク空間の軸を観測できる度合いを評価する「センサ可観測性指標」を提案し、シミュレーションとBaxterロボットでの実験で有効性を示した。

  原題: Sensor Observability Index: Evaluating Sensor Alignment for Task-Space Observability in Robotic Manipulators ／ Christopher Yee Wong, Wael Suleiman

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• 論文安全性解析制御2022/6/1

  確率的バリア関数によるニューラルネットワーク動的システムの安全性保証

  ニューラルネットワーク動的モデルの安全性を確率的バリア関数で保証する手法を提案し、凸最適化でバリア関数を合成して安全確率の下限を求め、必要に応じて制御を生成する。

  原題: Safety Guarantees for Neural Network Dynamic Systems via Stochastic Barrier Functions ／ Rayan Mazouz, Karan Muvvala, Akash Ratheesh 他

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• 論文植物電気生理cs.OH2022/6/1

  植物の生理・電気生理を測るデバイス

  植物の蒸散速度や樹液流、生体電位などの生理・電気生理パラメータを計測し、電気刺激や光刺激による植物制御も可能なデバイスを開発した。

  原題: Device for measuring the plant physiology and electrophysiology ／ Serge Kernbach

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• 論文追跡逃避ロボティクス2022/6/1

  追跡逃避問題における計画と定式化：キープアウェイゲームとその戦略

  追跡者と逃避者がアンカーと呼ばれる地点を巡って争うキープアウェイゲームを研究し、静止アンカーでは幾何学的分枝限定法で勝敗を判定するアルゴリズムを提案、動的制約下への拡張も示した。

  原題: Planning and Formulations in Pursuit-Evasion: Keep-away Games and Their Strategies ／ Weifu Wang, Ping Li

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• 論文群制御ロボティクス2022/6/1

  空陸協調：セマンティクスを活用した異種マルチロボットシステム

  高高度ドローンがリアルタイムに生成するセマンティックマップを用いて、地上ロボットが自己位置推定・計画・ナビゲーションを行い、外部インフラなしで協調動作するシステムを開発した。

  原題: Stronger Together: Air-Ground Robotic Collaboration Using Semantics ／ Ian D. Miller, Fernando Cladera, Trey Smith 他

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• 論文マニピュレーションロボティクス2022/6/1

  Dext-Gen: スパース報酬環境における全姿勢制御を伴う巧みな把持

  スパース報酬の強化学習で、様々なロボットハンドが対象物を自由な姿勢で把持できるフレームワークを提案し、シミュレーションで有効性を示した。

  原題: Dext-Gen: Dexterous Grasping in Sparse Reward Environments with Full Orientation Control ／ Martin Schuck, Jan Brüdigam, Alexandre Capone 他

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