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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: 2021/10/1 ／ 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 →- 論文手術ロボットロボティクス
ロボット手術のための中耳・副鼻腔の幾何学的アトラス
内視鏡ロボット手術の設計・最適化のため、複数患者のスキャンから中耳と副鼻腔の作業空間の平均サイズを幾何学的に定義した。
原題: Geometric Atlas of the Middle Ear and Paranasal Sinuses for Robotic Applications ／ Guillaume Michel, Durgesh Salunkhe, Philippe Bordure 他
日本語で読む → - 論文自動運転/強化学習ロボティクス
階層型計画と強化学習によるマルチレーン自動走行
行動決定・経路計画・制御の階層に状態行動空間の抽象化を組み込み、強化学習で複数車線の自動走行を実現し、シミュレーション間のモデル転移も示した論文。
原題: Multi-lane Cruising Using Hierarchical Planning and Reinforcement Learning ／ Kasra Rezaee, Peyman Yadmellat, Masoud S. Nosrati 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 → - 論文ソフトロボティクスロボティクス
BPニューラルネットワークによるソフトバイオミメティックアクチュエータの逆運動学予測
3室駆動のソフトアクチュエータの逆運動学をBPニューラルネットワークで学習し、解析モデルより高精度に先端位置と印加圧力の関係を推定した研究。
原題: Research on the Inverse Kinematics Prediction of a Soft Biomimetic Actuator via BP Neural Network ／ Huichen Ma, Junjie Zhou, Jian Zhang 他
日本語で読む → - 論文ソフトロボティクスロボティクス
熱駆動ソフト平面ロボットアームの軌道最適化
形状記憶合金ワイヤで駆動するソフトロボットアームの力学モデルを構築し、実験データで校正した上で直接配点法による軌道最適化を実現した論文。
原題: Trajectory Optimization for Thermally-Actuated Soft Planar Robot Limbs ／ Anthony Wertz, Andrew P. Sabelhaus, Carmel Majidi
日本語で読む → - 論文安全ナビゲーションロボティクス
時変外乱下での安全なリアルタイム再計画のための適応的安全マージン推定
オフラインのモンテカルロ計算で外乱レベル別の安全マージンライブラリを構築し、実行時に現在の外乱レベルを推定して最適なマージンを選択することで、安全性を保ちつつ最悪ケースの静的マージンより最大1.5倍速く飛行できる適応的手法を提案した。
原題: Adaptive Safety Margin Estimation for Safe Real-Time Replanning under Time-Varying Disturbance ／ Cherie Ho, Jay Patrikar, Rogerio Bonatti 他
日本語で読む → - 論文TAMPロボティクス
後退ホライズンとヒューリスティクスを組み合わせた論理幾何プログラミングによるタスク・モーション計画
幾何ヒューリスティクスと後退ホライズン形式を組み合わせたTAMPアルゴリズムRHH-LGPを提案し、多数物体との長期的操作タスクの計画時間を桁単位で短縮した。
原題: RHH-LGP: Receding Horizon And Heuristics-Based Logic-Geometric Programming For Task And Motion Planning ／ Cornelius V. Braun, Joaquim Ortiz-Haro, Marc Toussaint 他
日本語で読む → - 論文報酬学習ロボティクス
スケールフィードバックによる報酬関数の学習
ユーザーがスライダーで好みの度合いを伝える「スケールフィードバック」を提案し、その確率モデルに基づくロボットの報酬学習手法を開発した。シミュレーションと2件のユーザー研究で有効性を示した。
原題: Learning Reward Functions from Scale Feedback ／ Nils Wilde, Erdem Bıyık, Dorsa Sadigh 他
日本語で読む → - 論文海洋ロボティクスmath.OC
グライダー搭載ADCPによる海流推定と航法の理論的進展
水中グライダーのADCP計測から位置・速度・海流を推定する際の独立性の誤った仮定を指摘し、海流と航法の同時確率モデルと拡張カルマンスムージングを提案した理論研究。
原題: Theoretical Advances in Current Estimation and Navigation from a Glider-Based Acoustic Doppler Current Profiler (ADCP) ／ Jacob Stevens-Haas, Sarah E. Webster, Aleksandr Aravkin
日本語で読む → - 論文変形物体操作ロボティクス
微分可能シミュレータを用いた変形物体操作のための動的状態表現学習
微分可能シミュレータを訓練パイプラインに組み込み、変形物体の動的状態表現を学習する手法DiffSRLを提案し、軟体シミュレータ上のベンチマークで長期ダイナミクスと報酬予測の性能を実証した。
原題: DiffSRL: Learning Dynamical State Representation for Deformable Object Manipulation with Differentiable Simulator ／ Sirui Chen, Yunhao Liu, Jialong Li 他
日本語で読む → - 論文群制御ロボティクス
運動・センシング不確かさを考慮したマルチロボットの分散型接続維持
ロボットの運動・センシング誤差を考慮した重み付きグラフを定義し、分散型勾配制御でマルチロボット間の通信接続を維持する手法を提案・検証した論文。
原題: Decentralized Connectivity Maintenance for Multi-robot Systems Under Motion and Sensing Uncertainties ／ Akshay Shetty, Timmy Hussain, Grace Gao
日本語で読む → - 論文制御理論機械学習
学習ベース制御のための神経収縮計量の理論的概観：安定性保証付き
学習ベース制御の安定性を保証するため、最適収縮計量をニューラルネットでモデル化するNCMの理論を概説し、外乱下でも目標軌道との誤差が指数的に減少することを示した。
原題: A Theoretical Overview of Neural Contraction Metrics for Learning-based Control with Guaranteed Stability ／ Hiroyasu Tsukamoto, Soon-Jo Chung, Jean-Jacques Slotine 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3Dマッピング画像認識
NeuralBlox: 逐次観測から大規模3D地図をリアルタイム構築するニューラル暗黙表現フュージョン
シーンを潜在コードのグリッドで表現し潜在空間で直接更新することで、逐次部分観測から大規模シーンの占有マップをCPUでもリアルタイムに構築・更新できる手法を提案した論文。
原題: NeuralBlox: Real-Time Neural Representation Fusion for Robust Volumetric Mapping ／ Stefan Lionar, Lukas Schmid, Cesar Cadena 他
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 → - 論文ネットワーク評価ロボティクス
屋内環境における移動ロボットの双方向Wi-Fi通信性能の実証分析
ROSを用いた移動ロボットのWi-Fi通信性能を計測する枠組みを提案し、屋内で映像・LiDARデータ送信と操作指令受信の双方向性能を2.4GHz/5GHz帯で実験評価した。
原題: Empirical Analysis of Bi-directional Wi-Fi Network Performance on Mobile Robots in Indoor Environments ／ Pranav Pandey, Ramviyas Parasuraman
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 → - 論文自動運転検証機械学習
複雑な走行シナリオを効率的に特徴づける確率的メタモデル
自動運転車の安全性検証のため、ガウス過程やベイズニューラルネットなどのメタモデルの予測性能を比較し、効率的にテストケースを選ぶ反復手法を提案・評価した論文。
原題: Probabilistic Metamodels for an Efficient Characterization of Complex Driving Scenarios ／ Max Winkelmann, Mike Kohlhoff, Hadj Hamma Tadjine 他
日本語で読む → - 論文異常検知ロボティクス
異常を危険候補として検知する：データセットとベンチマーク
移動ロボットの視覚データから過去経験と異なる異常パターンを検出し危険回避に繋げるため、20万フレーム超の3つの新規画像データセットを構築し、マルチスケールのオートエンコーダによる異常検知性能を評価した。
原題: Sensing Anomalies as Potential Hazards: Datasets and Benchmarks ／ Dario Mantegazza, Carlos Redondo, Fran Espada 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 → - 論文人間ロボット協調ロボティクス
信頼を活用した人間とロボットの異種チームにおけるタスク割り当て
人間とロボットのチームで双方向の信頼モデルを用い、予測信頼と期待報酬に基づいてタスクを割り当てる手法を論じたレビュー・提案論文。
原題: Using Trust for Heterogeneous Human-Robot Team Task Allocation ／ Arsha Ali, Hebert Azevedo-Sa, Dawn M. Tilbury 他
日本語で読む → - 論文ロバスト制御制御
非ガウスノイズ下でのサンプリングベースロバスト制御
ノイズ分布を仮定せず、有限サンプルからPAC保証付きの遷移確率区間を持つiMDPを構築し、安全な目標到達を確率的に保証する制御器を計算する手法を提案した。
原題: Sampling-Based Robust Control of Autonomous Systems with Non-Gaussian Noise ／ Thom S. Badings, Alessandro Abate, Nils Jansen 他
日本語で読む → - 論文アフォーダンスロボティクス
操作関係グラフ構築による関係指向アフォーダンス学習
シーン内の物体間の操作関係を表すManipulation Relationship Graphを提案し、それを画像から構築するAR-Netを開発した。関係認識と操作タスクでベースラインを上回る性能を示した。
原題: Relationship Oriented Affordance Learning through Manipulation Graph Construction ／ Chao Tang, Jingwen Yu, Weinan Chen 他
日本語で読む → - 論文ヒューマンアシスト/ナビゲーション機械学習
人間から文脈的に有用な情報を要求する学習フレームワーク
エージェントが人間アシスタントに文脈に応じた豊富な情報を要求・解釈できる対話型フレームワークを提案し、未知環境でのナビゲーション成功率を最大7倍改善した。
原題: A Framework for Learning to Request Rich and Contextually Useful Information from Humans ／ Khanh Nguyen, Yonatan Bisk, Hal Daumé
日本語で読む → - 論文医療ロボティクスロボティクス
操縦可能な針のための解像度最適動作計画
体内で湾曲しながら進む医療用操縦針の自動誘導に向け、完備性と大域最適性を有限時間で保証する初の解像度最適動作計画法を提案し、肺生検シミュレーションで従来法より高速かつ高品質な計画を実現した。
原題: Resolution-Optimal Motion Planning for Steerable Needles ／ Mengyu Fu, Kiril Solovey, Oren Salzman 他
日本語で読む → - 論文強化学習機械学習
楽観的探索と分布補正を組み合わせたオフポリシー強化学習
不確実性に対する楽観性に基づく探索ポリシーとDICEによる分布補正を組み合わせ、オフポリシー強化学習のサンプル効率を改善した研究。
原題: Off-policy Reinforcement Learning with Optimistic Exploration and Distribution Correction ／ Jiachen Li, Shuo Cheng, Zhenyu Liao 他
日本語で読む → - 論文画像強調画像認識
悪天候下の自動運転のためのタスク駆動型深層画像強調ネットワーク
悪天候で劣化した画像を入力とし、車線検出や物体検出などの高レベル視覚タスクと連携して画像強調を行う低メモリなネットワークとタスク駆動型学習戦略を提案した論文。
原題: Task-Driven Deep Image Enhancement Network for Autonomous Driving in Bad Weather ／ Younkwan Lee, Jihyo Jeon, Yeongmin Ko 他
日本語で読む → - 論文運動計画ロボティクス
ガウス不確かさ下の運動計画における厳密かつ有界な衝突確率
ロボットと障害物を楕円体で近似し、ガウス分布の運動・センシング不確かさ下での衝突確率を厳密に計算する手法と、オンライン計画向けの高速な上界を提案した論文。
原題: Exact and Bounded Collision Probability for Motion Planning under Gaussian Uncertainty ／ Antony Thomas, Fulvio Mastrogiovanni, Marco Baglietto
日本語で読む → - 論文深度補完画像認識
透明物体のための点群と深度の統合補完
透明物体の歪んだ深度を点群と深度の統合補完で復元するTranspareNetを提案し、自動データセット構築でTODDを作成した研究。
原題: Seeing Glass: Joint Point Cloud and Depth Completion for Transparent Objects ／ Haoping Xu, Yi Ru Wang, Sagi Eppel 他
日本語で読む → - 論文HRI/感情認識ロボティクス
パーソナライズ感情対話を目指すマルチモーダルソーシャルロボット
音声や表情など複数モダリティから人の感情を推定し、強化学習でロボットの対話方針を最適化して個人に合わせた自然な感情インタラクションを実現するHRIフレームワークを提案した。
原題: A MultiModal Social Robot Toward Personalized Emotion Interaction ／ Baijun Xie, Chung Hyuk Park
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