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

• 論文群制御ロボティクス2022/6/1

  マルチロボットシステムにおける通信の批判的レビュー

  マルチロボットシステムを支える通信技術とロボット応用の関係を概観し、ロボットとネットワークの協調設計の不足や機械学習の役割、sim-to-realギャップなどの課題を指摘したレビュー論文。

  原題: A Critical Review of Communications in Multi-Robot Systems ／ Jennifer Gielis, Ajay Shankar, Amanda Prorok

  日本語で読む →
• 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

  日本語で読む →
• 論文経路計画ロボティクス2022/6/1

  車両ダイナミクスを考慮したRRTとRRT*

  RRTとRRT*をDubinsカーに適用し、動的制約を持つ車両が追従可能な軌道を生成する手法を提案。

  原題: RRT and RRT* Using Vehicle Dynamics ／ Abhish Khanal

  日本語で読む →
• 論文経路計画ロボティクス2022/6/1

  海流下におけるUUVのための生体模倣ニューラルネットワークに基づく最適経路計画

  海流の影響を打ち消しながら衝突を避けて最短経路を導出する、ニューラルネットワークベースのUUV向け経路計画アルゴリズムを提案し、海流を考慮しない手法との比較で有効性を示した。

  原題: Bio-inspired Neural Network-based Optimal Path Planning for UUVs under the Effect of Ocean Currents ／ Danjie Zhu, Simon X. Yang

  日本語で読む →
• 論文宇宙ロボティクスロボティクス2022/6/1

  非協力衛星間の相対ナビゲーションにおける姿勢初期化手法の実験的評価

  追跡衛星と非協力ターゲット衛星の間の相対姿勢初期化について、単眼カメラを用いた2つの近距離手法（SVD法とシルエットマッチング法）を2U CubeSatモックアップとモーションキャプチャで実験的に評価した。

  原題: Experimental Evaluation of Pose Initialization Methods for Relative Navigation Between Non-Cooperative Satellites ／ Sebastiano Chiodini, Marco Pertile, Pierdomenico Fracchiolla 他

  日本語で読む →
• 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

  日本語で読む →
• 論文マニピュレーションロボティクス2022/6/1

  ロボットの取り出し時間を最小化する最適な棚配置

  各物体のアクセス頻度と移動コストに基づき、棚上の物体配置を最適化する混合整数計画法を提案し、実機実験で取り出しコストを60-80%削減できることを示した。

  原題: Optimal Shelf Arrangement to Minimize Robot Retrieval Time ／ Lawrence Yunliang Chen, Huang Huang, Michael Danielczuk 他

  日本語で読む →
• 論文経路計画ロボティクス2022/6/1

  ワークスペース制約充足と最適化によるロボット経路計画

  ロボットの状態をワークスペース上のキーポイントで表し、幾何情報を活用して衝突のない経路を生成する計画フレームワークを提案した。区分的線形経路を初期解として最適化することで、高速かつ高品質な経路を得られる。

  原題: Planning through Workspace Constraint Satisfaction and Optimization ／ Weifu Wang, Ping Li

  日本語で読む →
• 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

  日本語で読む →
• 論文強化学習機械学習2022/6/1

  検出とノイズ除去による深層強化学習の観測攻撃への防御

  連続制御タスクにおける観測空間への敵対的攻撃に対し、攻撃を検出してノイズ除去する防御手法を提案し、攻撃下でのデータ収集を不要にした。

  原題: Defending Observation Attacks in Deep Reinforcement Learning via Detection and Denoising ／ Zikang Xiong, Joe Eappen, He Zhu 他

  日本語で読む →
• 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

  日本語で読む →
• 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

  日本語で読む →
• 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

  日本語で読む →
• 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

  日本語で読む →
• 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

  日本語で読む →
• 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

  日本語で読む →
• 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

  日本語で読む →
• 論文姿勢推定画像認識2022/6/1

  カテゴリレベル物体の最適かつロバストな姿勢・形状推定：2D/3Dセマンティックキーポイントからのアプローチ

  2Dまたは3Dのキーポイントからカテゴリ内の物体の姿勢と形状を推定する問題に対し、半正定値緩和に基づく初の証明可能な最適解法と、外れ値にロバストなグラフ理論的枠組みを提案した。

  原題: Optimal and Robust Category-level Perception: Object Pose and Shape Estimation from 2D and 3D Semantic Keypoints ／ Jingnan Shi, Heng Yang, Luca Carlone

  日本語で読む →
• 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

  日本語で読む →
• 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

  日本語で読む →
• 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

  日本語で読む →
• 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

  日本語で読む →
• 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

  日本語で読む →
• 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

  日本語で読む →
• 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

  日本語で読む →
• 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

  日本語で読む →
• 論文VLAロボティクス2022/6/1

  VLMbench：視覚と言語による操作のための構成的ベンチマーク

  言語指示に従ってロボットが物体を操作するタスクのベンチマークVLMbenchと自動デモ生成システムAMSolverを構築し、6D-CLIPortモデルを提案した。

  原題: VLMbench: A Compositional Benchmark for Vision-and-Language Manipulation ／ Kaizhi Zheng, Xiaotong Chen, Odest Chadwicke Jenkins 他

  日本語で読む →
• 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

  日本語で読む →
• 論文強化学習機械学習2022/6/1

  ランダムウォークで目標を発見・到達：教師なしで多様なスキルを学ぶ

  外部報酬やドメイン知識なしに、ランダムウォークで到達可能性ネットワークを訓練し、目標記憶を用いて目標条件付き方策を学習する手法を提案。連続制御ナビゲーションとロボットマニピュレーションに適用。

  原題: Walk the Random Walk: Learning to Discover and Reach Goals Without Supervision ／ Lina Mezghani, Sainbayar Sukhbaatar, Piotr Bojanowski 他

  日本語で読む →
• 論文マニピュレーションロボティクス2022/6/1

  ニューラルモーションフィールド：把持軌道を暗黙的価値関数として符号化

  物体の点群と把持の相対軌道をニューラルネットの暗黙的価値関数として表現し、サンプリングベースMPCで動的物体の把持をリアクティブに実現する手法を提案。

  原題: Neural Motion Fields: Encoding Grasp Trajectories as Implicit Value Functions ／ Yun-Chun Chen, Adithyavairavan Murali, Balakumar Sundaralingam 他

  日本語で読む →