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: 2021/10/1 ／ 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 →- 論文マルチターゲット追跡cs.IT
変分ベイズ型マルチ仮説追跡
各目標に対する計測数が任意の状況で使えるマルチターゲット追跡アルゴリズムVPMHTを提案し、従来のPMHTよりトラックロスに強く同等以上の精度を数値実験で示した。
原題: Variational Probabilistic Multi-Hypothesis Tracking ／ Shuoyuan Xu, Hyo-Sang Shin, Antonios Tsourdos
日本語で読む → - 論文ナビゲーションロボティクス
リンク状態分類を用いたミリ波無線支援ロボットナビゲーション
ミリ波信号のマルチパスをテンソル分解で推定し、LOS/NLOSを機械学習で分類することで、移動ロボットが目標へナビゲーションする手法を提案した論文。
原題: Millimeter Wave Wireless Assisted Robot Navigation with Link State Classification ／ Mingsheng Yin, Akshaj Veldanda, Amee Trivedi 他
日本語で読む → - 論文強化学習機械学習
記憶ベース連続制御のためのリカレントオフポリシー強化学習ベースライン
部分観測環境での連続制御に向け、DDPG・TD3・SACのリカレント版(RDPG・RTD3・RSAC)を実装・比較し、RSACが最も安定して高性能を示すことを明らかにした。
原題: Recurrent Off-policy Baselines for Memory-based Continuous Control ／ Zhihan Yang, Hai Nguyen
日本語で読む → - 論文ビジュアルオドメトリ画像認識
CNNエッジ検出とShi-Tomasiコーナー最適化に基づくロバストなエッジ直接法ビジュアルオドメトリ
CNNによるエッジ検出とShi-Tomasiコーナー最適化を組み合わせ、ピラミッド画像とLM法で姿勢推定するロバストな直接法ビジュアルオドメトリを提案し、TUMベンチマークで精度とロバスト性の向上を示した。
原題: Robust Edge-Direct Visual Odometry based on CNN edge detection and Shi-Tomasi corner optimization ／ Kengdong Lu, Jintao Cheng, Yubin Zhou 他
日本語で読む → - 論文ビヘイビアツリーロボティクス
ビヘイビアツリーにおける並行性問題の解決
ビヘイビアツリーの並列合成で生じる競合問題に対処するため、2つの新しいノードを導入し、予測可能な挙動の実現と実行性能の評価指標を提案した論文。
原題: Handling Concurrency in Behavior Trees ／ Michele Colledanchise, Lorenzo Natale
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
ピックアンドプレースを超えて：多様な形状の物体のロボット積み重ねへの挑戦
複雑な形状の物体をロボットで積み重ねる課題に対し、強化学習と視覚ベースの対話型方策蒸留、sim2real転移を組み合わせた手法を提案し、実世界で多様な積み重ねスキルを実現した。
原題: Beyond Pick-and-Place: Tackling Robotic Stacking of Diverse Shapes ／ Alex X. Lee, Coline Devin, Yuxiang Zhou 他
日本語で読む → - 論文外骨格ロボティクス
単関節・二関節外骨格の歩行時における多基準シミュレーション比較
筋骨格モデルとパレート最適化を用い、荷重あり・なしの歩行で単関節・二関節外骨格の消費エネルギーと代謝コストを多基準比較した研究。
原題: Simulation-based multi-criteria comparison of mono-articular and bi-articular exoskeletons during walking with and without load ／ Ali KhalilianMotamed Bonab, Volkan Patoglu
日本語で読む → - 論文運転行動認識ロボティクス
区間タイプ2ファジィ推論と複数専門家意思決定による運転スタイル認識
車両の縦横運動パラメータを入力とし、区間タイプ2ファジィ推論と複数専門家の合意形成で運転者を穏やか・中庸・攻撃的に分類する手法を提案し、クラスタリングやタイプ1ファジィと比較評価した。
原題: Driving Style Recognition Using Interval Type-2 Fuzzy Inference System and Multiple Experts Decision Making ／ Iago Pachêco Gomes, Denis Fernando Wolf
日本語で読む → - 論文組立/挿入・強化学習ロボティクス
離散連続ハイブリッド行動空間による挿入プリミティブの学習：ロボット組立タスクへの応用
挿入プリミティブを離散的なプリミティブ種別と連続パラメータのハイブリッド行動として定式化し、過大評価を抑えるTwin-Smoothed MP-DQNで学習する手法を提案。実機・シミュレーションで高い成功率とsim2real転移を示した。
原題: Learning Insertion Primitives with Discrete-Continuous Hybrid Action Space for Robotic Assembly Tasks ／ Xiang Zhang, Shiyu Jin, Changhao Wang 他
日本語で読む → - 論文ヒューマノイドロボティクス
Starkit: RoboCupヒューマノイドKidSize 2021世界王者チームの論文
RoboCup 2019シドニーから2021世界大会までの間に開発された、視覚・検出・自己位置推定、機械的・アルゴリズム的新規性、および仮想開催に対応したシミュレーション機能の概要と性能評価をまとめたチーム論文。
原題: Starkit: RoboCup Humanoid KidSize 2021 Worldwide Champion Team Paper ／ Egor Davydenko, Ivan Khokhlov, Vladimir Litvinenko 他
日本語で読む → - 論文ナビゲーションロボティクス
後知恵経験再生とカリキュラム学習を用いた強化学習による人に配慮したロボットナビゲーション
専門家のデモデータなしで、後知恵経験再生(HER)とカリキュラム学習を強化学習に組み合わせ、群衆環境での衝突回避ナビゲーション方策を効率的に学習する手法を提案した。
原題: Human-Aware Robot Navigation via Reinforcement Learning with Hindsight Experience Replay and Curriculum Learning ／ Keyu Li, Ye Lu, Max Q. -H. Meng
日本語で読む → - 論文自動運転/強化学習ロボティクス
模倣学習と強化学習を組み合わせた自動運転レーシング
模倣学習と強化学習を組み合わせたハイブリッド構成で自動運転車のレース用制御方針を20時間未満で学習し、人間の最速ラップより0.96秒速い走行を実現した。
原題: Autonomous Racing using a Hybrid Imitation-Reinforcement Learning Architecture ／ Chinmay Vilas Samak, Tanmay Vilas Samak, Sivanathan Kandhasamy
日本語で読む → - 論文形式検証・テストcs.SE
合成された安全監督コントローラの完全テスト手法
形式検証で合成したロボット・自律システム向け安全監督コントローラに対し、抽象テスト参照から完全なテストスイートを生成・適用する手法を提案する。
原題: Complete Test of Synthesised Safety Supervisors for Robots and Autonomous Systems ／ Mario Gleirscher, Jan Peleska
日本語で読む → - 論文水中ナビゲーションロボティクス
AquaVis: 水中ロボットのための視認性を考慮した自律ナビゲーションフレームワーク
複数の視覚対象を追跡しながら障害物を回避し、視認性を最大化するリアルタイム3D経路計画をAUV向けに実現した。
原題: AquaVis: A Perception-Aware Autonomous Navigation Framework for Underwater Vehicles ／ Marios Xanthidis, Michail Kalaitzakis, Nare Karapetyan 他
日本語で読む → - 論文運動計画ロボティクス
平面上をスピン回転しながら転がる球の運動計画
平面上の直線経路を転がる球について、ダルブー枠の運動学に基づく仮想曲面で制御入力を生成し、反復アルゴリズムで目標姿勢へ収束させる幾何学的運動計画法を提案した。
原題: Motion Planning of a Spin-Rolling Sphere on a Plane ／ Seyed Amir Tafrishi, Mikhail Svinin, Motoji Yamamoto 他
日本語で読む → - 論文意味地図構築ロボティクス
フロンティア探索中の意味地図構築に向けた効率的なプレート発見
YOLOv2とセグメンテーションでドアプレートを検出・位置推定し、探索を中断して確認するアルゴリズムにより、人手なしで部屋の意味情報を地図に付与する手法を提案した。
原題: Efficient Placard Discovery for Semantic Mapping During Frontier Exploration ／ David Balaban, Harshavardhan Jagannathan, Henry Liu 他
日本語で読む → - 論文LiDAR自己位置推定画像認識
CoFi: 効率的な長期利用可能な点群地図におけるLiDAR自己位置推定のための粗から細へのICP
複数のボクセル解像度で点群をダウンサンプリングし、粗い点群から細かい点群へと段階的に位置合わせを精緻化するCoarse-to-Fine ICPを提案し、LiDAR自己位置推定の精度を向上させた。
原題: CoFi: Coarse-to-Fine ICP for LiDAR Localization in an Efficient Long-lasting Point Cloud Map ／ Yecheng Lyu, Xinming Huang, Ziming Zhang
日本語で読む → - 論文自己位置推定ロボティクス
インフラセンシングを用いた移動ロボットの集合論的自己位置推定
センサと運動モデルのノイズ上限を仮定し、ロボットの位置・姿勢を集合で過大評価する集合論的自己位置推定法を提案し、自動駐車や全方位ロボット実験でFastSLAMより頑健なことを示した。
原題: Set-theoretic Localization for Mobile Robots with Infrastructure-based Sensing ／ Xiao Li, Yutong Li, Nan Li 他
日本語で読む → - 論文空中マニピュレーションロボティクス
AeCoM：可変負荷とテンドン弛み防止のための精密運動学モデリングを備えた空中連続体マニピュレータ
テンドン駆動の連続体アームをクアッドロータに搭載した空中マニピュレータを提案し、可変負荷に対応するセンサベース運動学モデルとテンドン弛み防止機構を開発して実験検証した。
原題: AeCoM: An Aerial Continuum Manipulator with Precise Kinematic Modeling for Variable Loading and Tendon-slacking Prevention ／ Rui Peng, Zehao Wang, Peng Lu
日本語で読む → - 論文HRIロボティクス
CobotAR：全方位投影画像とDNNジェスチャー認識によるロボットとのインタラクション
ウェアラブル端末なしで、6自由度ロボットに搭載したモバイルプロジェクタによるAR空間表示とDNNジェスチャー認識を用いて直感的なヒューマンロボットインタラクションを実現するシステムを提案した。
原題: CobotAR: Interaction with Robots using Omnidirectionally Projected Image and DNN-based Gesture Recognition ／ Nazarova Elena, Sautenkov Oleg, Altamirano Cabrera Miguel 他
日本語で読む → - 論文人間-ロボット協調/センサフュージョンロボティクス
協調人間-ロボットセンシングのための確率的意味データ関連付け
人間からの意味的センサデータに誤りや参照の曖昧さがある状況で、それを確率的に関連付けてロボットの状態推定を頑健にするPSDAアルゴリズムを提案した論文。
原題: Probabilistic Semantic Data Association for Collaborative Human-Robot Sensing ／ Shohei Wakayama, Nisar Ahmed
日本語で読む → - 論文自動運転/強化学習機械学習
混合交通の信号交差点における自動運転の統合意思決定と制御のための自己学習知能
車・自転車・歩行者が混在する信号交差点に対応するため、参加者の種類や数を柔軟に扱える動的置換状態表現を導入し、統合意思決定・制御の枠組みで安全な運転方策をオフライン学習する手法を提案した。
原題: Self-learned Intelligence for Integrated Decision and Control of Automated Vehicles at Signalized Intersections ／ Yangang Ren, Jianhua Jiang, Dongjie Yu 他
日本語で読む → - 論文群制御ロボティクス
同期クロック距離・角度相対音響航法：複数AUVの測位・指令・制御・協調の統合手法
単一ビーコンと各AUVの原子時計・USBLアレイによる片方向音響信号のみで、多数のAUVが自機の相対位置を測位し、機体間通信なしに群として協調行動できるスケーラブルな航法手法を提案した。
原題: Synchronous-Clock Range-Angle Relative Acoustic Navigation: A Unified Approach to Multi-AUV Localization, Command, Control and Coordination ／ Nicholas R. Rypkema, Henrik Schmidt, Erin M. Fischell
日本語で読む → - 論文言語接地自然言語
自然言語を持ち上げられたLTLに写像することで新規ドメインへ汎化する手法
自然言語のタスク指示を中間的な文脈クエリ表現を介してLTLテンプレートに結びつけ、未知の物体参照にも汎化できるようにした研究。
原題: Generalizing to New Domains by Mapping Natural Language to Lifted LTL ／ Eric Hsiung, Hiloni Mehta, Junchi Chu 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
把持最適化による高速慣性搬送のための動作計画
エンドエフェクタの加速度制約を組み込んだ時間最適化動作計画により、開いた容器の中身をこぼさずに高速搬送を実現した。
原題: GOMP-FIT: Grasp-Optimized Motion Planning for Fast Inertial Transport ／ Jeffrey Ichnowski, Yahav Avigal, Yi Liu 他
日本語で読む → - 論文データセット生成画像認識
Omnidata：3Dスキャンからマルチタスク中間視覚データセットを生成するスケーラブルなパイプライン
実世界の3Dスキャンをパラメトリックにサンプリング・レンダリングして多タスク視覚データセットを生成するパイプラインを提案し、生成データのみで学習したモデルが複数の視覚ベンチマークで最先端性能を達成した。
原題: Omnidata: A Scalable Pipeline for Making Multi-Task Mid-Level Vision Datasets from 3D Scans ／ Ainaz Eftekhar, Alexander Sax, Roman Bachmann 他
日本語で読む → - 論文ナビゲーション画像認識
連続環境での指示誘導ナビゲーションのためのウェイポイントモデル
言語指示に従う連続環境ナビゲーション(VLN-CE)において、低レベル行動から連続ウェイポイント予測まで表現力を変えたモデルを比較し、実行時間と成功率のトレードオフを分析した上で、公開リーダーボードで成功率を4%向上させる新たな最先端を達成した。
原題: Waypoint Models for Instruction-guided Navigation in Continuous Environments ／ Jacob Krantz, Aaron Gokaslan, Dhruv Batra 他
日本語で読む → - 論文言語接地画像認識
TEACh: 対話しながら家事タスクを遂行する身体性エージェントのデータセット
家庭内タスクを人間同士の対話で協力して遂行する3000以上の対話データセットTEAChを構築し、対話理解・言語接地・タスク実行のベンチマークを提案した論文。
原題: TEACh: Task-driven Embodied Agents that Chat ／ Aishwarya Padmakumar, Jesse Thomason, Ayush Shrivastava 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
非ゼロ速度でのピッキング動作を対話的デモンストレーションから学習する
人間のデモとテレオペによる修正フィードバックから、ガウス過程を用いて連続的なピック&プレース動作の速度ダイナミクスを学習し、非専門家でも高速かつ信頼性の高い実行を可能にするフレームワークを提案した。
原題: Learning to Pick at Non-Zero-Velocity from Interactive Demonstrations ／ Anna Mészáros, Giovanni Franzese, Jens Kober
日本語で読む → - 論文3D知覚画像認識
ASH: 3D知覚のための並列空間ハッシュのモダンフレームワーク
GPU上の並列空間ハッシュを高効率化し、PyTorch等と統合しやすいテンソルインターフェースを提供するASHを提案。点群ボクセル化や体積再構成など大規模3D知覚タスクで高性能を示した。
原題: ASH: A Modern Framework for Parallel Spatial Hashing in 3D Perception ／ Wei Dong, Yixing Lao, Michael Kaess 他
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