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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: 2021/12/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
📖 UMIデバイス・カタログ(日本語版)UMI式データ収集デバイスと主要データセットを日本語で俯瞰 →- 論文自動運転/強化学習ロボティクス
深層強化学習による個人適応型車線変更判断アルゴリズム
運転シミュレータで収集した3種類の運転スタイルの車線変更データを分析し、個人の好みを反映した報酬・損失関数を用いた深層強化学習エージェントを設計。同一初期状態でドライバーと比較し、車線変更判断の一貫性が向上することを示した。
原題: Personalized Lane Change Decision Algorithm Using Deep Reinforcement Learning Approach ／ Daofei Li, Ao Liu
日本語で読む → - 論文自動運転/sim2realロボティクス
高速道路輸送のためのインテリジェント自動運転トラックシステム
交通シミュレーション・高忠実度トラックモデル・学習ベースの計画モジュールを統合した自動運転トラックシステムを構築し、実車実験でsim2realギャップの低減を示した。
原題: An Intelligent Self-driving Truck System For Highway Transportation ／ Dawei Wang, Lingping Gao, Ziquan Lan 他
日本語で読む → - 論文AR/ナビゲーションロボティクス
ロボットのナビゲーション経路を投影する：投影型ARのためのハードウェアとソフトウェア
ロボットの移動意図を周囲に投影して人に伝えるARシステムの実装を、ROSとrvizを用いたC++コードとFetchロボットでのハードウェア構成として公開した論文。
原題: Projecting Robot Navigation Paths: Hardware and Software for Projected AR ／ Zhao Han, Jenna Parrillo, Alexander Wilkinson 他
日本語で読む → - 論文歩行ロボティクス
環境力覚センシングで障害物を乗り越えるロボット
物理モデルと力覚フィードバック制御を用い、接触力から梁の剛性を推定して移動モードを切り替えることで、混雑した大きな障害物をより高成功率・低エネルギーで踏破する手法をシミュレーションで示した。
原題: Environmental force sensing helps robots traverse cluttered large obstacles using physical interaction ／ Qihan Xuan, Chen Li
日本語で読む → - 論文GNSS測位ロボティクス
ロバストGNSS測位のための因子グラフのレビュー
GNSS測位における因子グラフの実装方法とカルマンフィルタに対する利点を概説し、劣化した測定値に対するロバスト性向上への重要性を論じたレビュー論文。
原題: Review of Factor Graphs for Robust GNSS Applications ／ Shounak Das, Ryan Watson, Jason Gross
日本語で読む → - 論文歩行ロボティクス
歩行の遊脚期における股関節・膝関節インピーダンスの同定
遊脚中の脚に力を加える装置(LOPER)を開発し、非線形多体動力学モデルを用いて歩行中の股関節・膝関節インピーダンスを推定した研究。
原題: Identification of Hip and Knee Joint Impedance During the Swing Phase of Walking ／ Herman van der Kooij, Simone S. Fricke, Ronald C. van 't Veld 他
日本語で読む → - 論文リハビリロボティクスロボティクス
ロボットハンドリハビリテーションシステム
脳卒中患者のリハビリ運動を自動で繰り返し支援するシステムを設計し、その設計プロセスを報告した論文。
原題: Robotic Hand Rehabilitation System ／ Dineshkumar, N R Sakthivel, Binoy B Nair
日本語で読む → - 論文模倣学習ロボティクス
ステージ認識注意ネットワーク(SCAN)：少数デモンストレーションに条件付けられた模倣ポリシー
長さや位相が揃わない少数の専門家デモから、複数ステージからなる複合タスクを学習する注意機構付き模倣学習手法SCANを提案し、異なる専門家からの学習も可能にした。
原題: Stage Conscious Attention Network (SCAN) : A Demonstration-Conditioned Policy for Few-Shot Imitation ／ Jia-Fong Yeh, Chi-Ming Chung, Hung-Ting Su 他
日本語で読む → - 論文幾何学math.MG
放物線に内接するポンスレ多角形：双心族からの導出
焦点中心円をカスティックとする放物線内接ポンスレ多角形族の軌跡と性質を調べ、閉包条件や新たな保存量を明らかにした。
原題: Parabola-Inscribed Poncelet Polygons Derived from the Bicentric Family ／ Filipe Bellio, Ronaldo Garcia, Dan Reznik
日本語で読む → - 論文MPCロボティクス
最適ホライズン模型予測制御と微分動的計画法
微分動的計画法に基づき、予測ホライズンをオンラインで決定する軌道最適化アルゴリズムを提案し、障害物回避問題で標準MPCより有効であることを示した。
原題: Optimal-Horizon Model-Predictive Control with Differential Dynamic Programming ／ Kyle Stachowicz, Evangelos A. Theodorou
日本語で読む → - 論文ナノロボティクスロボティクス
ナノロボット隊列による協調的がん治療の理想モデル
ナノロボット隊列が互いに通信し、画像処理で標的を検出しながら協調してがんを治療する理想的な治療モデルを提案した論文。
原題: Nanorobot queue: Cooperative treatment of cancer based on team member communication and image processing ／ Xinyu Zhou
日本語で読む → - 論文強化学習機械学習
学習された行動空間における疎な報酬の発見と活用
行動空間をオンザフライで学習しつつ探索と報酬最適化を交互に行うSTAXを提案し、疎報酬環境で既存手法と同等の性能を少ない事前情報で達成した。
原題: Discovering and Exploiting Sparse Rewards in a Learned Behavior Space ／ Giuseppe Paolo, Miranda Coninx, Alban Laflaquière 他
日本語で読む → - 論文協調自己位置推定ロボティクス
時空間グラフ学習とモデルベース推定を統合した非同期協調自己位置推定
複数ロボットが非同期に得た観測を、不確実性を考慮した時空間グラフ学習とモデルベース状態推定で融合し、物体位置を高精度に協調推定する手法を提案した論文。
原題: Asynchronous Collaborative Localization by Integrating Spatiotemporal Graph Learning with Model-Based Estimation ／ Peng Gao, Brian Reily, Rui Guo 他
日本語で読む → - 論文LiDARセグメンテーション/ドメイン適応画像認識
ConDA: 正則化ドメイン連結によるLiDARセグメンテーションの教師なしドメイン適応
ソースとターゲットの細粒度信号を連結した中間ドメインを構築し、エイリアシング正則化とエントロピー集約で自己学習するLiDARセグメンテーションの教師なしドメイン適応手法を提案した論文。
原題: ConDA: Unsupervised Domain Adaptation for LiDAR Segmentation via Regularized Domain Concatenation ／ Lingdong Kong, Niamul Quader, Venice Erin Liong
日本語で読む → - 論文社会的注意/クロスモーダルロボティクス
訓練されたヒューマノイドロボットによる人間らしいクロスモーダル社会的注意と競合解決
視線と音の位置が一致・不一致な円卓会議シーンで人間の注意応答を計測し、顕著性予測モデルをiCubに搭載して人間類似のクロスモーダル注意と競合解決を再現した研究。
原題: A trained humanoid robot can perform human-like crossmodal social attention and conflict resolution ／ Di Fu, Fares Abawi, Hugo Carneiro 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
非従来型モジュラ再構成可能マニピュレーションシステムの統合モデリング
3Dプリント可能な軽量非従来型モジュールMOIRs' Mark-2を提案し、非平行・非垂直関節配置を含む任意のn自由度直列マニピュレータを自動で統一モデリング・制御するROSベースの枠組みを構築した論文。
原題: Unified Modeling of Unconventional Modular and Reconfigurable Manipulation System ／ Anubhav Dogra, Sakshay Mahna, Srikant Sekhar Padhee 他
日本語で読む → - 論文不整地走行ロボティクス
自己反省型地形認識適応による不整地オフロード走行の一貫性向上
ロボットが自分の走行結果を振り返って地形や機体の変化に適応し、不整地でも計画通りの安定した走行制御を生成する手法を提案した。
原題: Self-Reflective Terrain-Aware Robot Adaptation for Consistent Off-Road Ground Navigation ／ Sriram Siva, Maggie Wigness, John G. Rogers 他
日本語で読む → - 論文自動運転/模倣学習ロボティクス
ヨー誘導による都市環境の自動運転のための模倣学習
ナビ地図の軌跡から得たヨー情報を活用し、ResNet34とアテンションを組み込んだEnd-to-End模倣学習で都市環境の経路選択性能を改善した研究。
原題: Yaw-Guided Imitation Learning for Autonomous Driving in Urban Environments ／ Yandong Liu, Chengzhong Xu, Hui Kong
日本語で読む → - 論文SLAMロボティクス
変化する環境における生涯ローカリゼーションとマッピングの汎用フレームワーク
変化し続ける実環境で長期間ロボットを運用するため、複数セッションの地図表現と効率的な地図更新・剪定手法を備えた生涯SLAMフレームワークを提案し、実スーパーでの1ヶ月以上の運用とデータセット公開で検証した。
原題: A General Framework for Lifelong Localization and Mapping in Changing Environment ／ Min Zhao, Xin Guo, Le Song 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
VISTA 2.0: 自動運転向けマルチモーダルセンシングと方策学習のためのオープンなデータ駆動型シミュレータ
RGBカメラ・3D LiDAR・イベントカメラを統合したオープンソースのデータ駆動型自動運転シミュレータを開発し、実車展開でsim-to-real転移と実データのみより高いロバスト性を示した。
原題: VISTA 2.0: An Open, Data-driven Simulator for Multimodal Sensing and Policy Learning for Autonomous Vehicles ／ Alexander Amini, Tsun-Hsuan Wang, Igor Gilitschenski 他
日本語で読む → - 論文安全強化学習機械学習
モデルフリー制約付き強化学習におけるゼロ制約違反ポリシーの学習
安全指向のエネルギー関数（安全指数）でポリシー更新を制限し、危険行動を事前に特定することで、収束後に制約違反ゼロのポリシーを学習するSSACアルゴリズムを提案した論文。
原題: Learn Zero-Constraint-Violation Policy in Model-Free Constrained Reinforcement Learning ／ Haitong Ma, Changliu Liu, Shengbo Eben Li 他
日本語で読む → - 論文測位・ナビゲーションロボティクス
可視光測位に基づく複数移動ロボットの自己位置推定とナビゲーション
可視光測位（VLP）を用いて複数の移動ロボットの位置を正確に推定し、ナビゲーションを実現した。
原題: Multi-Mobile Robot Localization and Navigation based on Visible Light Positioning ／ Yanyi Chen, Zhiqing Zhong, Shangsheng Wen 他
日本語で読む → - 論文歩行者リスク予測ロボティクス
自動運転車向け歩行者の時空間リスクレベル予測：データ駆動型アプローチ
車載視点の歩行者データからLSTMで軌道を予測し、クラスタリングと分類で歩行者のリスクレベルを推定するシステムを提案した論文。
原題: Prediction of Pedestrian Spatiotemporal Risk Levels for Intelligent Vehicles: A Data-driven Approach ／ Zheyu Zhang, Boyang Wang, Chao Lu 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションAI
計画を実行する学習：ロボティクスにおける効率的な汎用計画条件付き方策の学習
近似計画の情報を活用し、計画を条件とした汎用方策を学習するL2Eを提案。ロボットマニピュレーション実験で純粋な強化学習や計画法より高性能を示した。
原題: Learning to Execute: Efficient Learning of Universal Plan-Conditioned Policies in Robotics ／ Ingmar Schubert, Danny Driess, Ozgur S. Oguz 他
日本語で読む → - 論文強化学習/障害物回避ロボティクス
深層強化学習による連続行動空間での小型無人航空機の障害物回避
PPOベースの深層強化学習を用い、小型無人航空機が連続的な方位角・速度制御で障害物を回避しながら目的地へ向かう誘導手法を提案し、静的・動的障害物環境で99%以上の成功率を達成した。
原題: Obstacle Avoidance for UAS in Continuous Action Space Using Deep Reinforcement Learning ／ Jueming Hu, Xuxi Yang, Weichang Wang 他
日本語で読む → - 論文点群セグメンテーションロボティクス
傾斜地に対応するガウス過程ベースの地面セグメンテーション
LiDAR点群からガウス過程と非定常共分散カーネルを用いて、傾斜地や不整地でも高さ・距離制約なしに連続的な地面モデルを推定するセグメンテーション手法を提案した。
原題: A Gaussian Process-Based Ground Segmentation for Sloped Terrains ／ Pouria Mehrabi, Hamid D. Taghirad
日本語で読む → - 論文モデル予測制御ロボティクス
ガウス過程に基づく確率的モデル予測制御による協調適応クルーズコントロール
各車両の速度軌跡をガウス過程でモデル化し、通信途絶時でも先行車の将来挙動を予測できる協調適応クルーズコントロール向けの離散ハイブリッド確率的モデル予測制御を提案した論文。
原題: Gaussian Process based Stochastic Model Predictive Control for Cooperative Adaptive Cruise Control ／ Sahand Mosharafian, Mahdi Razzaghpour, Yaser P. Fallah 他
日本語で読む → - 論文行動予測画像認識
MultiPath++: 行動予測のための効率的な情報融合と軌道集約
自動運転の行動予測において、ポリラインによる疎なシーン表現と生のエージェント状態を融合するモデルを提案し、静的アンカーを学習可能な潜在アンカーに置き換え、出力集約手法を探求することでArgoverseなどで最高性能を達成した。
原題: MultiPath++: Efficient Information Fusion and Trajectory Aggregation for Behavior Prediction ／ Balakrishnan Varadarajan, Ahmed Hefny, Avikalp Srivastava 他
日本語で読む → - 論文ソフトグリッパロボティクス
スナップスルー構造で力覚を機械的に検知する倉型ソフトグリッパ
双安定スナップスルー構造を一体成型した倉型のソフトグリッパを提案し、把持と力覚検知を完全に受動的な機械機構のみで実現した。
原題: GSG: A Granary Soft Gripper with Mechanical Force Sensing via 3-Dimensional Snap-Through Structure ／ Huixu Dong, Chao-Yu Chen, Chen Qiu 他
日本語で読む → - 論文3Dセマンティックセグメンテーション画像認識
NeSF：3Dシーンの汎化可能なセマンティックセグメンテーションのためのニューラルセマンティックフィールド
ポーズ付きRGB画像のみから暗黙的ニューラル表現を用いて3D密度場を復元し、2Dセマンティックマップの教師信号で3Dセマンティックセグメンテーションを学習する手法を提案。任意の3D点でクエリ可能な密な3Dセグメンテーションを実現する。
原題: NeSF: Neural Semantic Fields for Generalizable Semantic Segmentation of 3D Scenes ／ Suhani Vora, Noha Radwan, Klaus Greff 他
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