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

• 論文人間-AI協調制御ロボティクス2022/6/1

  ポリシー解剖による人間とAIの共有制御

  強化学習済みポリシーの中間表現を運動学的属性に合わせることで、再学習なしに人間が介入可能な制御ポリシーへ変換する手法を提案。

  原題: Human-AI Shared Control via Policy Dissection ／ Quanyi Li, Zhenghao Peng, Haibin Wu 他

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• 論文群制御ロボティクス2022/6/1

  化学に着想を得たロボット群によるパターン形成

  化学の粒子間結合則に着想を得て、局所情報のみで分散的に群ロボットが多様なパターンを形成する確率的アプローチを提案し、シミュレーションと実機で検証した。

  原題: Chemistry-Inspired Pattern Formation with Robotic Swarms ／ Paulo Rezeck, Luiz Chaimowicz

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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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• 論文スパイキングニューラルネットワーク/物体検出画像認識2022/6/1

  SpikiLi: 自動運転向けLiDARベースリアルタイム物体検出のスパイキングシミュレーション

  自動運転のためのLiDAR 3D物体検出にスパイキングニューラルネットワークを適用し、学習済みCNNをスパイク挙動でシミュレーションしてGPU上で同等の精度と実行時間を達成した。

  原題: SpikiLi: A Spiking Simulation of LiDAR based Real-time Object Detection for Autonomous Driving ／ Sambit Mohapatra, Thomas Mesquida, Mona Hodaei 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

  6自由度把持姿勢検出のためのハイブリッド物理指標

  把持の評価に平坦さ・重力・衝突を組み込んだ新しい物理指標を提案し、それを学習するマルチ解像度ネットワークFGC-GraspNetで実環境の混雑シーンで90.5%の成功率を達成した。

  原題: Hybrid Physical Metric For 6-DoF Grasp Pose Detection ／ Yuhao Lu, Beixing Deng, Zhenyu Wang 他

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• 論文HMIHCI2022/6/1

  拡張現実支援インターフェースが高度自動運転車の運転者の物体別状況認識に与える影響

  ARで道路上の潜在的な危険をハイライトするUIが、交通密度や物体の位置・種類によって運転者の状況認識にどう影響するかを、ドライビングシミュレータ実験で調べた。

  原題: Effects of Augmented-Reality-Based Assisting Interfaces on Drivers' Object-wise Situational Awareness in Highly Autonomous Vehicles ／ Xiaofeng Gao, Xingwei Wu, Samson Ho 他

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• 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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• 論文自動運転/エンドツーエンド画像認識2022/6/1

  軌道誘導型制御予測によるエンドツーエンド自動運転：シンプルかつ強力なベースライン

  軌道計画と直接制御予測を統合し、軌道ブランチが制御ブランチを各時刻で誘導する手法を提案。単眼カメラのみでCARLA Leaderboard首位を達成。

  原題: Trajectory-guided Control Prediction for End-to-end Autonomous Driving: A Simple yet Strong Baseline ／ Penghao Wu, Xiaosong Jia, Li Chen 他

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• 論文オフライン強化学習機械学習2022/6/1

  オフライン強化学習のためのブートストラップTransformer

  オフライン強化学習を系列生成問題として捉え、学習済みモデルで自己生成した疑似データを活用してTransformerの訓練を強化する手法を提案した。

  原題: Bootstrapped Transformer for Offline Reinforcement Learning ／ Kerong Wang, Hanye Zhao, Xufang Luo 他

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• 論文SLAM/経路計画ロボティクス2022/6/1

  Log-GPIS-MOP：マッピング・オドメトリ・プランニングの統一的表現

  対数変換したガウス過程陰関数表面を用いて、距離場とその勾配を推定し、マッピング・オドメトリ・経路計画を一つの表現で同時に実行する枠組みを提案。

  原題: Log-GPIS-MOP: A Unified Representation for Mapping, Odometry and Planning ／ Lan Wu, Ki Myung Brian Lee, Cedric Le Gentil 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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• 論文マニピュレーションロボティクス2022/6/1

  言語情報を活用した道具操作の高速学習

  道具の自然言語による説明を事前学習言語モデルで特徴量化し、言語条件付きメタ学習によって新しい道具への適応を加速する手法を提案した。

  原題: Leveraging Language for Accelerated Learning of Tool Manipulation ／ Allen Z. Ren, Bharat Govil, Tsung-Yen Yang 他

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• 論文状態推定/VINSロボティクス2022/6/1

  不変拡張カルマンフィルタのためのSE_n(3)群上の閉形式誤差伝播とVINSへの応用

  行列リー群上の不変拡張カルマンフィルタ(IEKF)における誤差伝播の閉形式を導出し、視覚支援慣性航法(VINS)に応用して既存手法を上回る精度を示した。

  原題: Closed-form Error Propagation on the SE_n(3) Group for Invariant Extended Kalman Filtering with Applications to VINS ／ Xinghan Li, Haodong Jiang, Xingyu Chen 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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• 論文制御/最適化ロボティクス2022/6/1

  学習した順キネモダニクスと非線形最小二乗最適化による高速高精度ロボット制御

  学習した順方向キネモダニクスモデルと非線形最小二乗最適化を組み合わせ、事前計算された軌道なしで高速かつ高精度なロボット制御を実現するOptim-FKDを提案し、小型自律車両で有効性を示した。

  原題: High-Speed Accurate Robot Control using Learned Forward Kinodynamics and Non-linear Least Squares Optimization ／ Pranav Atreya, Haresh Karnan, Kavan Singh Sikand 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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• 論文群制御ロボティクス2022/6/1

  動的環境におけるマルチロボット協調自己位置推定

  GPSの使えない環境で、複数ロボットがRSSIとベイズ推定を用いて互いの位置情報を共有・統合し、高精度に自己位置を推定する分散型システムを提案した論文。

  原題: Multi-Robot Synergistic Localization in Dynamic Environments ／ Ehsan Latif, Ramviyas Parasuraman

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• 論文マニピュレーション画像認識2022/6/1

  視覚的物体再配置のためのシンプルな手法：3Dマッピングと意味的探索

  セマンティックセグメンテーションとボクセル意味マップ、意味的探索方策を組み合わせ、視覚入力のみで物体を目標配置に並べ替える手法を提案し、強化学習ベースの従来法を大幅に上回った。

  原題: A Simple Approach for Visual Rearrangement: 3D Mapping and Semantic Search ／ Brandon Trabucco, Gunnar Sigurdsson, Robinson Piramuthu 他

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• 論文最適化ロボティクス2022/6/1

  紙一重：全最小二乗直線フィッティングのQCQP最適化としての定式化

  全最小二乗直線フィッティングをQCQPとして定式化し、固有値問題やSDPとして解く方法、さらに外れ値除去のためのGeman-McClureコストとM推定をBlack-Rangarajan双対性でQCQPに変換しSDPで解く方法、およびIRLSの最適性証明を構築する方法をチュートリアル形式で解説した。

  原題: A Fine Line: Total Least-Squares Line Fitting as QCQP Optimization ／ Timothy D Barfoot, Connor Holmes, Frederike Dumbgen

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• 論文組合せ最適化機械学習2022/6/1

  厳密な組合せ最適化のための深層強化学習：分枝変数選択の学習

  強化学習と模倣学習を組み合わせて分枝限定法の変数選択方策を学習し、ラベルデータ不要で高速な組合せ最適化を実現した。

  原題: Deep Reinforcement Learning for Exact Combinatorial Optimization: Learning to Branch ／ Tianyu Zhang, Amin Banitalebi-Dehkordi, Yong Zhang

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• 論文ナビゲーションロボティクス2022/6/1

  深層強化学習による位置情報に依存しないブドウ園の自律ナビゲーション

  GPSや高精度な自己位置推定に頼らず、ノイズの多い深度画像と位置非依存のロボット状態から速度指令を直接生成する深層強化学習エージェントを訓練し、ブドウ園の列を衝突せずに走行させる手法を提案した。

  原題: Position-Agnostic Autonomous Navigation in Vineyards with Deep Reinforcement Learning ／ Mauro Martini, Simone Cerrato, Francesco Salvetti 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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• 論文移動マニピュレーションロボティクス2022/6/1

  人間と複数ロボットの協調移動マニピュレーション：Omnid Mocobot

  メカナム台車と弾性並列マニピュレータを組み合わせた協調ロボット「Omnid」を開発し、人間と複数台が荷物を介した力学的な相互作用のみで大型物体を協調搬送できることを実験で示した。

  原題: Human-Multirobot Collaborative Mobile Manipulation: the Omnid Mocobots ／ Matthew L. Elwin, Billie Strong, Randy A. Freeman 他

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• 論文運動計画ロボティクス2022/6/1

  学習知覚モジュールと収縮理論による画像からの安全な出力フィードバック運動計画

  RGB-D画像と学習知覚モジュールを用いたフィードバック制御において、収縮理論に基づく状態推定誤差の上界を導出し、サンプリングベース運動計画に統合することで実行時の安全性と目標到達を保証する手法を提案した。

  原題: Safe Output Feedback Motion Planning from Images via Learned Perception Modules and Contraction Theory ／ Glen Chou, Necmiye Ozay, Dmitry Berenson

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• 論文3D再構成画像認識2022/6/1

  動き視差を利用した単眼球面動画からの3Dシーン再構成

  単一の360度動画の隣接2フレームから動き視差を利用して球面深度情報を取得し、周囲環境の3D構造を再構成する手法を提案。

  原題: 3D scene reconstruction from monocular spherical video with motion parallax ／ Kenji Tanaka

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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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