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: 2021/9/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集

• 論文群制御ロボティクス2021/9/1

  知識ベース神経常微分方程式による群れ行動の学習

  群れの軌道観測のみから分散型の単体ロボット制御則を、知識ベース神経ODEを用いて学習する枠組みを提案し、2D/3Dの群れで訓練効率とスケーラビリティを示した。

  原題: Learning to Swarm with Knowledge-Based Neural Ordinary Differential Equations ／ Tom Z. Jiahao, Lishuo Pan, M. Ani Hsieh

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• 論文SLAM推論ロボティクス2021/9/1

  SLAM因子グラフにおける非ガウス推論のためのネステッドサンプリング

  因子グラフ上の事後分布をネステッドサンプリングで直接サンプリングするNSFGを提案し、非ガウス・マルチモーダルなSLAM推論を従来法より堅牢かつ高速に解く。

  原題: Nested Sampling for Non-Gaussian Inference in SLAM Factor Graphs ／ Qiangqiang Huang, Alan Papalia, John J. Leonard

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• 論文車輪脚ロボットロボティクス2021/9/1

  車輪脚ロボットのバランス制御と姿勢最適化による高障害物踏破

  車輪脚四足ロボットにおいて、二次計画法による姿勢最適化と力制御を組み合わせ、車輪の牽引力と機体バランスを保ちながら0.36mの障害物や階段を転がり越える手法を提案した。

  原題: Balancing Control and Pose Optimization for Wheel-legged Robots Navigating High Obstacles ／ Junheng Li, Junchao Ma, Quan Nguyen

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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SLAMロボティクス2021/9/1

  CLINS：LiDAR慣性系のための連続時間軌道推定

  LiDARと慣性センサを融合するSLAM向けに、非剛体レジストレーションで連続時間軌道を推定し、ループ閉じ込み時の大域最適化を二状態補正で効率化する手法を提案した論文。

  原題: CLINS: Continuous-Time Trajectory Estimation for LiDAR-Inertial System ／ Jiajun Lv, Kewei Hu, Jinhong Xu 他

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• 論文GNSS拒否航法/RNNeess.SP2021/9/1

  低コスト慣性センサとリカレントニューラルネットワークによるGPS拒否環境下の航法

  低コストの慣性センサのみを用い、RNNでドローンの位置・速度を推定することでGPS信号喪失時でも航法を可能にする手法を提案し、実飛行データで検証した。

  原題: GPS-Denied Navigation Using Low-Cost Inertial Sensors and Recurrent Neural Networks ／ Ahmed AbdulMajuid, Osama Mohamady, Mohannad Draz 他

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• 論文V2X通信制御2021/9/1

  自動運転車とドローンのV2X通信連携

  DSRCと4G WebSocketを用いて地上車両とUAV間の通信リンクを構築し、実環境デモで位置情報や撮影画像の伝送を検証した。

  原題: V2X Communication Between Connected and Automated Vehicles (CAVs) and Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) ／ Ozgenur Kavas-Torris, Sukru Yaren Gelbal, Mustafa Ridvan Cantas 他

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• 論文ヒューマンインザループ学習画像認識2021/9/1

  ロボット搭載物体検出器のための好奇心駆動型リアルタイム学習

  ロボット上での物体検出器のオンライン学習において、深層強化学習で「いつ人間に正解を尋ね、いつ移動するか」を決める方策を学習し、未学習手法の3倍以上の効率で訓練できることを示した論文。

  原題: Autonomous Curiosity for Real-Time Training Onboard Robotic Agents ／ Ervin Teng, Bob Iannucci

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• 論文適応制御ロボティクス2021/9/1

  未知ペイロードを搭載するクアッドロータの適応制御

  未知のペイロード搭載時に動特性が変化するクアッドロータに対し、事前知識を必要としない適応制御手法を2種類提案した論文。

  原題: Adaptive Controllers for Quadrotors Carrying Unknown Payloads ／ Viswa Narayanan Sankaranarayanan

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• 論文手術ロボティクスロボティクス2021/9/1

  形式検証を用いた安全強化学習による自律手術支援ロボットの組織牽引

  手術サブタスク自動化のための安全制約付き強化学習フレームワークを提案し、形式検証で危険状態の確率を評価して安全動作を保証した。

  原題: Safe Reinforcement Learning using Formal Verification for Tissue Retraction in Autonomous Robotic-Assisted Surgery ／ Ameya Pore, Davide Corsi, Enrico Marchesini 他

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• 論文歩行ロボティクス2021/9/1

  有限状態機械を方策で変調するロバスト四脚歩行制御

  脚式ロボットの制御において、軌道生成器の代わりに接触を考慮した有限状態機械を方策ネットワークで変調するPM-FSMを提案し、未知の外乱や難地形に対する歩行のロバスト性を高めた。

  原題: PM-FSM: Policies Modulating Finite State Machine for Robust Quadrupedal Locomotion ／ Ren Liu, Nitish Sontakke, Sehoon Ha

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• 論文ソフトロボティクスロボティクス2021/9/1

  区分的一様ジョイントモデルによるソフトロボットアームの統一的な運動学・動力学モデリング

  各セグメントがねじれなしで平面上で変形するという仮定のもと、ソフトアームを直列ユニバーサルジョイントロボットと等価とみなして3次元の運動学・動力学モデルを構築し、重力や外力下での精度がPCCモデルより大幅に高いことを実験で示した論文。

  原題: Unified Kinematic and Dynamical Modeling of a Soft Robotic Arm by a Piecewise Universal Joint Model ／ Zhanchi Wang, Gaotian Wang, Nikolaos M. Freris

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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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• 論文音響認識cs.SD2021/9/1

  自動運転における緊急車両のサイレン音検知と位置推定

  2つの低コストマイクのみを用いて、実走行データの収集からモデル配備までを構築し、サイレンの有無検知と方向・距離の音源定位を50ms以内の低遅延で実現した研究。

  原題: Emergency Vehicles Audio Detection and Localization in Autonomous Driving ／ Hongyi Sun, Xinyi Liu, Kecheng Xu 他

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• 論文安全制御制御2021/9/1

  ロバストなニューラルLyapunov-Barrier関数による安全な非線形制御

  モデル不確かさに頑健な制御Lyapunov-Barrier関数を学習し、安全性と安定性を保証するフィードバック制御器を合成する手法を提案。ロバストMPCと同等以上の性能を1桁低い計算コストで実現した。

  原題: Safe Nonlinear Control Using Robust Neural Lyapunov-Barrier Functions ／ Charles Dawson, Zengyi Qin, Sicun Gao 他

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• 論文交通マルチエージェントロボティクス2021/9/1

  位相的ブレイドによる交通シーンでのマルチエージェント相互作用の分析

  交通における複雑なマルチエージェントの相互作用を位相的ブレイドで表現し、相互作用の重要イベントを捉えつつ結果空間を列挙・複雑度評価できる枠組みを提案した論文。

  原題: Analyzing Multiagent Interactions in Traffic Scenes via Topological Braids ／ Christoforos Mavrogiannis, Jonathan DeCastro, Siddhartha S. Srinivasa

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• 論文群制御ロボティクス2021/9/1

  ストリームベース衝突回避を統合したDRL分散フォーメーション制御

  深層強化学習を用い、局所センサ情報のみでフォーメーション追従誤差と衝突率を同時最適化する分散制御手法を提案し、既存手法より優れることを示した。

  原題: A drl based distributed formation control scheme with stream based collision avoidance ／ Xinyou Qiu, Xiaoxiang Li, Jian Wang 他

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• 論文不確実性推定ロボティクス2021/9/1

  ロボットを信頼せよ！スパースガウス過程によるニューラルネットワークの予測不確実性推定

  DNNをスパースガウス過程の混合専門家として理論的に位置づけ、ロボットタスクで高速かつ信頼性の高い予測不確実性推定を実現した研究。

  原題: Trust Your Robots! Predictive Uncertainty Estimation of Neural Networks with Sparse Gaussian Processes ／ Jongseok Lee, Jianxiang Feng, Matthias Humt 他

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• 論文遠隔操作ロボティクス2021/9/1

  球面レンダリングによる低遅延没入型6D遠隔可視化

  6Dロボットアームに搭載したステレオカメラの映像を球面としてレンダリングし、頭部姿勢変化に高速追従する低遅延VR遠隔操作手法を提案。

  原題: Low-Latency Immersive 6D Televisualization with Spherical Rendering ／ Max Schwarz, Sven Behnke

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• 論文シーン生成/探索ロボティクス2021/9/1

  グラフベースの散らかったシーン生成と深層強化学習による対話的探索

  シーングラマとGNNで多様な散らかったシーンを生成し、深層強化学習で隠れた物体を効率的に探索するロボット方策を学習、実機UR10でも検証した論文。

  原題: Graph-based Cluttered Scene Generation and Interactive Exploration using Deep Reinforcement Learning ／ K. Niranjan Kumar, Irfan Essa, Sehoon Ha

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• 論文マニピュレーションロボティクス2021/9/1

  クラウド上のロボット競技会：Real Robot Challenge

  遠隔操作可能な3本指ロボットプラットフォームを構築し、世界中のチームが参加できる器用な物体操作の競技会を開催した。競技で収集した数百時間分のデータセットも公開している。

  原題: Real Robot Challenge: A Robotics Competition in the Cloud ／ Stefan Bauer, Felix Widmaier, Manuel Wüthrich 他

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• 論文交通予測ロボティクス2021/9/1

  PredictionNet：計画・制御・シミュレーションのためのリアルタイム統合確率的交通予測

  周囲の交通エージェントと自車の将来運動を単一パスで確率的に予測するDNNを提案し、実車制御や交通シミュレーションに応用した研究。

  原題: PredictionNet: Real-Time Joint Probabilistic Traffic Prediction for Planning, Control, and Simulation ／ Alexey Kamenev, Lirui Wang, Ollin Boer Bohan 他

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• 論文リハビリテーションロボティクスロボティクス2021/9/1

  MS患者の反応時間とバランス能力を評価・リハビリする3自由度ロボットプラットフォーム

  多発性硬化症患者のバランス障害に対し、足首の角度運動と足圧・重心計測を可能にする3自由度パラレルマニピュレータを設計・実装し、実験評価した論文。

  原題: A 3-DoF Robotic Platform for the Rehabilitation and Assessment of Reaction Time and Balance Skills of MS Patients ／ Tugce Ersoy, Elif Hocaoglu

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• 論文VIOロボティクス2021/9/1

  深層ニューラルネットワークを使わずに学習可能な解釈可能なBEVベースVIO

  微分可能なUKFとカメラ投影を組み合わせ、BEV画像から5自由度の姿勢推定を end-to-end で学習する解釈可能なVIO手法を提案。

  原題: Learning Interpretable BEV Based VIO without Deep Neural Networks ／ Zexi Chen, Haozhe Du, Xuecheng Xu 他

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• 論文全身制御ロボティクス2021/9/1

  タスク優先度遷移を伴う全身制御のための再帰的階層射影

  タスク優先度の遷移を伴う全身制御を階層型二次計画問題として定式化し、再帰的階層射影行列により計算コストを増やさずタスク精度も損なわない手法を提案した。

  原題: Recursive Hierarchical Projection for Whole-Body Control with Task Priority Transition ／ Gang Han, Jiajun Wang, Xiaozhu Ju 他

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• 論文自己位置推定ロボティクス2021/9/1

  インフラノードを活用した自動運転車両の自己位置推定

  路側のスマートインフラノードの知覚情報と車載の低コスト慣性センサを融合し、高価な慣性航法装置や計算負荷の高い視覚処理なしで高精度な車両位置推定を実現した。

  原題: Infrastructure Node-based Vehicle Localization for Autonomous Driving ／ Elijah S. Lee, Ankit Vora, Armin Parchami 他

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• 論文状態推定制御2021/9/1

  断続的な速度・ベクトル計測を用いた非線形姿勢推定

  連続的な角速度・加速度と断続的な線速度・慣性ベクトル計測からSO(3)上の姿勢を推定する非線形オブザーバと、ほぼ大域的な漸近安定性を保証するハイブリッドオブザーバを提案した論文。

  原題: Nonlinear Attitude Estimation Using Intermittent Linear Velocity and Vector Measurements ／ Miaomiao Wang, Abdelhamid Tayebi

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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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• 論文マニピュレーションロボティクス2021/9/1

  カテゴリレベルでタスクに適した把持をシミュレーションから学習するCaTGrasp

  産業用物体のタスクに適した把持を、実世界データ収集や人手注釈なしにシミュレーションのみで学習する枠組みを提案し、カテゴリレベルの正準表現で新規物体へ把持を転移できることを示した。

  原題: CaTGrasp: Learning Category-Level Task-Relevant Grasping in Clutter from Simulation ／ Bowen Wen, Wenzhao Lian, Kostas Bekris 他

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