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: 2021/7/1 ／ 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 →- 論文テレオペレーションロボティクス
手ジェスチャーからの意図予測を用いた操作タスクのトレード制御テレオペレーションシステム
手ジェスチャーからユーザーの把持意図を予測し、ロボットが軌道最適化で把持・回収動作を自律生成するトレード制御型テレオペレーションシステムを構築し、意図予測によりタスク実行時間を短縮できることを示した。
原題: A System for Traded Control Teleoperation of Manipulation Tasks using Intent Prediction from Hand Gestures ／ Yoojin Oh, Marc Toussaint, Jim Mainprice
日本語で読む → - 論文誘導制御ロボティクス
空域安全向上へ向けた飛行物体捕捉のためのクアッドロータ誘導
機載単眼カメラのみを用い、事前知識の少ない半静止・移動空中物体へクアッドロータを自律的に誘導する手法を検討し、ミサイル誘導由来の最適誘導法の実装と競技会での実証を行った。
原題: Toward Increased Airspace Safety: Quadrotor Guidance for Targeting Aerial Objects ／ Anish Bhattacharya
日本語で読む → - 論文物体検出機械学習
SCOD: 行動系列の感覚可換性を利用した身体性エージェントの能動的物体検出
同じ開始点から行動系列を異なる順序で実行し、最終観測を比較することで可動・不可動物体を検出する能動的手法SCODを提案。3Dロボット環境と実機で精度と汎化性を実証した。
原題: SCOD: Active Object Detection for Embodied Agents using Sensory Commutativity of Action Sequences ／ Hugo Caselles-Dupré, Michael Garcia-Ortiz, David Filliat
日本語で読む → - 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
RoboCup@Home Education 2020 最優秀賞：モジュール式アプローチによるRoboBreizh
Pepperロボットを対象に、物体検出と姿勢推定を組み合わせた意図認識や、教示による学習で新動作を習得するモジュール式システムを構築し、オンライン開催のRoboCup@Home Education 2020で最優秀賞を受賞した。
原題: RoboCup@Home Education 2020 Best Performance: RoboBreizh, a modular approach ／ Antoine Dizet, Cédric Le Bono, Amélie Legeleux 他
日本語で読む → - 論文自動運転レース/方策学習ロボティクス
トラック区間ベースのオフライン方策学習による自動運転レースカーの追い越しマニューバ
トラックを区間に分割し、自車の速度と位置に基づく追い越し確率をオフライン学習で推定し、学習方策を組み込んだ切替型MPCC制御で追い越し回数を増やせることを示した論文。
原題: Track based Offline Policy Learning for Overtaking Maneuvers with Autonomous Racecars ／ Jayanth Bhargav, Johannes Betz, Hongrui Zheng 他
日本語で読む → - 論文軌道計画ロボティクス
冗長性を活用した航空機構造組立ロボットの高効率軌道計画
スライド搭載の6軸ロボット2台による航空機パネル組立において、運動学的冗長性を動的計画法で活用し、安全性・剛性・衝突回避を考慮した最適軌道を生成する手法を提案した。
原題: Planning of efficient trajectories in robotized assembly of aerostructures exploiting kinematic redundancy ／ Federica Storiale, Enrico Ferrentino, Pasquale Chiacchio
日本語で読む → - 論文群制御ロボティクス
インフラ不要の無線接続：物流における移動ロボットシステムにBluetoothメッシュが重要な理由
物流施設でインフラなしに動く移動ロボット群の無線接続課題を整理し、Bluetoothメッシュ技術の有効性を実機実験で評価した論文。
原題: Infrastructure-less Wireless Connectivity for Mobile Robotic Systems in Logistics: Why Bluetooth Mesh Networking is Important? ／ Adnan Aijaz
日本語で読む → - 論文クロスモーダル生成画像認識
残差融合GANと特徴マッチング・知覚損失による視覚-触覚クロスモーダルデータ生成
材料表面の画像からペン摺動時の加速度信号を生成するため、条件付きGANに残差融合モジュールと特徴マッチング・知覚損失を組み合わせた手法を提案し、生成データの分類精度と視覚的類似度を改善した。
原題: Visual-Tactile Cross-Modal Data Generation using Residue-Fusion GAN with Feature-Matching and Perceptual Losses ／ Shaoyu Cai, Kening Zhu, Yuki Ban 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
潜在プランを用いた階層的政策による混雑環境での把持
部分点群観測から衝突のない目標駆動型6D把持を階層的に学習し、潜在空間で多様な把持軌道を生成・選択して実環境の混雑シーンにも汎化できることを示した論文。
原題: Hierarchical Policies for Cluttered-Scene Grasping with Latent Plans ／ Lirui Wang, Xiangyun Meng, Yu Xiang 他
日本語で読む → - 論文運動計画ロボティクス
次元削減によるキノダイナミックRRT*の高速化
サンプリング空間を部分状態のみに縮小し、残りを最適制御器で補完することで、高次元動力学系のRRT*の収束を高速化した研究。
原題: Accelerating Kinodynamic RRT* Through Dimensionality Reduction ／ Dongliang Zheng, Panagiotis Tsiotras
日本語で読む → - 論文外骨格/歩行相識別ロボティクス
ニューラルネットワークによる歩行相識別で下肢外骨格を滑らかに透過制御
下肢外骨格の滑らかな透過制御のため、関節運動学に基づく歩行相分割をニューラルネットワークで非線形化し、線形回帰と比較した上でオンライン実装を被験者で検証した。
原題: Identification of Gait Phases with Neural Networks for Smooth Transparent Control of a Lower Limb Exoskeleton ／ Vittorio Lippi, Cristian Camardella, Alessandro Filippeschi 他
日本語で読む → - 論文人体メッシュ復元画像認識
人体メッシュ復元のための局所リカレントモデル学習
人体メッシュを骨格構造に沿って複数の局所部位に分割し、各部位の動きを別々のリカレントモデルで学習することで、動画からの人体メッシュ復元精度を向上させた研究。
原題: Learning Local Recurrent Models for Human Mesh Recovery ／ Runze Li, Srikrishna Karanam, Ren Li 他
日本語で読む → - 論文移動物体検出画像認識
BEV-MODNet: 単眼カメラによる自動運転向け鳥瞰図移動物体検出
単眼画像から直接BEV空間で移動物体を検出するエンドツーエンド手法を提案し、12.9k枚のBEVアノテーション付きデータセットを構築した。RGBとオプティカルフローを融合する二ストリーム構成で、画像平面予測の逆射影よりmIoUで13%改善した。
原題: BEV-MODNet: Monocular Camera based Bird's Eye View Moving Object Detection for Autonomous Driving ／ Hazem Rashed, Mariam Essam, Maha Mohamed 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
スペクトル相関によるロボット把持
物体と指の表面法線を球面調和関数で相関解析し、未知物体の把持点を高速に抽出する手法を提案。
原題: SpectGRASP: Robotic Grasping by Spectral Correlation ／ Maxime Adjigble, Cristiana de Farias, Rustam Stolkin 他
日本語で読む → - 論文不整地走行ロボティクス
深層強化学習による不整地車両の制御
16トン級林業車両を対象に、深層強化学習で知覚・計画・制御を統合し、障害物や27度の斜面を含む不整地を安全かつ効率的に走行させる制御器を実現した。
原題: Control of rough terrain vehicles using deep reinforcement learning ／ Viktor Wiberg, Erik Wallin, Martin Servin 他
日本語で読む → - 論文3D物体検出画像認識
3D物体検出のためのマルチモーダルタスクカスケード
3Dボックス提案で2Dセグメンテーションを改善し、その結果で3Dボックスを再精緻化するカスケードネットワークを提案。SUN RGB-Dで+3.8 mAP@0.5の改善を達成。
原題: Multi-Modality Task Cascade for 3D Object Detection ／ Jinhyung Park, Xinshuo Weng, Yunze Man 他
日本語で読む → - 論文人物位置推定ロボティクス
農作業者を追いかけて特定するロボティクスフレームワーク
農場で働く人々を、ロボット搭載センサと安価なGNSSを組み合わせたトポロジカル粒子フィルタで個別に位置推定・追跡する手法を提案し、実農場で精度向上を実証した。
原題: Navigate-and-Seek: a Robotics Framework for People Localization in Agricultural Environments ／ Riccardo Polvara, Francesco Del Duchetto, Gerhard Neumann 他
日本語で読む → - 論文SLAMロボティクス
農業環境のロバストなマッピングのための意味的特徴マッチング
深層学習による物体検出・セグメンテーションを活用し、農作物をランドマークとして物体レベルの特徴対応付けを行うSLAMシステムを提案。ソルガム圃場のステレオ画像で従来手法より広い範囲をマッピングできることを示した。
原題: Semantic Feature Matching for Robust Mapping in Agriculture ／ Mohamad Qadri, George Kantor
日本語で読む → - 論文変形物体把持シミュレーションロボティクス
変形物体の把持をGPU有限要素法でシミュレーションするDefGraspSim
GPUベースの有限要素法で多様な3D変形物体の把持を効率的にシミュレーションし、データセットと評価パイプラインを公開した論文。
原題: DefGraspSim: Simulation-based grasping of 3D deformable objects ／ Isabella Huang, Yashraj Narang, Clemens Eppner 他
日本語で読む → - 論文歩行ロボティクス
固有感覚リニア脚を備えた四足歩行のための適応制御アルゴリズム
ペイロードの慣性パラメータと重心位置をオンライン推定し、逆動力学ベースのQP制御に組み込むことで、高ペイロード四足歩行の追従精度を向上させる適応制御手法ACQLを提案し、実機で20〜75kgの荷物に対して有効性を検証した。
原題: An Adaptive Control Algorithm for Quadruped Locomotion with Proprioceptive Linear Legs ／ Bingchen Jin, Yueheng Zhou, Ye Zhao 他
日本語で読む → - 論文変形物体マニピュレーションロボティクス
弾性ハンドとモデルベース強化学習による変形可能な弾塑性物体の成形
柔らかいエンドエフェクタで生地を伸ばす作業を強化学習で行い、1時間の探索で遷移モデルを学習して、異なる水分量の生地を指定長に伸ばすことに成功した論文。
原題: Deformable Elasto-Plastic Object Shaping using an Elastic Hand and Model-Based Reinforcement Learning ／ Carolyn Matl, Ruzena Bajcsy
日本語で読む → - 論文自己位置推定画像認識
注意機構を用いたHD地図による車両自己位置推定
高精細地図のランドマークと計測点を注意機構で対応付け、点群レジストレーションと姿勢回帰で車両位置を推定する手法を提案し、学習用シミュレーションも導入した。
原題: Attention-based Vehicle Self-Localization with HD Feature Maps ／ Nico Engel, Vasileios Belagiannis, Klaus Dietmayer
日本語で読む → - 論文手術ロボティクスロボティクス
網膜硝子体手術におけるライトガイドの自律協調制御による位置決め
手術器具の影が常に顕微鏡視野内に収まるようライトガイドの動きを自動制御し、ロボットの幾何情報と顕微鏡画像のみで網膜上の器具先端位置決めを実現した研究。
原題: Autonomous Coordinated Control of the Light Guide for Positioning in Vitreoretinal Surgery ／ Yuki Koyama, Murilo M. Marinho, Mamoru Mitsuishi 他
日本語で読む → - 論文安全性検証機械学習
到達可能性解析による制約付きフィードフォワードニューラルネットワークの学習
ReLUネットワークの出力空間の到達可能集合を制約ゾノトープで計算し、不安全集合との衝突を防ぐ損失関数で学習と検証を同時に行う手法を提案した。
原題: Constrained Feedforward Neural Network Training via Reachability Analysis ／ Long Kiu Chung, Adam Dai, Derek Knowles 他
日本語で読む → - 論文高密度マッピング画像認識
CodeMapping: コンパクトなシーン表現を用いたスパースSLAM向けリアルタイム高密度マッピング
スパースな視覚SLAMのカメラ姿勢とスパース点を入力に、VAEで不確実性を考慮した高密度深度画像を各キーフレームで予測し、マルチビュー最適化とTSDF融合で高密度3D再構成を実現するフレームワーク。
原題: CodeMapping: Real-Time Dense Mapping for Sparse SLAM using Compact Scene Representations ／ Hidenobu Matsuki, Raluca Scona, Jan Czarnowski 他
日本語で読む → - 論文ステレオマッチング画像認識
スパースコストボリュームからのステレオマッチング学習
密なコストボリュームの冗長性に着目し、スパースなコストボリューム表現から反復的に視差を推定するCNNアーキテクチャSCV-Stereoを提案。精度と効率のトレードオフを改善した。
原題: SCV-Stereo: Learning Stereo Matching from a Sparse Cost Volume ／ Hengli Wang, Rui Fan, Ming Liu
日本語で読む → - 論文最適化/制御ロボティクス
CoCo: 教師あり学習によるオンライン混合整数制御
オフラインで学習した分類器が問題パラメータから最適解の論理戦略を予測し、オンラインで元の混合整数凸計画を高速に解く手法を提案。ロボット計画・制御で1〜2桁の高速化を実現。
原題: CoCo: Online Mixed-Integer Control via Supervised Learning ／ A. Cauligi, P. Culbertson, E. Schmerling 他
日本語で読む → - 論文LiDARセグメンテーション画像認識
MASS: LiDARデータの密な上面俯瞰理解のためのマルチアテンション意味セグメンテーション
LiDARの柱・占有特徴を入力に、グラフ注意・LSTM注意・柱注意の3ブロックで360度の密な上面セグメンテーションマスクを生成するモデルを提案し、SemanticKITTIとnuScenes-LidarSegで高精度を達成した。
原題: MASS: Multi-Attentional Semantic Segmentation of LiDAR Data for Dense Top-View Understanding ／ Kunyu Peng, Juncong Fei, Kailun Yang 他
日本語で読む → - 論文姿勢推定ロボティクス
磁力計のみを用いた小型衛星の姿勢および軌道上残留磁気モーメント推定
小型衛星において、磁力計1つだけからランダムウォークモデルを用いて姿勢と残留磁気双極子モーメントを軌道上で推定する手法を提案した論文。
原題: Attitude and In-orbit Residual Magnetic Moment Estimation of Small Satellites Using only Magnetometer ／ Raunak Srivastava, Roshan Sah, Kaushik Das
日本語で読む → - 論文UAV追跡画像認識
DarkLighter：暗闇を照らすUAV追跡のための低照度画像強調
低照度・ノイズ下のUAV追跡を改善するため、照明マップとノイズマップを同時推定する軽量ネットワークME-Netを用いた画像強調器DarkLighterを提案し、実機でも有効性を検証した論文。
原題: DarkLighter: Light Up the Darkness for UAV Tracking ／ Junjie Ye, Changhong Fu, Guangze Zheng 他
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