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: 2021/2/1 ／ 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 →- 論文ヒューマンロボット協働ロボティクス
「取ってそこに置いて」：人とロボットの協働における明示的・暗黙的タスク割当手法の検討
VR上の卓上協働シミュレーションで、ユーザーが主導権を持つ明示的タスク割当と自動化を活かす暗黙的タスク割当を比較し、暗黙的手法が効率的な並列作業を可能にしつつ明示的制御の併用が有効だと示した研究。
原題: "Grip-that-there": An Investigation of Explicit and Implicit Task Allocation Techniques for Human-Robot Collaboration ／ Karthik Mahadevan, Maurício Sousa, Anthony Tang 他
日本語で読む → - 論文制御/精密位置決め制御
実用的な分数階可変ゲイン超ねじれ制御と半導体露光装置ウェハステージへの応用
超ねじれアルゴリズムと新しい分数階スライディング面、可変ゲイン則を組み合わせ、チャタリング抑制と外乱補償を両立させた制御手法を提案し、露光装置のウェハステージで従来法より優れた追従性能を示した。
原題: Practical Fractional-Order Variable-Gain Super-Twisting Control with Application to Wafer Stages of Photolithography Systems ／ Zhian Kuang, Liting Sun, Huijun Gao 他
日本語で読む → - 論文模倣学習機械学習
視線を活用した模倣学習：多目的予測によるアプローチ
人間のデモンストレーションと視線情報を同時に学習するGRILを提案し、ドローンの視覚ナビゲーションタスクで従来手法を上回る性能と汎化を示した。
原題: Imitation Learning with Human Eye Gaze via Multi-Objective Prediction ／ Ravi Kumar Thakur, MD-Nazmus Samin Sunbeam, Vinicius G. Goecks 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
物体と関係に基づく押し動作効果予測のためのグラフニューラルネットワーク
物体間の接触や関節関係をグラフニューラルネットワークでモデル化し、押し動作の効果予測とパラメータ推定を行うフレームワークを提案。実環境とシミュレーションで画像ベース手法を上回る物理予測性能を示した。
原題: Object and Relation Centric Representations for Push Effect Prediction ／ Ahmet E. Tekden, Aykut Erdem, Erkut Erdem 他
日本語で読む → - 論文制御制御
適応ニューラルネットワークと分数階スーパーツイスティングアルゴリズムによるウェーハステージの精密運動制御
分数階ターミナル滑りモード面とスーパーツイスティングを組み合わせ、RBFニューラルネットで外乱・不確かさを補償するウェーハステージ向け制御手法を提案し、実験で追従性能の向上を示した。
原題: Precise Motion Control of Wafer Stages via Adaptive Neural Network and Fractional-Order Super-Twisting Algorithm ／ Zhian Kuang, Liting Sun, Huijun Gao 他
日本語で読む → - 論文異常検知機械学習
産業用ロボットのネジ締め異常検知データセットAURSAD
UR3eロボットと電動ドライバを用いたネジ締め作業で4種類の異常を発生させ、全センサデータを記録した2042サンプルの異常検知データセットを構築し、機械学習ベンチマークも示した論文。
原題: AURSAD: Universal Robot Screwdriving Anomaly Detection Dataset ／ Błażej Leporowski, Daniella Tola, Casper Hansen 他
日本語で読む → - 論文手術支援ロボティクスロボティクス
手術技術の違いに頑健な手術状態推定のための不変表現学習
術者や環境の違いに影響されにくい手術状態推定ネットワークStiseNetを提案し、実世界の新データセットHERNIA-20を含む3データセットで従来手法を上回る性能を示した。
原題: Learning Invariant Representation of Tasks for Robust Surgical State Estimation ／ Yidan Qin, Max Allan, Yisong Yue 他
日本語で読む → - 論文運動計画ロボティクス
収縮理論に基づく安定性保証付き学習ベースロバスト運動計画
収縮理論を用いた微分リアプノフ関数の設計により、学習ベースの非線形運動計画器に形式的なロバスト性と安定性の保証を与える手法LAG-ROSを提案した。
原題: Learning-based Robust Motion Planning with Guaranteed Stability: A Contraction Theory Approach ／ Hiroyasu Tsukamoto, Soon-Jo Chung
日本語で読む → - 論文制御/空力モデリングロボティクス
データ駆動型MPCによるクアッドロータの高速飛行制御
空気力をガウス過程でモデル化しモデル予測制御に組み込むことで、高速飛行時の軌道追従誤差を最大70%削減した。
原題: Data-Driven MPC for Quadrotors ／ Guillem Torrente, Elia Kaufmann, Philipp Foehn 他
日本語で読む → - 論文形態進化機械学習
タスク非依存の形態進化
タスクや報酬の指定なしに、ランダムな行動プリミティブだけで情報理論的な目的関数を用いて多様な状態に到達できる形態を進化させる手法を提案した。
原題: Task-Agnostic Morphology Evolution ／ Donald J. Hejna, Pieter Abbeel, Lerrel Pinto
日本語で読む → - 論文群制御ロボティクス
異種マルチロボット協調操作のための分散型能力認識適応制御
各ロボットの力発揮能力をオンラインで最大化しつつ、通信なしで負荷分散と協調を実現する分散型適応制御手法を提案し、異種ロボット群の協調搬送で検証した。
原題: Decentralized Ability-Aware Adaptive Control for Multi-robot Collaborative Manipulation ／ Lei Yan, Theodoros Stouraitis, Sethu Vijayakumar
日本語で読む → - 論文階層強化学習AI
論理オプションフレームワーク
タスクをオートマトンで表現し階層強化学習に統合することで、複雑な規則を満たす最適で合成可能な方策を効率的に学習するフレームワークを提案。
原題: The Logical Options Framework ／ Brandon Araki, Xiao Li, Kiran Vodrahalli 他
日本語で読む → - 論文システムテストロボティクス
失敗のノイズを学習する：ロボットのためのインテリジェントなシステムテスト
ロボット動作中の騒音をシミュレーション上で推定し、SVMで故障を分類する自動システムテスト手法を提案。ヒューマノイドLOLAで高い検出精度と低い誤検知率を達成し、オープンソースツールNoisyTestとして公開した。
原題: Learning the Noise of Failure: Intelligent System Tests for Robots ／ Felix Sygulla, Daniel Rixen
日本語で読む → - 論文共有自律ロボティクス
タスク変動に対応する修正型共有自律制御
ロボットの自律タスクモデル上で人間が主要な状態変数を修正する共有自律の枠組みを提案し、航空機製造の3タスクでユーザー負担の低さを実証した。
原題: Corrective Shared Autonomy for Addressing Task Variability ／ Michael Hagenow, Emmanuel Senft, Robert Radwin 他
日本語で読む → - 論文強化学習機械学習
バイアス低減マルチステップ後知恵経験再生による効率的なマルチゴール強化学習
マルチゴール強化学習においてnステップの後知恵リラベリングがもたらすオフポリシーバイアスを理論的・実験的に示し、λリターンやモデルベース価値展開でバイアスを低減するMHER(λ)とMMHERを提案した論文。
原題: Bias-reduced Multi-step Hindsight Experience Replay for Efficient Multi-goal Reinforcement Learning ／ Rui Yang, Jiafei Lyu, Yu Yang 他
日本語で読む → - 論文UAV/セキュリティロボティクス
UWBセンサへの隠密攻撃に耐えるUAVのレジリエント経路計画
GPS偽装と制御入力改ざんを同時に行う隠密攻撃者に対し、UWBセンサで検知されずにUAVの経路を大きく逸脱させる攻撃条件を明らかにし、ポントリャーギンの最大原理に基づく省エネでレジリエントな経路計画を提案した。
原題: Resilient Path Planning of UAVs against Covert Attacks on UWB Sensors ／ Jiayi He, Xin Gong, Yukang Cui 他
日本語で読む → - 論文モデル予測制御制御
線形時変系のためのコンティンジェンシーモデル予測制御
通常のMPCに緊急回避用の並行予測ホライズンを追加し、性能最適化と危険回避の両立を図る制御手法を提案。実車での飛び出し障害物実験で有効性を示した。
原題: Contingency Model Predictive Control for Linear Time-Varying Systems ／ John P. Alsterda, J. Christian Gerdes
日本語で読む → - 論文SLAMロボティクス
Intensity-SLAM：大規模環境向けの強度支援による自己位置推定と地図構築
LiDARの反射強度情報を幾何特徴と組み合わせ、フロントエンドのオドメトリ推定とバックエンド最適化の両方に活用するSLAMフレームワークを提案し、屋外自動運転や屋内倉庫ロボットで従来の幾何のみの手法を上回る精度を示した。
原題: Intensity-SLAM: Intensity Assisted Localization and Mapping for Large Scale Environment ／ Han Wang, Chen Wang, Lihua Xie
日本語で読む → - 論文状態推定ロボティクス
SE_2(3)に基づく慣性統合航法の拡張カルマンフィルタとスムージングの枠組み
慣性統合航法の状態推定をSE_2(3)行列リー群で表現し、群アフィン誤差ダイナミクスに基づく幾何学的EKFをNED座標系とECEF座標系で導出した論文。
原題: $SE_2(3)$ based Extended Kalman Filtering and Smoothing Framework for Inertial-Integrated Navigation ／ Yarong Luo, Chi Guo, Shengyong You 他
日本語で読む → - 論文自律走行意思決定ロボティクス
高速道路合流部における自律走行意思決定のための解釈可能な内部状態の解明
高速道路の合流地点での多車両の逐次的な相互作用をHMM-GMRモデルでモデル化し、実データから3つの解釈可能な内部状態を同定した研究。
原題: Uncovering Interpretable Internal States of Merging Tasks at Highway On-Ramps for Autonomous Driving Decision-Making ／ Huanjie Wang, Wenshuo Wang, Shihua Yuan 他
日本語で読む → - 論文転移強化学習ロボティクス
ホモトピー類をまたぐ転移強化学習
強化学習のファインチューニングは、元タスクと目標タスクの軌道が異なるホモトピー類に属すると性能が大きく劣ることを示し、緩和段階とカリキュラム学習段階からなるEase-In-Ease-Outファインチューニングを提案した論文。
原題: Transfer Reinforcement Learning across Homotopy Classes ／ Zhangjie Cao, Minae Kwon, Dorsa Sadigh
日本語で読む → - 論文制約付き強化学習機械学習
状態拡張による制約付き強化学習：報酬学習の限界を克服する
報酬の線形結合では最適方策が得られない制約付き強化学習問題に対し、状態にラグランジュ乗数を追加して双対ダイナミクスとして解く手法を提案し、最適方策のサンプリングを保証する。
原題: State Augmented Constrained Reinforcement Learning: Overcoming the Limitations of Learning with Rewards ／ Miguel Calvo-Fullana, Santiago Paternain, Luiz F. O. Chamon 他
日本語で読む → - 論文制御・安全性検証制御
到達可能性解析を用いたニューラルネットワーク制御器の証明付き学習
非線形力学系に対し安全性・活性を保証するReLU型NN制御器を学習するため、有限状態抽象モデルと重み射影を組み合わせた枠組みを提案し、実車両でも検証した。
原題: Provably Correct Training of Neural Network Controllers Using Reachability Analysis ／ Xiaowu Sun, Yasser Shoukry
日本語で読む → - 論文模倣学習ロボティクス
接触動作の可変速度を実現する模倣学習
接触を伴う作業において、環境の空間的な変化に適応しつつ動作速度を可変にする模倣学習手法を提案し、ロボットによる消しゴムでの線消し作業で評価した。
原題: Imitation Learning for Variable Speed Contact Motion for Operation up to Control Bandwidth ／ Sho Sakaino, Kazuki Fujimoto, Yuki Saigusa 他
日本語で読む → - 論文深度推定画像認識
UniFuse: 全方位パノラマ深度推定のための一方向融合
全天球パノラマの深度推定で、歪みのないキューブマップ特徴をデコード段階のみで正距円筒特徴へ一方向に融合する効率的な手法を提案し、4つのデータセットで最先端性能を達成した。
原題: UniFuse: Unidirectional Fusion for 360$^{\circ}$ Panorama Depth Estimation ／ Hualie Jiang, Zhe Sheng, Siyu Zhu 他
日本語で読む → - 論文場所認識画像認識
レーダーからLiDARへ：統合学習による異種センサ間の場所認識
レーダーのスキャンから既存のLiDAR地図を検索する異種センサ間の場所認識フレームワークを提案し、レーダーとLiDARの共有埋め込みを学習することで、1回の学習でLiDAR同士・レーダー同士・レーダーからLiDARへの認識を実現した。
原題: Radar-to-Lidar: Heterogeneous Place Recognition via Joint Learning ／ Huan Yin, Xuecheng Xu, Yue Wang 他
日本語で読む → - 論文水中ロボット/モジュール型自己組立ロボティクス
モジュール型水中ロボットModboatのドッキングとアンドッキング
単一モーターで振動推進する低コスト水中ロボットModboatに、精密な位置・姿勢制御を要するドッキング機構と戦略を実装し、複数構成でのドッキングと追加アクチュエータなしでのアンドッキング・構成変更を実現した。
原題: Docking and Undocking a Modular Underactuated Oscillating Swimming Robot ／ Gedaliah Knizhnik, Mark Yim
日本語で読む → - 論文軌道計画ロボティクス
機械学習による自動運転車のリアルタイム最適軌道計画とラップタイムシミュレーション
従来の最適制御によるラップタイムシミュレーションで生成した多数のサーキットの走行ラインを学習し、フィードフォワードニューラルネットで走行ラインをリアルタイム予測する手法を提案した。予測誤差は平均±0.27m、コーナー頂点で±0.11mと人間ドライバー並みで、計算時間は従来法の9000倍以上高速である。
原題: Real-Time Optimal Trajectory Planning for Autonomous Vehicles and Lap Time Simulation Using Machine Learning ／ Sam Garlick, Andrew Bradley
日本語で読む → - 論文モデリングロボティクス
ダルブー枠による平面上を転がる球のパラメータ化：劣駆動系から全駆動モデルへの非線形変換
平面上を回転しながら転がる球の劣駆動モデルを、接触点のダルブー枠を用いた非線形状態変換により全駆動モデルへ変換し、その可制御性を議論した論文。
原題: Darboux-Frame-Based Parametrization for a Spin-Rolling Sphere on a Plane: A Nonlinear Transformation of Underactuated System to Fully-Actuated Model ／ Seyed Amir Tafrishi, Mikhail Svinin, Motoji Yamamoto
日本語で読む → - 論文ナビゲーションロボティクス
人に配慮したロボットナビゲーションにおける妨害度をモデル化するグラフニューラルネットワーク
ロボットと人の動きを考慮し、経路計画に使える妨害度モデルをグラフニューラルネットワークで構築した。データセットSocNav1を拡張し、人手設計モデルより拡張性の高い手法を実現した。
原題: A Graph Neural Network to Model Disruption in Human-Aware Robot Navigation ／ Pilar Bachiller, Daniel Rodriguez-Criado, Ronit R. Jorvekar 他
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