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: 2021/3/1 ／ 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 →- 論文マルチオブジェクト追跡ロボティクス
ポアソン多重ベルヌーイ混合フィルタによる自動運転向けマルチオブジェクト追跡
3D LiDARデータに対しランダム有限集合に基づくPMBMフィルタを適用し、自動運転のマルチオブジェクト追跡を行う手法を提案。WaymoやArgoverseで深層学習やカルマンフィルタ系を上回る精度を示した。
原題: Multi-Object Tracking using Poisson Multi-Bernoulli Mixture Filtering for Autonomous Vehicles ／ Su Pang, Hayder Radha
日本語で読む → - 論文群制御cs.CG
ランダム化k-optによる協調動作計画
複数の正方形ロボットを同時に動かす際の総移動距離やメイクスパンを最小化するため、初期解生成とランダム化k-opt局所探索を組み合わせた手法を提案し、CG:SHOP2021チャレンジで距離部門1位・メイクスパン部門3位を獲得した。
原題: Coordinated Motion Planning Through Randomized k-Opt ／ Paul Liu, Jack Spalding-Jamieson, Brandon Zhang 他
日本語で読む → - 論文制御合成ロボティクス
エントロピー誘導による制御の即興合成
ハード制約・ソフト制約・因果エントロピーによるランダム性制約を同時に満たす制御方策を、敵対的・確率的な不確実性が混在する環境で合成するERCIフレームワークを提案した。
原題: Entropy-Guided Control Improvisation ／ Marcell Vazquez-Chanlatte, Sebastian Junges, Daniel J. Fremont 他
日本語で読む → - 論文触覚ロボティクス
引張りとねじり動作による布地の分類とタクソノミー
布地の繊維種類と製法に基づくタクソノミーを提案し、ロボットによる引張り・ねじり動作のセンサデータから布地を分類する手法を研究した。
原題: Textile Taxonomy and Classification Using Pulling and Twisting ／ Alberta Longhini, Michael C. Welle, Ioanna Mitsioni 他
日本語で読む → - 論文軌跡予測AI
AgentFormer: エージェント認識型Transformerによる時空間マルチエージェント予測
複数エージェントの軌跡予測において、時間軸と社会的相互作用を別々に扱う従来手法の情報損失を避けるため、両者を統合的にモデル化するエージェント認識型アテンションを持つTransformerを提案した論文。
原題: AgentFormer: Agent-Aware Transformers for Socio-Temporal Multi-Agent Forecasting ／ Ye Yuan, Xinshuo Weng, Yanglan Ou 他
日本語で読む → - 論文sim2real機械学習
潜在想像が自律レーシングのゼロショット転移を可能にする
LiDAR搭載F1TENTHレーシングロボットのタイムラップ課題で、潜在空間での想像により学習するワールドモデルベース強化学習が、モデルフリー手法より性能・サンプル効率・汎化で優れることを示した。
原題: Latent Imagination Facilitates Zero-Shot Transfer in Autonomous Racing ／ Axel Brunnbauer, Luigi Berducci, Andreas Brandstätter 他
日本語で読む → - 論文群制御ロボティクス
マルチロボットのためのスケーラブルな能動的情報獲得
複数ロボットの能動的情報獲得タスクを空間分割で局所化し、探索と情報収集を切り替えるハイブリッド制御で大規模でも計算可能にするオンライン計画法を提案した論文。
原題: Technical Report: Scalable Active Information Acquisition for Multi-Robot Systems ／ Yiannis Kantaros, George J. Pappas
日本語で読む → - 論文マルチエージェント/形式手法制御
凸最適化による信号時相論理タスクの分解
マルチエージェント系のグローバルなSTL式を、部分チームごとの局所STLタスクに凸最適化で分解する手法を提案し、局所タスクの充足が全体式の充足を保証することを示した。
原題: Signal Temporal Logic Task Decomposition via Convex Optimization ／ Maria Charitidou, Dimos V. Dimarogonas
日本語で読む → - 論文吸引把持/ベンチマークロボティクス
SuctionNet-1Billion：吸引把持のための大規模ベンチマーク
吸引把持の成否を評価する新しい物理モデルと大規模実世界データセットのアノテーション手法、連続空間でのオンライン評価システムを提案し、RGB-D画像からの吸引把持姿勢予測手法の有効性を示した。
原題: SuctionNet-1Billion: A Large-Scale Benchmark for Suction Grasping ／ Hanwen Cao, Hao-Shu Fang, Wenhai Liu 他
日本語で読む → - 論文制御/GPロボティクス
1分のデータで不安定系を制御：予測制御におけるガウス過程の微分可能性の活用
ガウス過程の微分可能性を利用して状態依存の線形化モデルを作り、モデル予測制御と組み合わせることで、1分のデータだけでセグウェイのような不安定系を頑健に制御できることを示した論文。
原題: Learning to Control an Unstable System with One Minute of Data: Leveraging Gaussian Process Differentiation in Predictive Control ／ Ivan D. Jimenez Rodriguez, Ugo Rosolia, Aaron D. Ames 他
日本語で読む → - 論文運動予測画像認識
FloMo: 正規化フローによる扱いやすい運動予測
ノイズ分布と将来運動分布の間の正規化フローとして運動予測を密度推定問題としてモデル化し、1回の順伝播で尤度計算を可能にした手法FloMoを提案。3つのデータセットで最先端性能を達成。
原題: FloMo: Tractable Motion Prediction with Normalizing Flows ／ Christoph Schöller, Alois Knoll
日本語で読む → - 論文場所認識画像認識
逐次場所学習：ヒューリスティック不要の高性能長期的場所認識
CNNとLSTMを組み合わせ、視覚情報と位置情報を逐次的に統合することで、短い時間窓でも高精度に場所を認識する学習ベース手法を提案した論文。
原題: Sequential Place Learning: Heuristic-Free High-Performance Long-Term Place Recognition ／ Marvin Chancán, Michael Milford
日本語で読む → - 論文SLAM/地図統合画像認識
低メモリフットプリントでStructure from Motion地図を汎用的に統合する手法
個別に最適化済みのSfM地図を低メモリ表現に圧縮し、統合順序や座標系に依存せず複数地図を頑健に統合する手法を提案。ループ閉じ込めやシーン変化検出も可能で、スマホやドローン実データで検証した。
原題: Generic Merging of Structure from Motion Maps with a Low Memory Footprint ／ Gabrielle Flood, David Gillsjö, Patrik Persson 他
日本語で読む → - 論文RGB-D認識画像認識
カメラ間ドメインシフトに頑健なRGB-Dシーン認識
RGB-Dシーン認識データセットに潜むカメラ由来のドメインシフト問題を指摘し、モダリティ間の自己教師付き変換を活用した適応型シーン認識手法を提案・評価した論文。
原題: Multi-Modal RGB-D Scene Recognition Across Domains ／ Andrea Ferreri, Silvia Bucci, Tatiana Tommasi
日本語で読む → - 論文セマンティックセグメンテーション画像認識
走行可能領域と路面異常検出を進化させる動的融合モジュール：ベンチマークとアルゴリズム
地上移動ロボット向けに走行可能領域と路面異常の同時検出ベンチマークを構築し、6種類の視覚特徴を融合する動的融合モジュール(DFM)を提案した論文。
原題: Dynamic Fusion Module Evolves Drivable Area and Road Anomaly Detection: A Benchmark and Algorithms ／ Hengli Wang, Rui Fan, Yuxiang Sun 他
日本語で読む → - 論文農業ロボティクスロボティクス
農業ロボットのための高精度制御と深層学習によるトウモロコシ個体数計測アルゴリズム
小型自律フィールドロボットTerraSentia向けに、地形推定と学習ベースNMPCによる高精度経路追従制御、および深層学習と視覚追跡でトウモロコシの個体数を自動計測する手法を開発し、人手計測と高い相関(R=0.96)を達成した。
原題: High precision control and deep learning-based corn stand counting algorithms for agricultural robot ／ Zhongzhong Zhang, Erkan Kayacan, Benjamin Thompson 他
日本語で読む → - 論文移動ロボット制御ロボティクス
強化学習に基づく移動ロボット向け自己適応型SAC-PID制御手法
SACでPIDゲインをリアルタイムに自動調整する階層型制御を提案し、複雑な経路でもロバストに追従できることを実機で示した論文。
原題: A Self-adaptive SAC-PID Control Approach based on Reinforcement Learning for Mobile Robots ／ Xinyi Yu, Yuehai Fan, Siyu Xu 他
日本語で読む → - 論文HRIロボティクス
お好みはお見通し：バーテンダーロボットとの個人情報共有の功罪
飲み物や音楽などの好みを記憶して接客をパーソナライズするバーテンダーロボットを開発し、個人情報を共有することへのユーザーの意識とプライバシー懸念を実験で調査した。
原題: I Know What You Would Like to Drink: Benefits and Detriments of Sharing Personal Info with a Bartender Robot ／ Alessandra Rossi, Vito Giura, Carmine Di Leva 他
日本語で読む → - 論文キャリブレーションロボティクス
サーボモータを用いた三軸ジャイロの効率的キャリブレーション手法
サーボモータの回転速度を基準に三軸ジャイロを約1分で校正する手法を提案し、6観測設計と再帰最小二乗推定で高精度・低計算コストを実現、ロボットアームとマイコンで実証した。
原題: An Efficient Calibration Method for Triaxial Gyroscope ／ Li Wang, Tao Zhang, Lin Ye 他
日本語で読む → - 論文確率的最適制御math.OC
確率的最適制御におけるFeynman-Kac前後方向SDEのための価値関数推定器
連続時間FBSDEの離散化ではなく、離散時間の価値関数推定器を導出し、強化学習の方策改善に応用。スカラー非線形問題とLQRでEuler-Maruyama法より高精度かつ安定であることを示した。
原題: Value Function Estimators for Feynman-Kac Forward-Backward SDEs in Stochastic Optimal Control ／ Kelsey P. Hawkins, Ali Pakniyat, Panagiotis Tsiotras
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
キーポイントを用いた物体中心タスク軸コントローラの汎化
物体ごとのタスク軸コントローラを組み合わせたモジュール型方策を提案し、多視点密対応学習で視覚入力からパラメータを推定することで、形状や大きさの多様な物体へのマニピュレーション汎化を実現した。
原題: Generalizing Object-Centric Task-Axes Controllers using Keypoints ／ Mohit Sharma, Oliver Kroemer
日本語で読む → - 論文3D物体検出ロボティクス
ステレオカメラと疑似LiDARによる非構造環境での樹木検出とマッピング
ステレオ画像から得た疑似LiDAR点群にPointRCNNを適用し、自動ラベリングで学習して森林環境の樹木を検出・マッピングする手法を提案した。
原題: Detecting and Mapping Trees in Unstructured Environments with a Stereo Camera and Pseudo-Lidar ／ Brian H. Wang, Carlos Diaz-Ruiz, Jacopo Banfi 他
日本語で読む → - 論文動画予測画像認識
大規模動画予測のための貪欲階層型変分オートエンコーダ
階層型オートエンコーダの各層を貪欲に学習させることで、GPUメモリ制約と最適化困難を同時に解決し、大規模多様データでの動画予測性能と実ロボットタスク成功率を向上させた研究。
原題: Greedy Hierarchical Variational Autoencoders for Large-Scale Video Prediction ／ Bohan Wu, Suraj Nair, Roberto Martin-Martin 他
日本語で読む → - 論文自己位置推定ロボティクス
地中レーダーによる自己位置推定のための学習型ファクターグラフモデル
GPSが使えない未知環境で、地中レーダー（GPR）画像から学習した相対センサーモデルをファクターグラフに組み込み、オドメトリと併用してリアルタイムに自己位置推定する手法を提案した論文。
原題: Ground Encoding: Learned Factor Graph-based Models for Localizing Ground Penetrating Radar ／ Alexander Baikovitz, Paloma Sodhi, Michael Dille 他
日本語で読む → - 論文キャリブレーションロボティクス
ターゲットレス環境における高解像度LiDARとカメラのピクセル精度外部キャリブレーション
チェッカーボードを使わず、自然エッジ特徴の位置合わせにより高解像度LiDARとRGBカメラの外部キャリブレーションをピクセル精度で自動化する手法を提案した論文。
原題: Pixel-level Extrinsic Self Calibration of High Resolution LiDAR and Camera in Targetless Environments ／ Chongjian Yuan, Xiyuan Liu, Xiaoping Hong 他
日本語で読む → - 論文飛行制御ロボティクス
不確実な風条件下でのメタ学習に基づくロバスト適応飛行制御
深層ニューラルネットの出力を基底関数として適応制御に組み込み、メタ学習で風条件の変化に素早く適応する飛行制御手法を提案し、風洞実験で追従・予測誤差の改善を示した。
原題: Meta-Learning-Based Robust Adaptive Flight Control Under Uncertain Wind Conditions ／ Michael O'Connell, Guanya Shi, Xichen Shi 他
日本語で読む → - 論文テレオペレーションロボティクス
触覚フィードバックによる共有自律テレオペレーションの人間-ロボット一致度と満足度の向上
共有自律テレオペレーションに触覚フィードバックを組み込み、安全を保証しつつ操作者に内部状態を伝える手法を提案し、UAVの探索救助タスク実験で性能・満足度・状況認識・人間-ロボット一致度の向上を示した。
原題: Haptic Feedback Improves Human-Robot Agreement and User Satisfaction in Shared-Autonomy Teleoperation ／ Dawei Zhang, Roberto Tron, Rebecca P. Khurshid
日本語で読む → - 論文強化学習/ナビゲーション機械学習
単眼カメラと深層強化学習による移動ロボットの障害物回避
単眼カメラ画像から直接制御指令を生成するend-to-end深層強化学習で障害物回避を実現し、離散行動空間の優位性とGANによる深度推定の併用で学習加速・頑健性向上を示した。
原題: Vision-Based Mobile Robotics Obstacle Avoidance With Deep Reinforcement Learning ／ Patrick Wenzel, Torsten Schön, Laura Leal-Taixé 他
日本語で読む → - 論文ナビゲーションロボティクス
LiDAR前処理で深層強化学習ナビゲーションの汎化性能と学習速度を改善するIPAPRec
LiDAR読み取り値の前処理に適応的パラメトリック逆関数を用いるIPAPRecを提案し、地図なしナビゲーションエージェントの汎化性能と学習速度を大幅に向上させた。
原題: IPAPRec: A promising tool for learning high-performance mapless navigation skills with deep reinforcement learning ／ Wei Zhang, Yunfeng Zhang, Ning Liu 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
因果推論で操作方策の構造を学び転移するCREST
シミュレーション内で介入を行い操作に必要な状態だけを特定し、その状態で学習した方策を実世界へ転移する手法を提案した論文。
原題: Causal Reasoning in Simulation for Structure and Transfer Learning of Robot Manipulation Policies ／ Tabitha Edith Lee, Jialiang Zhao, Amrita S. Sawhney 他
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