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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

• 論文メタ強化学習機械学習2021/9/1

  抽象化に基づく証明可能に安全なモデルベースメタ強化学習

  非線形動的システムに対し、学習時に複数のNN制御器を訓練し、実行時にタスクに応じて選択・合成することで、未見タスクでも安全性を保証するNN制御器を構成する手法を提案した。

  原題: Provably Safe Model-Based Meta Reinforcement Learning: An Abstraction-Based Approach ／ Xiaowu Sun, Wael Fatnassi, Ulices Santa Cruz 他

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• 論文経路計画ロボティクス2021/9/1

  全地形対応の自律型農業ロボットのための経路計画

  農地での作業を自動化するため、高解像度グリッドマップ上で複数の被覆経路計画アルゴリズムを比較し、時間・空間効率や精度・頑健性の観点から評価した。

  原題: Navigational Path-Planning For All-Terrain Autonomous Agricultural Robot ／ Vedant Ghodke, Jyoti Madake

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• 論文マニピュレーションロボティクス2021/9/1

  遅延経験グラフを用いた連続ピックアンドプレース作業の高速再計画

  物体操作で変化する環境での連続タスク向けに、過去の経験を遅延グラフとして活用するハイブリッドプランナLTR*を提案し、後続タスクの計画を高速化した。

  原題: Rapid Replanning in Consecutive Pick-and-Place Tasks with Lazy Experience Graph ／ Tin Lai, Fabio Ramos

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• 論文アフォーダンス推定画像認識2021/9/1

  RGB画像からのアフォーダンスを推定するベイズ深層学習

  RGB画像から物体のアフォーダンスを予測するベイズ深層学習モデルを提案し、不確実性をMCドロップアウトと深層アンサンブルで推定して比較した研究。

  原題: Bayesian deep learning of affordances from RGB images ／ Lorenzo Mur-Labadia, Ruben Martinez-Cantin

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• 論文自動運転/安全保証ロボティクス2021/9/1

  自動運転車の学習ベース制御に対する実行時安全保証

  深層強化学習コントローラと安全保証付きベースラインコントローラを切り替えるSimplex-Driveを提案し、形式証明と車線変更シミュレーションで安全性と性能の両立を示した。

  原題: Runtime Safety Assurance for Learning-enabled Control of Autonomous Driving Vehicles ／ Shengduo Chen, Yaowei Sun, Dachuan Li 他

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• 論文ヒューマンロボットインタラクションロボティクス2021/9/1

  認知症者との回想療法を支援するロボットの強化学習による会話戦略設計

  認知症者の反応を模擬するシミュレーションモデルを構築し、強化学習で会話を促すロボットの対話戦略を学習させた研究。

  原題: Learning-Based Strategy Design for Robot-Assisted Reminiscence Therapy Based on a Developed Model for People with Dementia ／ Fengpei Yuan, Ran Zhang, Dania Bilal 他

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• 論文群衆ナビゲーションロボティクス2021/9/1

  多様な衝突回避戦略を持つ歩行者群に対するマップベース深層強化学習による群衆対応ロボットナビゲーション

  歩行者が異なる衝突回避戦略をとる群衆環境で、センサマップと歩行者の動きを表す歩行者マップを入力とする深層強化学習によりロボットのナビゲーションポリシーを学習し、シミュレータと実機で成功率が向上することを示した。

  原題: Crowd-Aware Robot Navigation for Pedestrians with Multiple Collision Avoidance Strategies via Map-based Deep Reinforcement Learning ／ Shunyi Yao1, Guangda Chen, Quecheng Qiu 他

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• 論文SLAMロボティクス2021/9/1

  AirDOS: 動的物体を活用する動的SLAM

  関節物体の剛体構造と運動の一貫性を利用し、カメラ姿勢・物体運動・3D構造を同時最適化することで、混雑環境での視覚SLAMの追跡安定性を向上させる手法を提案した。

  原題: AirDOS: Dynamic SLAM benefits from Articulated Objects ／ Yuheng Qiu, Chen Wang, Wenshan Wang 他

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• 論文遠隔操作ロボティクス2021/9/1

  遠隔ロボット操作のためのタスクレベルオーサリング

  ロボット初心者の専門家でも遠隔からロボットに作業を教えられるよう、高レベルコマンドの短い系列を指定して自律動作の区間を作るタスクレベルオーサリング手法を提案し、軽製造業の試作システムで18名のユーザー研究により検証した。

  原題: Task-Level Authoring for Remote Robot Teleoperation ／ Emmanuel Senft, Michael Hagenow, Kevin Welsh 他

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• 論文物体検出画像認識2021/9/1

  温室トマト検出のためのSSDとYOLO深層学習モデルの評価

  緑色・赤色トマトの注釈付き画像データセットを構築し、SSDとYOLO系5モデルを学習・比較して、SSD MobileNet v2が最良の検出性能を示した。

  原題: Evaluating the Single-Shot MultiBox Detector and YOLO Deep Learning Models for the Detection of Tomatoes in a Greenhouse ／ Sandro A. Magalhães, Luís Castro, Germano Moreira 他

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• 論文視覚自己位置推定ロボティクス2021/9/1

  見張りを怠らない：長期視覚自己位置推定のための深層学習特徴量

  昼夜の照明変化を跨いでロボットが自律走行できるよう、スパースキーポイントと記述子を学習し、古典的姿勢推定器と組み合わせて地図構築と自己位置推定を行う手法を提案。35.5kmの自律走行実験で有効性を検証した。

  原題: Keeping an Eye on Things: Deep Learned Features for Long-Term Visual Localization ／ Mona Gridseth, Timothy D. Barfoot

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• 論文セマンティックSLAMロボティクス2021/9/1

  密なセマンティックSLAMにおけるセマンティックセグメンテーションと姿勢推定の影響評価

  公開されている密なセマンティックSLAMアルゴリズムのセマンティックマップ品質を評価し、セグメンテーションと姿勢推定の誤差が与える影響をシミュレーション環境で分析した。セグメンテーションが最大の誤差要因であることを示した。

  原題: Evaluating the Impact of Semantic Segmentation and Pose Estimation on Dense Semantic SLAM ／ Suman Raj Bista, David Hall, Ben Talbot 他

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• 論文制御/モデリングロボティクス2021/9/1

  二時間スケールの機構・データ融合制御による自動運転車のアグレッシブ走行

  タイヤスリップが大きいアグレッシブ走行に対し、機構ベースとデータ駆動を二時間スケールで融合したモジュール型制御を提案し、TORCSで有効性を検証した論文。

  原題: Two-timescale Mechanism-and-Data-Driven Control for Aggressive Driving of Autonomous Cars ／ Yiwen Lu, Bo Yang, Yilin Mo

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• 論文3D場所認識画像認識2021/9/1

  局所一貫性で導く3D場所認識のためのグローバル記述子学習

  再訪時に局所特徴が一貫するよう誘導する損失を導入し、3D点群からの場所認識用グローバル記述子を学習するLoGG3D-Netを提案。KITTIとMulRanで最高精度を達成。

  原題: LoGG3D-Net: Locally Guided Global Descriptor Learning for 3D Place Recognition ／ Kavisha Vidanapathirana, Milad Ramezani, Peyman Moghadam 他

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• 論文強化学習ロボティクス2021/9/1

  深層強化学習による飛行船の自律制御

  風外乱やパラメータ不確かさに頑健な飛行船制御のため、シミュレーション上で深層強化学習を訓練し、その有効性を検証した論文。

  原題: Autonomous Blimp Control using Deep Reinforcement Learning ／ Yu Tang Liu, Eric Price, Pascal Goldschmid 他

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• 論文視覚言語ナビゲーション画像認識2021/9/1

  言語整合ウェイポイント監督による連続環境での視覚言語ナビゲーション

  視覚言語ナビゲーションにおいて、言語指示に沿ったウェイポイント監督手法と、サブ指示の達成度を測る新指標を提案した論文。

  原題: Language-Aligned Waypoint (LAW) Supervision for Vision-and-Language Navigation in Continuous Environments ／ Sonia Raychaudhuri, Saim Wani, Shivansh Patel 他

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• 論文群制御ロボティクス2021/9/1

  グラフニューラルネットワークによるマルチロボットシステムの被覆制御

  限られたセンシング範囲のロボット群が重要度の異なる領域を効率的に監視するため、ロボット間通信を活用したグラフニューラルネットワークベースの分散制御ポリシーを開発した。

  原題: Coverage Control in Multi-Robot Systems via Graph Neural Networks ／ Walker Gosrich, Siddharth Mayya, Rebecca Li 他

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• 論文制御/火星探査ロボティクス2021/9/1

  火星用同軸クアッドロータの設計とモデル予測制御

  火星の洞窟や溶岩チューブ地形を探査するため、同軸クアッドロータ型小型航空機を設計し、線形モデルとモデル予測制御による軌道追従制御系を構築・検証した論文。

  原題: Design and Model Predictive Control of Mars Coaxial Quadrotor ／ Akash Patel, Avijit Banerjee, Bjorn Lindqvist 他

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• 論文sim2real機械学習2021/9/1

  代理ドメインの有用性評価：身体性エージェント開発と評価に向けて

  ロボティクスにおける代理ドメイン（シミュレーション等）の有用性を、性能予測能力と学習ツールとしての能力に分けて評価する新指標を提案し、その最適化手法を示した。

  原題: On Assessing the Usefulness of Proxy Domains for Developing and Evaluating Embodied Agents ／ Anthony Courchesne, Andrea Censi, Liam Paull

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• 論文経路計画ロボティクス2021/9/1

  MIT RACECARにおける各種経路計画アルゴリズムの実環境適用

  MIT RACECARにDWA・TEB・APFの経路計画を実装し、車線追従と障害物回避のシナリオで比較評価した。処理負荷と簡潔さからAPFを選定した。

  原題: Real-World Application of Various Trajectory Planning Algorithms on MIT RACECAR ／ Oguzhan Kose

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• 論文sim2real画像認識2021/9/1

  KITTI-CARLA: CARLAシミュレータで生成したKITTI類似データセット

  CARLAシミュレータ上でKITTIと同じセンサ配置の車両を用い、7環境・各5000フレームの合成LiDAR/画像データセットを構築した。合成から実データへの転移学習やセマンティックセグメンテーション・オドメトリの評価を可能にする。

  原題: KITTI-CARLA: a KITTI-like dataset generated by CARLA Simulator ／ Jean-Emmanuel Deschaud

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• 論文VLAロボティクス2021/9/1

  音声指示で動くロボットのための視聴覚表現学習

  画像と音声コマンドを結びつける視聴覚表現を学習し、その表現から生成した報酬で強化学習を行うことで、ラベルを大幅に削減しつつ音声指示で動作するロボットを実現した研究。

  原題: Learning Visual-Audio Representations for Voice-Controlled Robots ／ Peixin Chang, Shuijing Liu, D. Livingston McPherson 他

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• 論文ドローンレースロボティクス2021/9/1

  AIドローンレース優勝チームの技術解説

  同じ機体を使うAIドローンレース大会で優勝した手法を解説し、ゲート検出・状態推定・リスク制御により約9.2m/sの速度を達成した。

  原題: The Artificial Intelligence behind the winning entry to the 2019 AI Robotic Racing Competition ／ Christophe De Wagter, Federico Paredes-Vallés, Nilay Sheth 他

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• 論文マルチUAV協調ロボティクス2021/9/1

  未知環境における空中・静止目標迎撃のための自律協調マルチビークルシステム

  移動するUAVから吊り下げられたボールの把持と地上の風船割りを行うため、1自由度マニピュレータと視覚誘導・追跡アルゴリズム、複数UAVの協調タスク割当を行う運用管理システムを開発し、完全自律で動作させた。

  原題: Autonomous Cooperative Multi-Vehicle System for Interception of Aerial and Stationary Targets in Unknown Environments ／ Lima Agnel Tony, Shuvrangshu Jana, Varun V. P. 他

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• 論文自動運転ロボティクス2021/9/1

  SafetyNet：機械学習ポリシーを用いた実世界自動運転の安全計画

  人間の運転デモから学習したMLプランナにルールベースの安全チェック層を組み合わせ、サンフランシスコ市街で実車を完全制御しつつ衝突を95%削減した。

  原題: SafetyNet: Safe planning for real-world self-driving vehicles using machine-learned policies ／ Matt Vitelli, Yan Chang, Yawei Ye 他

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• 論文マルチエージェント/マニピュレーションcs.MA2021/9/1

  経験的ゲーム理論によるマルチエージェントチームの分散役割割り当て

  チーム構造の知識を活かし、通信なしで各ロボットが経験的ゲーム理論に基づき役割を動的に選択する分散制御手法を提案し、協調平面マニピュレーションのシミュレーションで有効性を示した。

  原題: Decentralized Role Assignment in Multi-Agent Teams via Empirical Game-Theoretic Analysis ／ Fengjun Yang, Negar Mehr, Mac Schwager

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• 論文グラフニューラルネットワークロボティクス2021/9/1

  グラフニューラルネットワークによるロボット構造と運動の埋め込み学習

  ロボットのリンク・関節構造と関節位置の運動データをグラフニューラルネットワークで低次元埋め込み空間に学習するフレームワークを提案し、マルチタスク学習で汎化性能を高めた。

  原題: Learning Robot Structure and Motion Embeddings using Graph Neural Networks ／ J. Taery Kim, Jeongeun Park, Sungjoon Choi 他

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• 論文自己位置推定ロボティクス2021/9/1

  方向座標による自己位置推定

  距離・方位・仰角の測定モデルを簡素化し、特異点や角度の巻き戻りを避ける新しい座標系を提案し、状態推定の一貫性を大幅に改善した。

  原題: Localization with Directional Coordinates ／ Charles Champagne Cossette, Mohammed Shalaby, David Saussié 他

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• 論文SLAMロボティクス2021/9/1

  堅牢なSLAMシステムは実現したのか？

  高速運動・不均一照明・動的シーンなどの困難条件下で、オープンソースの最先端SLAMアルゴリズムの堅牢性を体系的に評価した論文。

  原題: Robust SLAM Systems: Are We There Yet? ／ Mihai Bujanca, Xuesong Shi, Matthew Spear 他

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• 論文軌跡予測機械学習2021/9/1

  自動運転における車両軌跡予測のためのグラフベース時空間畳み込みネットワーク

  近隣車両の過去軌跡から将来の軌跡分布を予測するため、グラフ畳み込みで空間的相互作用を、CNNで時間的特徴を捉え、GRUで統合するGSTCNを提案した論文。

  原題: Graph-Based Spatial-Temporal Convolutional Network for Vehicle Trajectory Prediction in Autonomous Driving ／ Zihao Sheng, Yunwen Xu, Shibei Xue 他

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