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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: 2022/6/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集

• 論文不確かさ推定/セグメンテーション画像認識2022/6/1

  不確かさを考慮したパノプティックセグメンテーション

  画素ごとの不確かさ推定も同時に行う新しいパノプティックセグメンテーション手法を提案し、不確かさを活用した融合モジュールと評価指標を導入した。

  原題: Uncertainty-aware Panoptic Segmentation ／ Kshitij Sirohi, Sajad Marvi, Daniel Büscher 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

  BPIソフトハンド：低コスト・3Dプリント可能な腱駆動型アンダーアクチュエーテッドロボットハンド

  単一アクチュエータで駆動し、3Dプリントで安価に作製できる腱駆動型のロボットハンドを設計し、柔軟で適応的な把持を実現した。

  原題: BRL/Pisa/IIT SoftHand: A Low-cost, 3D-Printed, Underactuated, Tendon-Driven Hand with Soft and Adaptive Synergies ／ Haoran Li, Christopher J. Ford, Matteo Bianchi 他

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• 論文制御バリア関数制御2022/6/1

  制御バリア関数と入力-状態安全性：自動運転車両への応用

  制御バリア関数（CBF）を用いて安全性を保証しつつ性能を維持する制御器設計法を提案し、入力-状態安全性（ISSf）で外乱に頑健化する。連結自動運転トラック（クラス8、トレーラーなし）でシミュレーションと実車実験により検証した。

  原題: Control Barrier Functions and Input-to-State Safety with Application to Automated Vehicles ／ Anil Alan, Andrew J. Taylor, Chaozhe R. He 他

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• 論文UAV/敵対的攻撃/深層強化学習機械学習2022/6/1

  説明可能な深層強化学習に基づくUAV誘導・計画のための堅牢な敵対的攻撃検出

  UAVの誘導・計画に用いる深層強化学習モデルを敵対的攻撃から守るため、説明可能性を活用した攻撃検出器を提案し、シミュレーションで有効性を検証した。

  原題: Robust Adversarial Attacks Detection based on Explainable Deep Reinforcement Learning For UAV Guidance and Planning ／ Thomas Hickling, Nabil Aouf, Phillippa Spencer

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• 論文プラトーン制御制御2022/6/1

  信号交差点における自動運転車と手動運転車の混在プラトーン制御のための強化学習方策：ランダムサーチアプローチ

  信号交差点でCAVと手動運転車が混在する電気自動車プラトーンを対象に、拡張ランダムサーチを用いた強化学習で先頭車両の縦方向運動を制御し、エネルギー消費を最大82%削減できる方策を学習した研究。

  原題: Learning the policy for mixed electric platoon control of automated and human-driven vehicles at signalized intersection: a random search approach ／ Xia Jiang, Jian Zhang, Xiaoyu Shi 他

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• 論文自動運転レースロボティクス2022/6/1

  Autoware.Autoで挑む自動運転レース：第3回日本自動車AIチャレンジ優勝記

  自動運転OSS「Autoware.Auto」を用いて、レーン変更による追い抜き戦略や走行ライン最適化、モデル予測制御を組み合わせ、国際オンラインレースで優勝した手法を解説した論文。

  原題: Winning the 3rd Japan Automotive AI Challenge -- Autonomous Racing with the Autoware.Auto Open Source Software Stack ／ Zirui Zang, Renukanandan Tumu, Johannes Betz 他

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• 論文農業ロボットロボティクス2022/6/1

  温室管理における農業ロボットの導入

  温室の温度・湿度・土壌水分などをセンサで計測し、自律走行しながら灌水や換気を制御する農業ロボットの試作システムを提案した論文。

  原題: Deployment of AGRI-BOT in Greenhouse Administration ／ Ruchita Bhadre, Prathamesh Yeole

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• 論文経路計画ロボティクス2022/6/1

  自動運転車のための車線レベル経路計画

  車線変更の確率的な結果を考慮し、ダイクストラ法に似た手法で効率的に最適経路を計算するアルゴリズムを提案した。

  原題: Lane-Level Route Planning for Autonomous Vehicles ／ Mitchell Jones, Maximilian Haas-Heger, Jur van den Berg

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• 論文自動運転/軌道予測機械学習2022/6/1

  ホリスティック・トランスフォーマ：自動運転車の軌道予測と意思決定を統合するニューラルネットワーク

  自動運転における軌道予測と行動決定を別々に行う従来手法に対し、複数の手がかりを統合し3種のアテンション機構を用いて同時に予測・決定するトランスフォーマモデルを提案した。

  原題: Holistic Transformer: A Joint Neural Network for Trajectory Prediction and Decision-Making of Autonomous Vehicles ／ Hongyu Hu, Qi Wang, Zhengguang Zhang 他

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• 論文走行可能領域解析ロボティクス2022/6/1

  CPU上で動作する自律走行向け学習ベース走行可能領域解析の限界を押し上げる

  幾何特徴と見た目特徴をSVMで統合し、CPUのみでリアルタイムに走行可能領域を解析する手法を提案。深層学習手法と同等の精度89.2%をより少ない計算資源で達成した。

  原題: Pushing the Limits of Learning-based Traversability Analysis for Autonomous Driving on CPU ／ Daniel Fusaro, Emilio Olivastri, Daniele Evangelista 他

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• 論文マイクロロボットロボティクス2022/6/1

  持続可能な成長：未来の劣勢ロボットたち

  微細化が進む微生物型ロボットと、溶液から成長させるボトムアップ型ロボットという2つの新潮流が、近未来のロボティクスをどう変えるかを論じた展望論文。

  原題: Sustainably Grown: The Underdog Robots of the Future ／ Stoyan K. Smoukov

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• 論文ニューロモルフィック/SNNロボティクス2022/6/1

  スパイキングニューラルネットワークのための生体模倣動的しきい値

  生物のニューロンの性質に着想を得た動的しきい値スキームをスパイキングニューラルネットワークに導入し、ロボットの障害物回避や連続制御タスクで既存手法を上回る性能を示した。

  原題: Biologically Inspired Dynamic Thresholds for Spiking Neural Networks ／ Jianchuan Ding, Bo Dong, Felix Heide 他

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• 論文6D姿勢推定画像認識2022/6/1

  条件付きニューラルプロセスによるカテゴリ非依存6D姿勢推定

  未知物体の6D姿勢推定を、カテゴリに依存しないメタ学習と幾何考慮型GNNデコーダで実現し、未見物体や遮蔽シーンでも高精度を示した。

  原題: Category-Agnostic 6D Pose Estimation with Conditional Neural Processes ／ Yumeng Li, Ning Gao, Hanna Ziesche 他

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• 論文人ロボット協働ロボティクス2022/6/1

  共存と協調モードによるシームレスなインタラクション設計：堅牢な人ロボット協働に向けて

  人間とロボットが同じ空間で独立作業する共存モードと、人間の指示に従い失敗から復帰する協調モードを切り替えるCoCoシステムを開発し、多段階組立作業で有効性を示した。

  原題: Seamless Interaction Design with Coexistence and Cooperation Modes for Robust Human-Robot Collaboration ／ Zhe Huang, Ye-Ji Mun, Xiang Li 他

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• 論文ソフトウェアアーキテクチャロボティクス2022/6/1

  移動ロボットのソフトウェアアーキテクチャ

  移動ロボットシステムがソフトウェアフレームワークに課す要件を概観し、既存の設計解と歴史的経緯を整理して今後の方向性を示したサーベイ。

  原題: Software Architectures for Mobile Robots ／ Henrik Andreasson, Giorgio Grisetti, Todor Stoyanov 他

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• 論文モデルベース強化学習ロボティクス2022/6/1

  視覚制御のためのマスク付きワールドモデル

  視覚表現学習とダイナミクス学習を分離し、マスク付き畳み込み特徴とViTで再構成するオートエンコーダと潜在ダイナミクスモデルを組み合わせた視覚モデルベース強化学習フレームワークを提案。Meta-worldとRLBenchの多様な視覚ロボットタスクで最先端性能を達成。

  原題: Masked World Models for Visual Control ／ Younggyo Seo, Danijar Hafner, Hao Liu 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

  最適動作適応と相互作用制御による協調的双腕マニピュレーション

  複数の人間オペレータからの指令を安全な制御参照に変換する最適動作適応と、フラクタルインピーダンス制御に基づく相互作用制御を組み合わせ、遠隔・現場での協調的双腕作業を実現した。

  原題: Collaborative Bimanual Manipulation Using Optimal Motion Adaptation and Interaction Control ／ Ruoshi Wen, Quentin Rouxel, Michael Mistry 他

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• 論文経路計画ロボティクス2022/6/1

  R2: 遅延探索を用いたヒューリスティックバグベースの任意角度経路計画

  非凸多角形障害物を持つ2Dマップで、バグアルゴリズムと遅延探索を組み合わせて高速に任意角度の最適経路を見つけるオンラインプランナR2を提案した。

  原題: R2: Heuristic Bug-Based Any-angle Path-Planning using Lazy Searches ／ Yan Kai Lai, Prahlad Vadakkepat, Abdullah Al Mamun 他

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• 論文SLAM/ロバスト推定ロボティクス2022/6/1

  非線形最小二乗問題に対するスケール可変ロバストカーネル最適化の解析

  ロバスト推定の重みを学習により適応化し、残差スケールを手動調整せずに点群位置合わせやLiDARオドメトリの精度を向上させる手法を提案・解析した。

  原題: Analysis of Scale-Variant Robust Kernel Optimization for Non-linear Least Squares Problems ／ Shounak Das, Jason Gross

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• 論文メタ強化学習ロボティクス2022/6/1

  社会的ロボティクスに向けた変分メタ強化学習

  報酬関数を変分表現で素早く推定し、新しい環境に適応するメタ強化学習手法を提案。表現崩壊を緩和するRBF層も導入した。

  原題: Variational Meta Reinforcement Learning for Social Robotics ／ Anand Ballou, Xavier Alameda-Pineda, Chris Reinke

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• 論文マニピュレーションロボティクス2022/6/1

  報酬整形とカリキュラム学習による目標達成

  カリキュラム学習と報酬整形を組み合わせ、多数の並列環境を用いて複数キューブの積み上げタスクを学習させた研究。

  原題: Achieving Goals using Reward Shaping and Curriculum Learning ／ Mihai Anca, Jonathan D. Thomas, Dabal Pedamonti 他

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• 論文歩行ロボティクス2022/6/1

  複雑な歩行スキルを学習するためのオープンエンド学習戦略

  複雑な3次元地形を歩行するエージェントを訓練するため、地形生成を拡張し、ePOETとSoft Actor-Criticを組み合わせたePOET-SACを提案した。

  原題: Open-Ended Learning Strategies for Learning Complex Locomotion Skills ／ Fangqin Zhou, Joaquin Vanschoren

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• 論文軌道最適化ロボティクス2022/6/1

  GraphDistNet: グラフベースの衝突距離推定器による勾配ベース軌道最適化

  2つの形状間の構造情報をエッジ特徴量ベースの畳み込みで符号化し、衝突距離と勾配を効率的に予測するGraphDistNetを提案。注意機構により未知の複雑形状にも汎化し、軌道最適化の精度と安全性を向上させた。

  原題: GraphDistNet: A Graph-based Collision-distance Estimator for Gradient-based Trajectory Optimization ／ Yeseung Kim, Jinwoo Kim, Daehyung Park

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• 論文UAV位置推定ロボティクス2022/6/1

  磁場強度に基づく二線式送電線下でのUAV位置推定の検証

  2本の平行な送電線が作る磁束密度分布を4つの磁力計で計測し、UAVの相対位置・姿勢を推定する手法を実験で検証した。

  原題: Validation of two-wire power line UAV localization based on the magnetic field strength ／ Goran Vasiljevic, Dean Martinovic, Matko Batos 他

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• 論文ソフトアクチュエータロボティクス2022/6/1

  乳児肩用の双方向布製空気圧アクチュエータ：設計と運動学的比較解析

  乳児の肩の外転・内転を支援する低圧駆動の布製ソフト空気圧アクチュエータを設計し、シミュレーションと実機実験で内部セル数・幅の異なる複数案を比較評価した。

  原題: A Bidirectional Fabric-based Pneumatic Actuator for the Infant Shoulder: Design and Comparative Kinematic Analysis ／ Ipsita Sahin, Jared Dube, Caio Mucchiani 他

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• 論文BEVセグメンテーション画像認識2022/6/1

  LaRa: マルチカメラBEVセマンティックセグメンテーションのための潜在表現とレイ

  複数カメラの画像から車両周囲のBEVセマンティックマップを生成するトランスフォーマーモデルを提案し、nuScenesで従来手法を上回る性能を示した。

  原題: LaRa: Latents and Rays for Multi-Camera Bird's-Eye-View Semantic Segmentation ／ Florent Bartoccioni, Éloi Zablocki, Andrei Bursuc 他

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• 論文LiDARオドメトリロボティクス2022/6/1

  ECTLO: 狭視野LiDARの距離画像を用いた効果的な連続時間オドメトリ

  プリズム式LiDARの狭い視野や歪みに対応するため、距離画像による地図表現と連続時間運動モデルを組み合わせたオドメトリ手法を提案した。

  原題: ECTLO: Effective Continuous-time Odometry Using Range Image for LiDAR with Small FoV ／ Xin Zheng, Jianke Zhu

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• 論文軌跡予測画像認識2022/6/1

  MEAT: エージェント軌跡からのマニューバ抽出

  軌跡データセットから左折や車線変更などのマニューバを自動抽出する手法を提案し、予測モデルのマニューバ別評価に応用した。

  原題: MEAT: Maneuver Extraction from Agent Trajectories ／ Julian Schmidt, Julian Jordan, David Raba 他

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• 論文運動計画ロボティクス2022/6/1

  混合密度ネットワークを用いた学習ベース運動計画

  点群環境で複数の最適経路を予測する混合密度ネットワークベースの運動計画手法を提案し、従来の学習ベース手法やサンプリングベース手法より優れることを示した。

  原題: Learning-Based Motion Planning with Mixture Density Networks ／ Yinghan Wang, Xiaoming Duan, Jianping He

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• 論文レーダーオドメトリロボティクス2022/6/1

  巡り巡って：レーダーオドメトリにおける定曲率運動制約の活用

  非ホロノミックロボットの滑らかな運動制約を利用して、単一のランドマーク対応から自己運動を推定し、外れ値検出を改善することでレーダーオドメトリの精度を向上させる手法を提案した。

  原題: What Goes Around: Leveraging a Constant-curvature Motion Constraint in Radar Odometry ／ Roberto Aldera, Matthew Gadd, Daniele De Martini 他

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