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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: 2021/9/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集

• 論文ナビゲーションロボティクス2021/9/1

  不整地屋外環境における深層強化学習を用いた信頼性の高い経路計画

  地形の高低差マップとロボット姿勢から注意マスクを生成し、安定性の低い領域を避けるコストマップと動的に実行可能な軌道を算出するナビゲーション手法を提案した。実機実験で成功率35%向上、標高勾配26%低減を達成した。

  原題: TERP: Reliable Planning in Uneven Outdoor Environments using Deep Reinforcement Learning ／ Kasun Weerakoon, Adarsh Jagan Sathyamoorthy, Utsav Patel 他

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• 論文経路計画/強化学習ロボティクス2021/9/1

  深層強化学習を用いたUAVアクティブセンシングのための適応的情報経路計画

  深層強化学習と木探索を組み合わせ、未知環境を探索するUAVの情報価値を最大化する経路計画手法を提案し、計算量を8〜10倍削減しつつ既存手法と同等の性能を実現した。

  原題: Adaptive Informative Path Planning Using Deep Reinforcement Learning for UAV-based Active Sensing ／ Julius Rückin, Liren Jin, Marija Popović

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• 論文マニピュレーションロボティクス2021/9/1

  ADMMによる実時間マルチコンタクトモデル予測制御

  接触の発生・解除を伴う系に対し、ADMMに基づくコンセンサス相補性制御で接触スケジューリングを並列化し、実時間で動作するモデル予測制御を実現した。

  原題: Real-Time Multi-Contact Model Predictive Control via ADMM ／ Alp Aydinoglu, Michael Posa

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• 論文全身制御ロボティクス2021/9/1

  並列脚ロボットのための運動/力伝達性を考慮した全身制御

  並列脚ロボットの運動/力伝達性(MFT)指標を全身制御に組み込み、オフラインで構築したMFT好適空間を加速度レベルの多面体ソフト制約として用いることで、高速・高加速度動作を実現した研究。

  原題: Whole-Body Control with Motion/Force Transmissibility for Parallel-Legged Robot ／ Jiajun Wang, Gang Han, Xiaozhu Ju 他

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• 論文歩行ロボティクス2021/9/1

  到達可能性に基づくクラスタリングで歩行スキルを効率的に学習

  状態間の遷移しやすさを表す到達可能性指標で状態空間をクラスタリングし、自動発見した代表姿勢を初期状態に使うことで、四足ロボットの転倒復帰などの歩行スキルを少ない試行で頑健に学習する手法を提案した。

  原題: Accessibility-Based Clustering for Efficient Learning of Locomotion Skills ／ Chong Zhang, Wanming Yu, Zhibin Li

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• 論文sim2realロボティクス2021/9/1

  微分可能シミュレーションの並列化によるシミュレーションパラメータの確率的推論

  実世界のセンサ計測からシミュレータの物理パラメータをベイズ推論で推定する手法を提案し、GPU並列化と微分可能シミュレーションにより非線形・劣駆動系でも高精度にパラメータ分布を推定できることを示した。

  原題: Probabilistic Inference of Simulation Parameters via Parallel Differentiable Simulation ／ Eric Heiden, Christopher E. Denniston, David Millard 他

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• 論文最適制御ロボティクス2021/9/1

  推論と数値最適化を組み合わせた最適制御

  KL制御の枠組みで推論問題を定式化し、二次最適化法の解を近似する適応分布から最適制御を求める手法を提案。MPPIやiLQGを上回るサンプル効率と品質をマニピュレーション・障害物回避で示した。

  原題: Optimal Control via Combined Inference and Numerical Optimization ／ Daniel Layeghi, Steve Tonneau, Michael Mistry

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• 論文セグメンテーションロボティクス2021/9/1

  階層的遮蔽モデリングによる未見物体のアモーダルインスタンスセグメンテーション

  未見物体の可視マスク・アモーダルマスク・遮蔽領域を階層的に推論するHOM手法を提案し、卓上・屋内・ビン環境でSOTAを達成した研究。

  原題: Unseen Object Amodal Instance Segmentation via Hierarchical Occlusion Modeling ／ Seunghyeok Back, Joosoon Lee, Taewon Kim 他

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• 論文SLAMロボティクス2021/9/1

  CT-ICP: ループ閉じ込みを備えたリアルタイム弾性LiDARオドメトリ

  スキャンマッチングに連続性と不連続性を組み合わせた弾性歪み補正で高精度・高ロバストなLiDARオドメトリを実現し、標高画像マッチングによるループ検出で完全なSLAMを構築した論文。

  原題: CT-ICP: Real-time Elastic LiDAR Odometry with Loop Closure ／ Pierre Dellenbach, Jean-Emmanuel Deschaud, Bastien Jacquet 他

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• 論文テスト/検証ロボティクス2021/9/1

  適応的実験計画による時相論理仕様に基づくロボット制御器の自動テスト

  信号時相論理の滑らかなロバスト性指標と適応的実験計画を組み合わせ、限られた実験予算でブラックボックス制御系の仕様に対するロバスト性を効率的に評価する手法を提案した論文。

  原題: Automated Testing with Temporal Logic Specifications for Robotic Controllers using Adaptive Experiment Design ／ Craig Innes, Subramanian Ramamoorthy

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• 論文変形物体操作ロボティクス2021/9/1

  オフライン・オンライン学習を併用した変形可能な線状物体の形状制御

  変形可能な線状物体の局所線形変形モデルをニューラルネットでオフライン学習し、適応制御器でオンライン更新しながら形状制御を高精度に実現した研究。

  原題: Shape Control of Deformable Linear Objects with Offline and Online Learning of Local Linear Deformation Models ／ Mingrui Yu, Hanzhong Zhong, Xiang Li

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• 論文デジタルツインロボティクス2021/9/1

  クラウド生産におけるデジタルツインの構築と検証

  高分子複合材料製品の設計段階で物理・機械特性を評価するため、深層ニューラルネットワークを用いて環境やセンサ変化に適応できるデジタルツインを構築する手法を提案した論文。

  原題: Creation and Verification of Digital Twins in Cloud Production ／ Maksim Kubrikov, Mikhail Saramud, Angelina Petetskaya 他

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• 論文マニピュレーション画像認識2021/9/1

  関節物体のための汎用操作ポリシーネットワークUMPNet

  単一画像から任意の関節物体を操作する閉ループ行動系列を推論するポリシーを提案し、自己誘導探索とArrow-of-Time属性により人間のデモなしで学習・汎化を実現した。

  原題: UMPNet: Universal Manipulation Policy Network for Articulated Objects ／ Zhenjia Xu, Zhanpeng He, Shuran Song

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• 論文知覚・視線制御ロボティクス2021/9/1

  どこを見るべきか？動的環境における全身衝突回避のための最適化視線制御

  移動ロボットが軌道制約下で頭部カメラをどう動かせば障害物回避に効果的な知覚が得られるかを初めて定式化し、ボクセル報酬とモーションプリミティブを組み合わせた貪欲最適化で解決した研究。

  原題: Where Should I Look? Optimised Gaze Control for Whole-Body Collision Avoidance in Dynamic Environments ／ Mark Nicholas Finean, Wolfgang Merkt, Ioannis Havoutis

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• 論文マルチエージェント強化学習ロボティクス2021/9/1

  センシング・通信・自己位置推定制約下での持続的監視のためのマルチエージェント深層強化学習

  位置推定精度の異なる2種のロボット群が、限られたセンシング・通信・自己位置推定制約の中で環境不確実性を最小化するよう持続的に監視するため、グラフ畳み込みを用いたMARL手法GALOPPを提案した論文。

  原題: Multi-Agent Deep Reinforcement Learning For Persistent Monitoring With Sensing, Communication, and Localization Constraints ／ Manav Mishra, Prithvi Poddar, Rajat Agarwal 他

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• 論文接触計画ロボティクス2021/9/1

  ランダム化平滑化による接触を介したバンドル勾配

  接触を含む非平滑な力学系において、ランダム化平滑化を用いて勾配のサンプリング近似（勾配バンドル）を定式化し、iLQRと組み合わせることでマニピュレーションの接触計画問題の収束を改善した論文。

  原題: Bundled Gradients through Contact via Randomized Smoothing ／ H. J. Terry Suh, Tao Pang, Russ Tedrake

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• 論文制御理論ロボティクス2021/9/1

  幾何学的ファブリック：古典力学を一般化し行動の物理を捉える

  古典力学をフィンスラー幾何学へ拡張し、安定性を保ちながら挙動を設計できる新たな制御理論「幾何学的ファブリック」を提案し、RMPを上回る性能をロボット実験で示した。

  原題: Geometric Fabrics: Generalizing Classical Mechanics to Capture the Physics of Behavior ／ Karl Van Wyk, Mandy Xie, Anqi Li 他

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• 論文歩行ロボティクス2021/9/1

  強化学習による歩行訓練のための個別化インピーダンス景観の形成

  歩行訓練向けに、被験者の運動能力と課題要求に応じて力場を位相依存的に自律的に再形成する適応型アシスト・アズ・ニーデッド制御器を提案し、健常者によるトレッドミル訓練で有効性を検証した。

  原題: Shaping Individualized Impedance Landscapes for Gait Training via Reinforcement Learning ／ Yufeng Zhang, Shuai Li, Karen J. Nolan 他

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• 論文LiDARオドメトリロボティクス2021/9/1

  自動運転向けLiDARオドメトリ手法のサーベイ

  LiDARオドメトリの既存手法をパイプラインと中間ステップごとに整理し、対応付けの種類で分類して長所・短所を比較、KITTIデータセットでの精度と速度も比較したサーベイ論文。

  原題: LiDAR Odometry Methodologies for Autonomous Driving: A Survey ／ Nikhil Jonnavithula, Yecheng Lyu, Ziming Zhang

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• 論文3D姿勢予測画像認識2021/9/1

  Skeleton-Graph: 2D観測からの長期3D動作予測のための深層時空間グラフCNN

  2D骨格から将来の3D骨格を単一パスで予測する時空間グラフCNNを提案し、関節間の空間的相互作用をグラフ構造でモデル化することで長期予測の誤差発散を抑えた。

  原題: Skeleton-Graph: Long-Term 3D Motion Prediction From 2D Observations Using Deep Spatio-Temporal Graph CNNs ／ Abduallah Mohamed, Huancheng Chen, Zhangyang Wang 他

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• 論文LiDARセグメンテーション画像認識2021/9/1

  Panoptic nuScenes：LiDARパノプティックセグメンテーションとトラッキングのための大規模ベンチマーク

  nuScenesデータセットを拡張し、LiDAR点群に対するセマンティック/パノプティックセグメンテーションとパノプティックトラッキングの点単位正解アノテーションを付与した大規模ベンチマークを構築し、各タスクの強力なベースラインと新しい評価指標を提案した論文。

  原題: Panoptic nuScenes: A Large-Scale Benchmark for LiDAR Panoptic Segmentation and Tracking ／ Whye Kit Fong, Rohit Mohan, Juana Valeria Hurtado 他

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• 論文マルチエージェント経路探索ロボティクス2021/9/1

  選択的通信を学習するマルチエージェント経路探索

  マルチエージェント経路探索において、全員へのブロードキャストではなく、意思決定に影響を与える近傍のエージェントのみを選んで通信する手法を提案した論文。

  原題: Learning Selective Communication for Multi-Agent Path Finding ／ Ziyuan Ma, Yudong Luo, Jia Pan

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• 論文触覚ロボティクス2021/9/1

  Taxim: GelSight触覚センサのための例ベースシミュレーションモデル

  GelSight触覚センサの光学応答とマーカー移動を例ベースのルックアップテーブルと弾性変形理論で高速にシミュレーションするモデルを提案し、実センサの少数データで校正可能にした。

  原題: Taxim: An Example-based Simulation Model for GelSight Tactile Sensors ／ Zilin Si, Wenzhen Yuan

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• 論文力制御ロボティクス2021/9/1

  リアルタイム剛性検出に基づくロボットマニピュレーションの学習型適応力制御

  力フィードバックとリアルタイムの剛性検出から制御パラメータを生成する適応モジュールを提案し、価値反復で最適方策を学習して腕の異なる部位に安定かつ高速に目標力を加えられることを示した。

  原題: Learning Based Adaptive Force Control of Robotic Manipulation Based on Real-Time Object Stiffness Detection ／ Zhaoxing Deng, Xutian Deng, Miao Li

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• 論文安全制御制御2021/9/1

  動的な空間リスク下におけるリスク知覚を考慮した制御設計

  累積プロスペクト理論で人間のリスク知覚をモデル化し、制御バリア関数と組み合わせて安全な制御を生成する手法を提案した論文。

  原題: Risk-perception-aware control design under dynamic spatial risks ／ Aamodh Suresh, Sonia Martinez

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• 論文経路計画ロボティクス2021/9/1

  RRTを用いた自律型水中ロボットマニピュレータの経路計画

  水中ロボットマニピュレータの経路計画のため、RRTと運動学モデルを統合したRRTAUVMSアルゴリズムを提案し、従来のRRTより効率を改善した。

  原題: Autonomous Underwater Vehicle-Manipulator Systems Path Planning with RRTAUVMS Algorithm ／ Xiaoxu Cao, Linyi Gu, JunChen Mu 他

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• 論文視覚的タスク計画ロボティクス2021/9/1

  視覚的タスク計画における再構成ベースと対照学習ベースのモデル比較

  画像からの状態表現学習において、再構成損失と対照損失を比較し、タスク事前知識を活用する対照学習モデルが視覚的タスク計画で優れることを示した研究。

  原題: Comparing Reconstruction- and Contrastive-based Models for Visual Task Planning ／ Constantinos Chamzas, Martina Lippi, Michael C. Welle 他

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• 論文sim2realロボティクス2021/9/1

  勾配をたどれ：微分可能物理で現実ギャップを越えるRealityGrad

  微分可能物理と実機ロールアウトを組み合わせ、sim2real転送とreal2simモデル最適化を反復的に行う手法を提案。実機マニピュレータの動的制御で誤差を2/3削減し、1反復22分未満で効率的に現実ギャップを縮めることを示した。

  原題: Follow the Gradient: Crossing the Reality Gap using Differentiable Physics (RealityGrad) ／ Jack Collins, Ross Brown, Jürgen Leitner 他

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• 論文軌道予測ロボティクス2021/9/1

  時空間畳み込みネットワークを用いた操縦意図ベースの自動運転車軌道予測

  高速道路での車両間の過去の相互作用から将来の操縦意図を推定し、時空間畳み込みネットワークで5秒先までの軌道を予測するデータ駆動手法を提案した。

  原題: Maneuver-based Trajectory Prediction for Self-driving Cars Using Spatio-temporal Convolutional Networks ／ Benedikt Mersch, Thomas Höllen, Kun Zhao 他

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• 論文経路計画ロボティクス2021/9/1

  VORRT-COLREGs: 速度障害物とRRTを組み合わせた海上衝突予防規則準拠の自律航行船経路計画手法

  速度障害物法とRRTを統合し、海上衝突予防規則(COLREGs)を守りながら自律航行船の安全な経路を生成するハイブリッドプランナを提案し、様々な衝突シナリオで有効性を示した。

  原題: VORRT-COLREGs: A Hybrid Velocity Obstacles and RRT Based COLREGs-Compliant Path Planner for Autonomous Surface Vessels ／ Rahul Dubey, Sushil J Louis

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