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 →- 論文セグメンテーション画像認識
Trans4Trans：透明物体セグメンテーションで視覚障害者の歩行を支援する効率的Transformer
ガラス扉などの透明物体を高精度にセグメンテーションする二頭型Transformerモデルを開発し、携帯GPUで動作するウェアラブル歩行支援システムとして実証した。
原題: Trans4Trans: Efficient Transformer for Transparent Object Segmentation to Help Visually Impaired People Navigate in the Real World ／ Jiaming Zhang, Kailun Yang, Angela Constantinescu 他
日本語で読む → - 論文歩行ロボティクス
L-systemで生成される形態進化ロボットによる歩行学習
モジュール式ロボットの身体と脳を同時進化させ、生涯学習(RevDEknn)を組み合わせることで、脳と身体のミスマッチを緩和し、より高い適応度と形態進化を実現することを示した研究。
原題: Gait-learning with morphologically evolving robots generated by L-system ／ Jie Luo, Daan Zeeuwe, Agoston E. Eiben
日本語で読む → - 論文SLAMロボティクス
ラスタ化LIDAR画像に基づく適応型ローカルマップを用いた生涯SLAM手法
局所地図をラスタ画像として管理し、動的環境でも追従を失敗せず低計算コストで長期運用できる生涯SLAMシステムを提案した論文。
原題: A life-long SLAM approach using adaptable local maps based on rasterized LIDAR images ／ Waqas Ali, Peilin Liu, Rendong Ying 他
日本語で読む → - 論文リハビリテーションロボティクスロボティクス
リハビリロボットにおける筋活動分布の軌道・抵抗設定への依存性
4自由度ロボットのインピーダンス制御で軌道と抵抗を変え、EMGで筋活動分布を計測し、ニューラルネットでモデル化した研究。
原題: Targeted Muscle Effort Distribution with Exercise Robots: Trajectory and Resistance Effects ／ Humberto De las Casas, Santino Bianco, Hanz Richter
日本語で読む → - 論文経路計画cs.CG
線分に対する最小制約除去問題のNP困難性
重み付き・重みなしの線分制約に対する最小制約除去問題がNP困難であることを、部分和問題からの還元で示した論文。
原題: Minimum Constraint Removal Problem for Line Segments is NP-hard ／ Bahram Sadeghi Bigham
日本語で読む → - 論文テレオペレーションロボティクス
介護者による遠隔操作ロボットの自動化レベル設計
介護用テレプレゼンスロボットに2段階の自動化レベル(支援型遠隔操作と自律ナビゲーション)を実装し、タスク複雑度別にユーザー性能・負荷・状況認識への影響を20名で評価した研究。
原題: Levels of Automation for a Mobile Robot Teleoperated by a Caregiver ／ Samuel Olatunji, Andre Potenza, Andrey Kiselev 他
日本語で読む → - 論文自動運転知覚画像認識
SNE-RoadSeg+：自由空間検出のための深度-法線変換と深層監督の再考
表面法線推定モジュールSNE+と深層監督を用いたデータ融合CNN RoadSeg+により、精度と効率のトレードオフを大幅に改善し、リアルタイムで走行可能な自由空間検出を実現した論文。
原題: SNE-RoadSeg+: Rethinking Depth-Normal Translation and Deep Supervision for Freespace Detection ／ Hengli Wang, Rui Fan, Peide Cai 他
日本語で読む → - 論文自動運転/協調設計cs.DC
4C：コネクテッド自動運転車のための計算・通信・制御の協調設計フレームワーク
コネクテッド自動運転車(CAV)において、通信・計算・制御を個別最適化するのではなく統合的に協調設計する「4C」フレームワークのビジョンを提示し、課題を論じた論文。
原題: 4C: A Computation, Communication, and Control Co-Design Framework for CAVs ／ Liangkai Liu, Shaoshan Liu, Weisong Shi
日本語で読む → - 論文模倣学習機械学習
変分モデルを用いた視覚的敵対的模倣学習
視覚的なデモンストレーションから変分モデルベースの敵対的模倣学習(V-MAIL)を提案し、サンプル効率と安定性を向上させて視覚運動ポリシーを学習する。
原題: Visual Adversarial Imitation Learning using Variational Models ／ Rafael Rafailov, Tianhe Yu, Aravind Rajeswaran 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
BayesSimIG: IsaacGymを用いた適応的ドメインランダム化のためのスケーラブルなパラメータ推論
シミュレーションパラメータの尤度不要推論に基づくドメインランダム化手法BayesSimをNVIDIA IsaacGymと統合し、GPUで大規模並列シミュレーションと推論を高速化するライブラリを提案した。
原題: BayesSimIG: Scalable Parameter Inference for Adaptive Domain Randomization with IsaacGym ／ Rika Antonova, Fabio Ramos, Rafael Possas 他
日本語で読む → - 論文進化ロボティクスロボティクス
エネルギー効率が進化ロボットの形態と行動に与える影響
シミュレータにバッテリモデルを追加し、適応度評価にエネルギー消費を組み込むことで、進化ロボットの形態と行動がどう変化するかを調査した研究。
原題: Impact of Energy Efficiency on the Morphology and Behaviour of Evolved Robots ／ Margarita Rebolledo, Daan Zeeuwe, Thomas Bartz-Beielstein 他
日本語で読む → - 論文SLAMロボティクス
FAST-LIO2: 高速直接LiDAR慣性オドメトリ
生の点群を特徴抽出なしで地図に直接登録し、増分k-d木(ikd-Tree)で地図を管理することで、高速かつ高精度なLiDAR慣性オドメトリを実現した論文。
原題: FAST-LIO2: Fast Direct LiDAR-inertial Odometry ／ Wei Xu, Yixi Cai, Dongjiao He 他
日本語で読む → - 論文状態推定ロボティクス
ファクターグラフによる車両横滑り角推定
車両の横滑り角推定をファクターグラフとしてモデル化し、バッチ最適化や固定ラグスムーザで解く手法を提案。実車データで従来手法と同等の精度を確認した。
原題: A Factor Graph-based approach to vehicle sideslip angle estimation ／ Antonio Leanza, Giulio Reina, Jose-Luis Blanco-Claraco
日本語で読む → - 論文医療ロボティクスロボティクス
自律的な器具追跡によるロボット内視鏡制御
術者が両手で器具を操作する間、ロボットアームが器具の位置を自動追跡して内視鏡カメラを適切に動かすシステムを提案し、視覚パイプラインの検証とユーザー研究を行った。
原題: Robotic Endoscope Control via Autonomous Instrument Tracking ／ Caspar Gruijthuijsen, Luis C. Garcia-Peraza-Herrera, Gianni Borghesan 他
日本語で読む → - 論文自動運転/強化学習ロボティクス
分布強化学習による安全干渉を最小化する快適な自動運転
分布強化学習を用いて、実行時に保守性を調整しながら安全検証でフェイルセーフを保証し、安全干渉を抑えた快適な自動運転ポリシーを学習した論文。
原題: Minimizing Safety Interference for Safe and Comfortable Automated Driving with Distributional Reinforcement Learning ／ Danial Kamran, Tizian Engelgeh, Marvin Busch 他
日本語で読む → - 論文行動認識画像認識
ゲームで遊んで行動認識：ライフシミュレーションゲームから日常生活行動を学習する
人気ゲーム『The Sims 4』内で意図的に行動を実行して日常生活行動(ADL)認識用データセットSims4Actionを作成し、実世界動画への転移を評価するGamingToRealベンチマークを提案した研究。
原題: Let's Play for Action: Recognizing Activities of Daily Living by Learning from Life Simulation Video Games ／ Alina Roitberg, David Schneider, Aulia Djamal 他
日本語で読む → - 論文経路計画ロボティクス
最適化ベースのプリミティブを用いた高次元マニピュレータの混雑環境における探索的経路計画
21自由度のヘビ型ロボットマニピュレータがガスタービン内部の混雑環境を検査するための経路計画手法を提案。オンライン最適化による動的アクション生成と、タービン翼が生むホモトピー類を考慮したマルチヒューリスティック探索を組み合わせた。
原題: Search-based Path Planning for a High Dimensional Manipulator in Cluttered Environments Using Optimization-based Primitives ／ Muhammad Suhail Saleem, Raghav Sood, Sho Onodera 他
日本語で読む → - 論文能動的選好学習HCI
質問が明かす学習の過程：人間に理解しやすい能動的選好学習
ロボットが人間に好みを尋ねる際、情報量だけでなく「ロボットが何を学んだか」を人間に伝える質問を選ぶトレードオフを定式化し、シミュレーション・アンケート・対面実験で検証した。
原題: Here's What I've Learned: Asking Questions that Reveal Reward Learning ／ Soheil Habibian, Ananth Jonnavittula, Dylan P. Losey
日本語で読む → - 論文自己位置推定ロボティクス
列センシングテンプレート：果樹園の列中心線に対する汎用3Dセンサベースのロボット自己位置推定手法
果樹園の列を走行する3Dセンサの理想的な観測をテンプレートとして構築し、パーティクルフィルタで点群とのマッチングを最大化することで、特徴量に依存せず列中心線に対するロボットの位置・姿勢を推定する手法を提案した。
原題: Row-sensing Templates: A Generic 3D Sensor-based Approach to Robot Localization with Respect to Orchard Row Centerlines ／ Zhenghao Fei, Stavros Vougioukas
日本語で読む → - 論文ビジュアルサーボロボティクス
深層ニューラルネットワークを用いたビジュアルサーボ向けノイズ耐性のある同定・チューニング手法
MRFT応答をDNNで分類することで、ノイズの多い視覚センサを用いたUAVビジュアルサーボのリアルタイム同定とチューニングを可能にする手法を提案した論文。
原題: Noise Tolerant Identification and Tuning Approach Using Deep Neural Networks For Visual Servoing Applications ／ Oussama Abdul Hay, Mohamad Chehadeh, Abdulla Ayyad 他
日本語で読む → - 論文歩行ロボットロボティクス
五節リンク機構を用いたロボットトカゲの設計と解析
五節リンク機構を組み合わせてトカゲ型ロボットの脚を駆動する新しい機構を設計し、ベクトルループ法による位置解析とサーボモータ制御のプロトタイプで検証した論文。
原題: Design and Analysis of a Robotic Lizard using Five-Bar Mechanism ／ Rajashekhar V S, Dinakar Raj C K, Vishwesh S 他
日本語で読む → - 論文把持検出画像認識
RGB画像からの把持検出と意味セグメンテーションを統合したエンドツーエンド学習可能な深層ニューラルネットワーク
RGB画像から把持位置検出と意味セグメンテーションを同時に行うエンドツーエンドCNNを提案し、両者を組み合わせた改良モジュールで把持精度を向上させた。さらにOCIDデータセットを拡張し、意味情報を用いて特定物体を選んで把持できることを示した。
原題: End-to-end Trainable Deep Neural Network for Robotic Grasp Detection and Semantic Segmentation from RGB ／ Stefan Ainetter, Friedrich Fraundorfer
日本語で読む → - 論文ドローン配送cs.DC
不確実性下におけるドローン配送サービスのロバストな構成
都市部の風パターン変化や充電ステーションへの動的な到着を考慮し、不確実性下で最適なドローン配送サービスを選択・構成する確率的フォワード探索アルゴリズムを提案した論文。
原題: Robust Composition of Drone Delivery Services under Uncertainty ／ Babar Shahzaad, Athman Bouguettaya, Sajib Mistry
日本語で読む → - 論文運動解析ロボティクス
確率的運動プリミティブによる経頭蓋電流刺激下の人間の運動差の解析
ロボット技能学習で使われる確率的運動プリミティブ(ProMP)を人間の運動モデリングに応用し、KLダイバージェンスで経頭蓋電流刺激の違いが運動に与える影響を定量化した研究。
原題: Using Probabilistic Movement Primitives in Analyzing Human Motion Difference under Transcranial Current Stimulation ／ Honghu Xue, Rebecca Herzog, Till M Berger 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 → - 論文宇宙ロボティクスastro-ph.IM
月面輸送施設の課題：数学・力学・輸送
月面輸送施設に関する科学・工学・建築・人的要因の課題を整理し、今後の意思決定に役立つ知見とリソースを提供する。
原題: Lunaport: Math, Mechanics & Transport ／ Paul C. Kainen
日本語で読む → - 論文動作予測ロボティクス
ベイズニューラルネットワークによる確率的な人間の動作予測
従来の決定論的な動作予測ネットワークをベイズ化し、複数の将来動作を生成するとともに不確実性を推定することで、人とロボットの協調をより安全・効率的にする手法を提案した論文。
原題: Probabilistic Human Motion Prediction via A Bayesian Neural Network ／ Jie Xu, Xingyu Chen, Xuguang Lan 他
日本語で読む → - 論文協働ロボットロボティクス
収穫補助協働ロボットによるイチゴ収穫支援システムの開発と実地評価
イチゴ収穫でピッカーの運搬歩行を減らすため、空き・満杯トレイを運ぶ協働ロボットと予測的スケジューリングを開発し、実圃場で収穫効率約10%向上・非生産時間60%削減を達成した。
原題: A strawberry harvest-aiding system with crop-transport co-robots: Design, development, and field evaluation ／ Chen Peng, Stavros Vougioukas, David Slaughter 他
日本語で読む → - 論文セグメンテーション画像認識
CP-loss：航空画像を用いた自動運転向け道路縁検出のための連結性保持損失
高解像度の航空画像から道路縁をセグメンテーションし、その断絶を防ぐ連結性保持損失（CP-loss）を提案してHDマップ生成に活用する手法。
原題: CP-loss: Connectivity-preserving Loss for Road Curb Detection in Autonomous Driving with Aerial Images ／ Zhenhua Xu, Yuxiang Sun, Lujia Wang 他
日本語で読む → - 論文能動知覚ロボティクス
遮蔽推論による効率的な物体存在予測ロボティクス
ロボットがテーブル上の物体の存在を最小限の移動で予測するため、遮蔽推論と能動知覚を組み合わせた再帰型ニューラルネットモデルを提案し、強化学習と教師あり学習で訓練した。
原題: Robotic Occlusion Reasoning for Efficient Object Existence Prediction ／ Mengdi Li, Cornelius Weber, Matthias Kerzel 他
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