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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

• 論文セグメンテーションロボティクス2022/6/1

  TRAVEL: 3D LiDARスキャンのグラフ表現を用いた走行可能地面と地上物体のセグメンテーション

  3D点群をグラフ構造で表現し、走行可能な地面の検出と地上物体のクラスタリングを同時に行う手法を提案。シミュレーションと実環境で従来手法を上回る性能を示した。

  原題: TRAVEL: Traversable Ground and Above-Ground Object Segmentation Using Graph Representation of 3D LiDAR Scans ／ Minho Oh, Euigon Jung, Hyungtae Lim 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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• 論文群制御ロボティクス2022/6/1

  地下空間におけるUAV協調自律探索：DARPA SubTへの挑戦

  DARPA地下トンネル救助コンテスト向けに、複数UAVが完全自律・分散協調して探索するシステムを開発し、シミュレーションから実機への転移を実現した。

  原題: UAVs Beneath the Surface: Cooperative Autonomy for Subterranean Search and Rescue in DARPA SubT ／ Matej Petrlik, Pavel Petracek, Vit Kratky 他

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• 論文VLAロボティクス2022/6/1

  視覚と状態の融合：自律ロボティクス向け深層ニューラルネットワークの改善

  ロボットの状態推定を非自己中心的な3D姿勢推定タスクにも入力として与えることで、深層CNNの回帰性能を最小の計算コストで向上させる手法を提案し、把持やドローンによる人物追従で検証した。

  原題: Vision-State Fusion: Improving Deep Neural Networks for Autonomous Robotics ／ Elia Cereda, Stefano Bonato, Mirko Nava 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

  モンテカルロ木探索による効率的な物体操作計画

  MCTSとADMMベースの軌道最適化を組み合わせ、目標条件付き方策価値ネットワークで探索を誘導することで、長い操作系列の計画成功率を大幅に改善した。

  原題: Efficient Object Manipulation Planning with Monte Carlo Tree Search ／ Huaijiang Zhu, Avadesh Meduri, Ludovic Righetti

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• 論文物理的人間-ロボットインタラクションロボティクス2022/6/1

  視覚と触覚による継続的なマルチモーダル意図・注意認識で安全な物理的人間-ロボットインタラクションを実現

  ロボットにカメラと触覚センサを搭載し、人間の姿勢や視線から接触が意図的か不意かを機械学習で判別、注意が逸れた際に安全機能を作動させる手法を提案。

  原題: Vision- and tactile-based continuous multimodal intention and attention recognition for safer physical human-robot interaction ／ Christopher Yee Wong, Lucas Vergez, Wael Suleiman

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• 論文セグメンテーション画像認識2022/6/1

  高速学習で高精度セグメンテーション：iCubロボットにおける物体セグメンテーションの高速学習

  ロボットの視覚システムにおいて、新しい物体や異なる環境に迅速に適応するためのインスタンスセグメンテーションの高速学習パイプラインを提案し、iCubヒューマノイドで実証した。

  原題: Learn Fast, Segment Well: Fast Object Segmentation Learning on the iCub Robot ／ Federico Ceola, Elisa Maiettini, Giulia Pasquale 他

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• 論文飛行制御ロボティクス2022/6/1

  教師あり学習による航空機の機動状態予測

  緯度・経度・高度の情報から航空機の機動状態を二値分類で予測する手法を提案し、線形・距離指標・判別分析・ブースティングなどの教師あり学習手法を比較評価した。

  原題: Prediction of Maneuvering Status for Aerial Vehicles using Supervised Learning Methods ／ Abhishek Gupta, Sarvesh Thustu, Riti Thakor 他

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• 論文ナビゲーションロボティクス2022/6/1

  2Dレーザー観測に基づく想像拡張ナビゲーション

  2Dセマンティックレーザースキャンデータを用いて物体の占有領域を予測する想像モジュールを提案し、それをコストマップに統合することで、未知環境での安全な経路生成を実現した。

  原題: Imagination-augmented Navigation Based on 2D Laser Sensor Observations ／ Zhengcheng Shen, Linh Kästner, Magdalena Yordanova 他

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• 論文最適化math.OC2022/6/1

  最適値の変化：事前計算可能な指標

  最小ノルム最適化問題において、新しい計測を追加したときの最適値の変化を、元の問題の解と共分散から事前計算できる厳密な式を導出し、オンライン意思決定の指標として利用する手法を提案した。

  原題: Change of Optimal Values: A Pre-calculated Metric ／ Fang Bai

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• 論文群制御ロボティクス2022/6/1

  不確実な通信と攻撃下での確率的耐性を持つマルチロボット情報経路計画

  悪意あるロボットが混在する環境で、通信制約下でもチームが効率的に未知環境を学習できるよう、耐性確率の高い合流地点を選び経路を最適化する手法を提案した。

  原題: Probabilistically Resilient Multi-Robot Informative Path Planning ／ Remy Wehbe, Ryan K. Williams

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• 論文自動運転ロボティクス2022/6/1

  MPCを微分可能層として用いた安全で人間らしい自動運転の模倣学習

  MPCを階層型模倣学習ポリシー内の微分可能な制御層として組み込み、人間の運転デモから安全な車線維持制御器をエンドツーエンドで学習する手法を提案した。

  原題: MPC-based Imitation Learning for Safe and Human-like Autonomous Driving ／ Flavia Sofia Acerbo, Jan Swevers, Tinne Tuytelaars 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

  動作速度を考慮した自己教師あり学習による把持を伴わないマニピュレーションの模倣学習

  把持せずに物体を操作する非把持マニピュレーションにおいて、自律動作中の成功データのみを自己教師あり学習で微調整し、速度変化に対応できる手法を提案。パンケーキのすくい上げ・運搬タスクで成功率を40.2%から85.7%に改善した。

  原題: Imitation Learning for Nonprehensile Manipulation through Self-Supervised Learning Considering Motion Speed ／ Yuki Saigusa, Sho Sakaino, Toshiaki Tsuji

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• 論文ニューロシンボリック/タスク計画ロボティクス2022/6/1

  記号演算子の学習：電気自動車バッテリー自律分解のためのニューロシンボリック手法

  VAEを拡張して生のセンサ入力から記号演算子を学習し、確率的な状態接地モデルと状態遷移行列によりEVバッテリーの自律分解を可能にするニューロシンボリック手法を提案した。

  原題: Learning Symbolic Operators: A Neurosymbolic Solution for Autonomous Disassembly of Electric Vehicle Battery ／ Yidong Du, Wenshuo Wang, Zhigang Wang 他

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• 論文経路計画・制御ロボティクス2022/6/1

  生物に着想を得た知能とロボティクス応用：サーベイ

  生物模倣の神経力学モデルを中心に、ロボットの経路計画や制御への応用研究を網羅的に調査したサーベイ論文。

  原題: Bio-inspired Intelligence with Applications to Robotics: A Survey ／ Junfei Li, Zhe Xu, Danjie Zhu 他

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• 論文ナビゲーションロボティクス2022/6/1

  Depth-CUPRL: 深さ画像を用いた対照的教師なし優先経験再生によるUAVの地図なしナビゲーション

  深さ推定と対照学習を組み合わせた強化学習手法Depth-CUPRLを提案し、UAVの地図なしナビゲーションにおいて画素ベースの既存手法を上回る性能を示した。

  原題: Depth-CUPRL: Depth-Imaged Contrastive Unsupervised Prioritized Representations in Reinforcement Learning for Mapless Navigation of Unmanned Aerial Vehicles ／ Junior Costa de Jesus, Victor Augusto Kich, Alisson Henrique Kolling 他

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• 論文SLAMロボティクス2022/6/1

  ランドマークベースSLAMのための効率的な大域的最適性証明

  ランドマークベースSLAMの部分問題に対して、ランドマーク数に線形な計算量で大域的最適性を証明する手法を提案し、SE-Syncと統合して大域的最適解を効率的に求める。

  原題: An Efficient Global Optimality Certificate for Landmark-Based SLAM ／ Connor Holmes, Timothy D. Barfoot

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• 論文マニピュレーションロボティクス2022/6/1

  生成的把持モデルにおけるガウス把持マップの評価

  把持矩形の中心から作る二値マップの代わりに連続的なガウス表現で学習データを生成し、シミュレーションと実機で把持成功率が向上することを示した。

  原題: Evaluating Gaussian Grasp Maps for Generative Grasping Models ／ William Prew, Toby P. Breckon, Magnus Bordewich 他

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• 論文経路計画ロボティクス2022/6/1

  群集流れを考慮した経路計画

  歩行者の流れを時空間的な流れ場としてモデル化し、その流れに沿った経路計画手法を提案することで、ロボットが群集内を安全かつ社会的に調和して移動できるようにした。

  原題: Dense Crowd Flow-Informed Path Planning ／ Emily Pruc, Shlomo Zilberstein, Joydeep Biswas

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• 論文モーションプランニングロボティクス2022/6/1

  注釈付き骨格ガイダンスによる階層的計画法

  作業空間の骨格を徐々に緩めてサンプリングに頼ることで、混雑環境でも高速に経路を構築する階層的骨格誘導型モーションプランナを提案した論文。

  原題: Hierarchical Planning with Annotated Skeleton Guidance ／ Diane Uwacu, Ananya Yammanuru, Marco Morales 他

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• 論文自動運転ロボティクス2022/6/1

  危険なアクターに注意：安全リスクを能動的に軽減する

  自動運転車の安全性を高めるため、反事実推論で各アクターの安全への影響度を評価する指標を提案し、RLベースの制御器で危険シナリオでの事故率を70%以上削減した。

  原題: Watch Out for the Safety-Threatening Actors: Proactively Mitigating Safety Hazards ／ Saurabh Jha, Shengkun Cui, Zbigniew Kalbarczyk 他

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• 論文VLA画像認識2022/6/1

  RxR-Habitat視覚言語ナビゲーションコンペティション優勝手法

  連続環境での視覚言語ナビゲーション(VLN-CE)に対し、候補地点予測・履歴強化プランナー・試行制御器を組み合わせた階層的なplan-and-control手法を提案し、CVPR 2022のRxR-Habitatコンペで優勝した。

  原題: 1st Place Solutions for RxR-Habitat Vision-and-Language Navigation Competition (CVPR 2022) ／ Dong An, Zun Wang, Yangguang Li 他

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• 論文形状解析ロボティクス2022/6/1

  変形を伴うプロクルステス解析：固有値分解による閉形式解

  複数の形状を共通の基準に合わせる一般化プロクルステス解析を、線形基底ワープなどの変形変換に拡張し、固有値分解に基づく閉形式の最適解を与えた論文。

  原題: Procrustes Analysis with Deformations: A Closed-Form Solution by Eigenvalue Decomposition ／ Fang Bai, Adrien Bartoli

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• 論文ロボット計画ロボティクス2022/6/1

  ロボット計画問題におけるパレートフロントの誤差有界近似

  多目的最適化において、重みベクトルを適応的に選択することでパレートフロントを誤差保証付きで近似する手法を提案し、ロボット計画問題で有効性を示した。

  原題: Error-Bounded Approximation of Pareto Fronts in Robot Planning Problems ／ Alexander Botros, Armin Sadeghi, Nils Wilde 他

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• 論文農業ロボティクスロボティクス2022/6/1

  深層学習と対照クラスタリングによる畝作物のウェイポイント生成

  畝作物の上空画像から、深層学習と対照損失によるクラスタリングでナビゲーション経路のウェイポイントを生成する手法を提案した論文。

  原題: Waypoint Generation in Row-based Crops with Deep Learning and Contrastive Clustering ／ Francesco Salvetti, Simone Angarano, Mauro Martini 他

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• 論文マルチモーダル対話AI2022/6/1

  マルチモーダル対話エージェントを構築するモジュラーアーキテクチャ

  イベントバス上で信号と解釈を時系列に流すモジュラー型プラットフォームを提案し、多様なセンサーと解釈コンポーネントをトピックとして統合して対話エージェントを構築する手法を説明する。

  原題: A modular architecture for creating multimodal agents ／ Thomas Baier, Selene Baez Santamaria, Piek Vossen

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• 論文HRIロボティクス2022/6/1

  社会的ロボットと対話する通行人のエンゲージメント推定フレームワーク

  公共空間の広告ロボットと通行人の対話において、他者の行動の影響を考慮してユーザーの関与度を推定するフレームワークを提案し、対話継続時間を用いて精度を評価した。

  原題: An Estimation Framework for Passerby Engagement Interacting with Social Robots ／ Taichi Sakaguchi, Yuki Okafuji, Kohei Matsumura 他

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• 論文sim2realロボティクス2022/6/1

  FishGym：水中ロボット学習のための高性能物理ベースシミュレーションフレームワーク

  魚型水中ロボットの学習用に、関節体モデリング・GPUベースの流体構造連成シミュレーション・強化学習を統合したプラットフォームFishGymを提案し、複数のベンチマークタスクで制御方策を学習した。

  原題: FishGym: A High-Performance Physics-based Simulation Framework for Underwater Robot Learning ／ Wenji Liu, Kai Bai, Xuming He 他

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• 論文sim2realロボティクス2022/6/1

  Real2SimかSim2Realか：深層強化学習とReal2Sim方策適応によるロボット視覚挿入

  視覚のみの強化学習で挿入タスクを解き、シミュレーションから実機への適応を逆転させたReal2Simという新しい方策適応手法を提案した論文。

  原題: Real2Sim or Sim2Real: Robotics Visual Insertion using Deep Reinforcement Learning and Real2Sim Policy Adaptation ／ Yiwen Chen, Xue Li, Sheng Guo 他

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