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: 2021/4/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集

• 論文MPCロボティクス2021/4/1

  無限ホライズンMPCのための計画価値の活用

  現代のプランナが内部で用いる中間データ構造を近似価値関数として解釈し、MPCの終端コストに直接用いることで、目標指向タスクにおけるロバストで効率的な制御を実現した。

  原題: The Value of Planning for Infinite-Horizon Model Predictive Control ／ Nathan Hatch, Byron Boots

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• 論文群制御ロボティクス2021/4/1

  ロボット故障からの迅速な復帰を実現する可視性ベース追跡回避

  複数ロボットによる可視性ベース追跡回避で、ロボットが故障した際に前回の情報と探索途中の進捗を活用して素早く再計画する手法を提案した。

  原題: Rapid Recovery from Robot Failures in Multi-Robot Visibility-Based Pursuit-Evasion ／ Trevor Olsen, Nicholas M. Stiffler, Jason M. O'Kane

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• 論文点群位置合わせロボティクス2021/4/1

  ICOS: 対応点を用いた高効率・高ロバストな回転探索と点群位置合わせ

  対応点の外れ値除去に「互換構造」を導入し、95%以上の外れ値があっても高速・高精度に回転探索と点群位置合わせを行う手法ICOSを提案した論文。

  原題: ICOS: Efficient and Highly Robust Rotation Search and Point Cloud Registration with Correspondences ／ Lei Sun

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• 論文ナビゲーション画像認識2021/4/1

  押しのけて進む：インタラクティブ視覚ナビゲーション

  エージェントが行動による環境変化を予測するNeural Interaction Engineを導入し、障害物を押しのけて目標へ効率的に到達するインタラクティブ視覚ナビゲーションを実現した。

  原題: Pushing it out of the Way: Interactive Visual Navigation ／ Kuo-Hao Zeng, Luca Weihs, Ali Farhadi 他

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• 論文群制御ロボティクス2021/4/1

  強化学習による近傍情報のみを用いたクアッドロータの衝突回避

  ムクドリの群れに着想を得て、近傍個体の情報だけを使う分散型の観測モデルを強化学習に組み込み、パッケージ回収や編隊変更などの任意タスクと統合可能な衝突回避を実現し、実機ドローンでも検証した。

  原題: Nearest-Neighbor-based Collision Avoidance for Quadrotors via Reinforcement Learning ／ Ramzi Ourari, Kai Cui, Ahmed Elshamanhory 他

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• 論文自動運転・ヒューマンインタラクションロボティクス2021/4/1

  自動運転車が人間に運転交代を促すタイミングの実データモデリング

  実車の自動運転中にドライバーが運転を引き継ぐまでの時間（TOT）を、複数の車内カメラ映像から連続的に予測するモデルを構築した研究。

  原題: Autonomous Vehicles that Alert Humans to Take-Over Controls: Modeling with Real-World Data ／ Akshay Rangesh, Nachiket Deo, Ross Greer 他

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• 論文歩行者ナビゲーションロボティクス2021/4/1

  グループサーフィン：歩行者を活用した歩道ロボットナビゲーション

  歩行者の多い歩道で、最適な歩行者グループを模倣して目標に近づく『グループサーフィン』と歩道端検出・追従を組み合わせ、人を意識した衝突回避で安全に移動するナビゲーション手法を提案し、シミュレーションと実機で実証した。

  原題: Group Surfing: A Pedestrian-Based Approach to Sidewalk Robot Navigation ／ Yuqing Du, Nicholas J. Hetherington, Chu Lip Oon 他

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• 論文意味マッピングロボティクス2021/4/1

  意味認知に基づく移動ロボットの空間想像

  移動ロボットが経験と意味認知から周囲環境を想像し、未観測領域のマッピング精度と効率を向上させる学習ベース手法を提案・評価した。

  原題: Spatial Imagination With Semantic Cognition for Mobile Robots ／ Zhengcheng Shen, Linh Kästner, Jens Lambrecht

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• 論文マイクロロボット/モデル学習ロボティクス2021/4/1

  マイクロロボット制御のための残差モデル学習

  近似モデルを活用して学習に必要なデータ量を大幅に削減する残差モデル学習(RML)を提案し、わずか12秒の受動的データからHAMRのモデルを学習して歩行・旋回行動の獲得に成功した。

  原題: Residual Model Learning for Microrobot Control ／ Joshua Gruenstein, Tao Chen, Neel Doshi 他

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• 論文自動運転/強化学習ロボティクス2021/4/1

  人間参加型深層強化学習と自動運転への応用

  自動運転のポリシー学習に人間のリアルタイム介入を取り入れたHug-DRLを提案し、40名の被験者実験で学習効率と性能の向上を示した。

  原題: Human-in-the-Loop Deep Reinforcement Learning with Application to Autonomous Driving ／ Jingda Wu, Zhiyu Huang, Chao Huang 他

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• 論文ニューラルシミュレーション画像認識2021/4/1

  DriveGAN：制御可能な高品質ニューラルシミュレータへの挑戦

  未注釈の動画と操作のペアからピクセル空間で動的環境をシミュレートするニューラルシミュレータDriveGANを提案し、天候や物体位置などの制御も可能にした。

  原題: DriveGAN: Towards a Controllable High-Quality Neural Simulation ／ Seung Wook Kim, Jonah Philion, Antonio Torralba 他

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• 論文人間-AI協調機械学習2021/4/1

  適応型人間-AI協調における慣習の決定的役割

  タスク固有の規則とパートナー固有の慣習を分離して学習する枠組みを提案し、新しいパートナーや新タスクへの迅速な適応を実現した。

  原題: On the Critical Role of Conventions in Adaptive Human-AI Collaboration ／ Andy Shih, Arjun Sawhney, Jovana Kondic 他

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• 論文群衆ナビゲーションロボティクス2021/4/1

  群衆対機械：人間群衆中のロボットナビゲーション能力を評価・比較するシミュレーションベンチマークツール

  人間群衆中を移動するロボットの能力を評価するためのシミュレーションベースのベンチマークツールを開発し、初期シナリオと評価指標を提案した論文。

  原題: Crowd against the machine: A simulation-based benchmark tool to evaluate and compare robot capabilities to navigate a human crowd ／ Fabien Grzeskowiak, David Gonon, Daniel Dugas 他

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• 論文SLAMロボティクス2021/4/1

  LVI-SAM：平滑化とマッピングによるLiDAR・視覚・慣性の密結合オドメトリ

  視覚慣性系とLiDAR慣性系を因子グラフ上で密結合し、相互に初期化や走査マッチングを補助することで、テクスチャの乏しい環境でも高精度かつ頑健にリアルタイム自己位置推定と地図構築を実現したフレームワーク。

  原題: LVI-SAM: Tightly-coupled Lidar-Visual-Inertial Odometry via Smoothing and Mapping ／ Tixiao Shan, Brendan Englot, Carlo Ratti 他

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• 論文3D認識画像認識2021/4/1

  カテゴリレベル3D物体認識のための最適姿勢・形状推定

  カテゴリ内形状変動に対応しつつ、姿勢推定を回転・並進・形状に分離して半正定値緩和と閉形式解で厳密最適解を求める手法を提案し、さらに外れ値除去層を加えて頑健化した。

  原題: Optimal Pose and Shape Estimation for Category-level 3D Object Perception ／ Jingnan Shi, Heng Yang, Luca Carlone

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• 論文協調マニピュレーションロボティクス2021/4/1

  姿勢と力の人間工学的最適化を考慮したロボット協調持ち上げの共有制御

  2体のヒューマノイドロボットが協調して荷物を持ち上げるための集中型共有制御フレームワークを提案し、姿勢と接触力の人間工学的最適化により効率的な協調を実現、iCubロボット2体で検証した。

  原題: Shared Control of Robot-Robot Collaborative Lifting with Agent Postural and Force Ergonomic Optimization ／ Lorenzo Rapetti, Yeshasvi Tirupachuri, Alberto Ranavolo 他

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• 論文空気圧アクチュエータロボティクス2021/4/1

  拮抗型Festo空気圧筋アクチュエータの位置・剛性ハイブリッド制御に向けた効率的な逆静的モデル

  2本の拮抗するFesto空気圧人工筋からなるアクチュエータについて、位置と剛性を同時に制御するための簡略化した静的モデルを提案し、その有効性と限界を検討した論文。

  原題: Towards an efficient inverse static model of a Festo actuator made of two antagonist muscles for hybrid control of its position and stiffness ／ Bertrand Tondu

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• 論文マルチエージェント制御ロボティクス2021/4/1

  ALGAMES：制約付き動的ゲームのための高速拡張ラグランジュ解法

  複数エージェントの軌道最適化を準ニュートン法と拡張ラグランジュ法で解く高速ソルバを提案し、自動運転の合流シナリオで従来法より3倍高速かつ60Hz超のMPC動作を実現した。

  原題: ALGAMES: A Fast Augmented Lagrangian Solver for Constrained Dynamic Games ／ Simon Le Cleac'h, Mac Schwager, Zachary Manchester

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• 論文適応的サンプリングロボティクス2021/4/1

  適応的サンプリング：アルゴリズムと人間によるウェイポイント選択の比較

  環境の空間モデル構築のため、情報量の多い観測地点を選ぶ際に人間と適応的サンプリングアルゴリズムの性能を比較し、モデル仮定が実際の場と合致する場合はロボットが平均的な人間より優れ最良の人間と同程度だが、合致しない場合は両者ともランダムサンプリングと変わらないことを示した。

  原題: Adaptive Sampling: Algorithmic vs. Human Waypoint Selection ／ Stephanie Kemna, Sara Kangaslahti, Oliver Kroemer 他

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• 論文NeRF/位置合わせ画像認識2021/4/1

  バンドル調整付きNeRF：未知カメラ姿勢からの3D表現学習

  カメラ姿勢が未知・不正確な場合でもNeRFを学習できるよう、古典的画像位置合わせの粗から細への登録をNeRFに統合したBARFを提案し、合成・実データで姿勢推定と新規視点合成の有効性を示した。

  原題: BARF: Bundle-Adjusting Neural Radiance Fields ／ Chen-Hsuan Lin, Wei-Chiu Ma, Antonio Torralba 他

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• 論文行動認識画像認識2021/4/1

  骨格に基づく行動認識のための階層型成長グリッドネットワーク

  成長グリッドニューラルネットを階層的に積み重ね、骨格データから人間の行動を自動的に分類・認識する認知アーキテクチャを提案した論文。

  原題: Hierarchical growing grid networks for skeleton based action recognition ／ Zahra Gharaee

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• 論文触覚ロボティクス2021/4/1

  柔軟センサへの振動注入による触覚認識

  柔軟な触覚センサに機械振動を注入し、その伝播特性の変化から対象物の性状を認識するスライディング不要の触覚手法を提案し、紙やすりの粒度とスリット幅の分類で有効性を検証した。

  原題: Tactile Perception based on Injected Vibration in Soft Sensor ／ Naoto Komeno, Takamitsu Matsubara

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• 論文FPGAアクセラレーションcs.AR2021/4/1

  iELAS：FPGA上でリアルタイムステレオマッチングを実現する省エネ加速器

  ELASステレオマッチングをFPGA向けに再設計し、三角分割を規則化してメモリ管理や並列化・パイプライン化を施すことで、CPU比で最大38倍の高速化と高エネルギー効率を達成した。

  原題: iELAS: An ELAS-Based Energy-Efficient Accelerator for Real-Time Stereo Matching on FPGA Platform ／ Tian Gao, Zishen Wan, Yuyang Zhang 他

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• 論文MPC制御2021/4/1

  不確実性と学習ベース制御のためのパーティクルMPC

  パーティクルで表された不確実性を直接取り込む非線形MPCを提案し、部分的な合意ホライズンを導入して過度な保守性と楽観性を緩和、時変・部分観測ダイナミクスやセンシング不確実性、モデルベース強化学習で性能向上を示した。

  原題: Particle MPC for Uncertain and Learning-Based Control ／ Robert Dyro, James Harrison, Apoorva Sharma 他

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• 論文sim2real機械学習2021/4/1

  ドメインランダム化下での学習改善に向けた深層強化学習エージェントの事前学習

  ドメインランダム化に不変な知覚エンコーダを事前学習することで、ノイズの多い訓練信号による強化学習の学習阻害を抑え、シミュレーションから実機へのゼロショット転移を改善した。

  原題: Pre-training of Deep RL Agents for Improved Learning under Domain Randomization ／ Artemij Amiranashvili, Max Argus, Lukas Hermann 他

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• 論文3D物体検出画像認識2021/4/1

  単眼3D物体検出のための2Dデータ拡張の検討

  単眼3D物体検出向けに、新規視点合成を必要としない2種類の2Dデータ拡張手法を提案し、RTM3DモデルでKITTIデータセット上の精度向上を実証した。

  原題: Exploring 2D Data Augmentation for 3D Monocular Object Detection ／ Sugirtha T, Sridevi M, Khailash Santhakumar 他

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• 論文適応制御制御2021/4/1

  最適フィードバック方策の適応的変種

  不確かな非線形システムに対し、最適フィードバック方策とオンライン学習を安定に組み合わせる制御理論の枠組みを提案し、学習率のオンライン調整で安定性を保ちつつsim-to-realや転移学習に応用可能であることを示した。

  原題: Adaptive Variants of Optimal Feedback Policies ／ Brett T. Lopez, Jean-Jacques E. Slotine

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• 論文LiDAR/自動運転/検出予測画像認識2021/4/1

  LiDARのマルチビュー融合による物体検出と運動予測の統合ネットワーク

  LiDARの時系列データから物体検出と運動予測を同時に行うMVFuseNetを提案し、距離画像と鳥瞰図の両方を活用した時空間特徴学習で大規模自動運転データセットにおいて最先端性能を達成した。

  原題: MVFuseNet: Improving End-to-End Object Detection and Motion Forecasting through Multi-View Fusion of LiDAR Data ／ Ankit Laddha, Shivam Gautam, Stefan Palombo 他

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• 論文3D多物体追跡画像認識2021/4/1

  学習可能なオンライングラフ表現による3D多物体追跡

  検出と追跡状態をグラフ構造で統合し、ニューラルメッセージパッシングでデータ関連付けを学習する3D多物体追跡手法を提案し、nuScenesで最高性能を達成した。

  原題: Learnable Online Graph Representations for 3D Multi-Object Tracking ／ Jan-Nico Zaech, Dengxin Dai, Alexander Liniger 他

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• 論文SLAMロボティクス2021/4/1

  動的物体を考慮したLiDAR SLAMと学習データの自動生成

  占有グリッドに基づくパイプラインで動的物体の学習データを自動生成し、動的物体検出ネットワークを組み込んだLiDAR SLAMを構築して、オドメトリ精度を39.6%改善した。

  原題: Dynamic Object Aware LiDAR SLAM based on Automatic Generation of Training Data ／ Patrick Pfreundschuh, Hubertus Franciscus Cornelis Hendrikx, Victor Reijgwart 他

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