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 →- 論文マルチエージェント経路計画ロボティクス
部分次元展開による多目的マルチエージェント経路計画
マルチエージェント経路計画で複数目的のパレート最適解を効率的に求めるため、支配関係と部分次元展開を組み合わせたMOM*アルゴリズムを提案した。
原題: Subdimensional Expansion for Multi-objective Multi-agent Path Finding ／ Zhongqiang Ren, Sivakumar Rathinam, Howie Choset
日本語で読む → - 論文支援ロボティクスロボティクス
視線だけで腕と手指を動かす非侵襲型認知レベル支援ロボット
ウェアラブル視線追跡と環境の視覚情報、人間の動作文法を組み合わせ、ユーザーの目の動きだけで腕と手指を動かして物を掴んだり操作したりできる支援ロボットシステムを開発した。5分で装着・較正でき、健常者5名で初回成功率96.6%を達成した。
原題: Non-invasive Cognitive-level Human Interfacing for the Robotic Restoration of Reaching & Grasping ／ Ali Shafti, A. Aldo Faisal
日本語で読む → - 論文ニューロエボリューションcs.NE
進化的リカレントニューラルネットワークによるロボットの空間・作業記憶
ロボットシミュレータ内のラット型エージェントで、進化的アルゴリズムによりRNNの重みを獲得し、三連T迷路での空間記憶・作業記憶を再現した研究。
原題: Neuroevolution of a Recurrent Neural Network for Spatial and Working Memory in a Simulated Robotic Environment ／ Xinyun Zou, Eric O. Scott, Alexander B. Johnson 他
日本語で読む → - 論文群制御ロボティクス
可視性ロードマップサンプリングによる複数ロボットの追跡逃避問題解法
複数ロボットによる可視性ベースの追跡逃避問題に対し、サンプリングで追跡逃避グラフを逐次構築し、複雑な環境でも必ず解を得る手法を提案した。
原題: A Visibility Roadmap Sampling Approach for a Multi-Robot Visibility-Based Pursuit-Evasion Problem ／ Trevor Olsen, Anne M. Tumlin, Nicholas M. Stiffler 他
日本語で読む → - 論文走行制御ロボティクス
不整地での高速オフロード走行を実現する逆キノダイナミクス学習
車載の慣性観測データから複雑なキノダイナミクスモデルをデータ駆動で学習し、不整地でも高速かつ正確なオフロードナビゲーションを可能にした研究。
原題: Learning Inverse Kinodynamics for Accurate High-Speed Off-Road Navigation on Unstructured Terrain ／ Xuesu Xiao, Joydeep Biswas, Peter Stone
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 → - 論文群制御制御
分散型マルチUAV時空間マルチタスク割当による周辺防衛
侵入者を時空間タスクとして扱い、分散合意ベースのバンドルアルゴリズムを改良して複数UAVに協調的に割り当てる周辺防衛手法を提案し、モンテカルロ実験で有効性を示した。
原題: A Decentralized Multi-UAV Spatio-Temporal Multi-Task Allocation Approach for Perimeter Defense ／ Shridhar Velhal, Suresh Sundaram, Narasimhan Sundararajan
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
デュアルトライアングル型柔軟直列マニピュレータの運動学制御
デュアルトライアングル型の弾性セグメントで構成された柔軟直列マニピュレータについて、幾何学的冗長性を最適化で解消し、外力に対する安定性を確保する運動学制御アルゴリズムを開発し、シミュレーションで有効性を示した。
原題: Kinematic Control of compliant serial manipulators composed of dual-triangles ／ Wanda Zhao, Anatol Pashkevich, Alexandr Klimchik 他
日本語で読む → - 論文慣性航法/初期整列ロボティクス
二重直接空間等長変換群に基づくストラップダウン慣性航法システムの初期整列
SINSの初期整列を、慣性座標系における姿勢・速度・位置を二重直接空間等長変換群の要素として定式化し、群アフィン性と対数線形誤差モデルを利用して大きなミスアラインメントでも線形推定できる手法を提案した論文。
原題: Strapdown Inertial Navigation System Initial Alignment based on Group of Double Direct Spatial Isometries ／ Lubin Chang, Fangjun Qin, Jiangning Xu
日本語で読む → - 論文SLAMロボティクス
MULLS：マルチメトリック線形最小二乗による汎用LiDAR SLAM
多様なLiDARに対応する3D LiDAR SLAMシステムMULLSを提案。特徴点分類とマルチメトリック線形最小二乗ICPでフロントエンドを構成し、階層的ポーズグラフ最適化でドリフトを低減する。
原題: MULLS: Versatile LiDAR SLAM via Multi-metric Linear Least Square ／ Yue Pan, Pengchuan Xiao, Yujie He 他
日本語で読む → - 論文農業ロボットロボティクス
深層学習を用いた梨園向け可変流量制御インテリジェント散布ロボットの圃場評価
梨園の果樹をセグメンテーションする深層学習とPWM制御によるリアルタイム可変流量散布システムを構築し、実圃場実験で農薬使用量と曝露リスクの低減を確認した。
原題: Field Evaluations of A Deep Learning-based Intelligent Spraying Robot with Flow Control for Pear Orchards ／ Jaehwi Seol, Jeongeun Kim, Hyoung Il Son
日本語で読む → - 論文群制御ロボティクス
多数ロボットのためのセンサプランニング
災害救助向けのカメラ搭載ドローンチームが近未来の観測量を最大化するよう運動を選ぶ問題を、劣モジュラ性を利用した貪欲法で解く手法を扱った論文。
原題: Sensor Planning for Large Numbers of Robots ／ Micah Corah
日本語で読む → - 論文マニピュレーション機械学習
文脈ベース表現を用いたマルチタスク強化学習
タスクのメタデータを活用し、複数の文脈依存で合成可能な表現を共有することで知識転移を効率化し、50種類のロボット操作タスクからなるMeta-Worldで最先端の性能を達成した論文。
原題: Multi-Task Reinforcement Learning with Context-based Representations ／ Shagun Sodhani, Amy Zhang, Joelle Pineau
日本語で読む → - 論文視覚ナビゲーションロボティクス
長期的視覚ナビゲーションのための合成可能な行動埋め込みの学習
連続的な行動表現CBEを提案し、経路形状を捉えつつ未知障害物に頑健で、省メモリな経路追従とトポロジカルマッピングを実現した。
原題: Learning Composable Behavior Embeddings for Long-horizon Visual Navigation ／ Xiangyun Meng, Yu Xiang, Dieter Fox
日本語で読む → - 論文模倣学習ロボティクス
信号時相論理で示範の品質を評価する模倣学習
信号時相論理を用いて示範の品質を評価・順位付けし、非マルコフ報酬を生成することで、不完全な示範に頑健な模倣学習手法を提案した論文。
原題: Learning from Demonstrations using Signal Temporal Logic ／ Aniruddh G. Puranic, Jyotirmoy V. Deshmukh, Stefanos Nikolaidis
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
グラフニューラルネットワークによる効率的で解釈可能なロボットマニピュレーション
物体間の空間的制約をグラフ上の分類問題として定式化し、模倣学習で訓練した単一のGNNポリシーがブロック積み上げや食洗機への積載などの長期タスクを解き、物体数や実環境への汎化も示した。
原題: Efficient and Interpretable Robot Manipulation with Graph Neural Networks ／ Yixin Lin, Austin S. Wang, Eric Undersander 他
日本語で読む → - 論文計画ロボティクス
時間発展する独立部分観測タスクを達成するための長期・無限ホライズン最適計画の理論と解析
時間とともに変化する複数の独立な部分観測タスクを、長期・無限ホライズンで最適に計画するアルゴリズムの理論解析と証明を与えた論文。
原題: Theory and Analysis of Optimal Planning over Long and Infinite Horizons for Achieving Independent Partially-Observable Tasks that Evolve over Time ／ Anahita Mohseni-Kabir, Manuela Veloso, Maxim Likhachev
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
飛行目標を捕獲するドローンベース受動マニピュレータの設計と統合
ドローンに1自由度の受動マニピュレータを搭載し、揺れやダウンウォッシュに対応しながら飛翔する目標物を捕獲するシステムを開発、屋外実験で70%の成功率を達成した。
原題: Design and Integration of a Drone based Passive Manipulator for Capturing Flying Targets ／ B. V. Vidyadhara, Lima Agnel Tony, Mohitvishnu S. Gadde 他
日本語で読む → - 論文自己位置推定画像認識
オートエンコーダで圧縮した衛星画像を用いたUAVの自己位置推定
衛星画像をオートエンコーダで低次元ベクトルに圧縮し、UAVの撮影画像と内積カーネルで照合することで、従来の1%の計算時間でRMSE 3m未満の位置推定を実現した。
原題: UAV Localization Using Autoencoded Satellite Images ／ Mollie Bianchi, Timothy D. Barfoot
日本語で読む → - 論文柔軟ロボットロボティクス
折り紙ばねが拓く柔軟ロボットの形状変化
折り紙ばねの非線形な伸縮・ねじり連成をモデル化し、剛性化手法を提案するとともに、射出・クロール・変形の3種の柔軟ロボットを試作して有効性を示した論文。
原題: Origami spring-inspired shape morphing for flexible robotics ／ Qianying Chen, Fan Feng, Pengyu Lv 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
キノダイナミック画像による接触の多いマニピュレーションの解釈性
接触の多いマニピュレーションの運動学・動学データを画像化し、Grad-CAMでNNモデルの判断根拠を可視化する手法を提案。押し・切断タスクで失敗モードの識別を実証した。
原題: Interpretability in Contact-Rich Manipulation via Kinodynamic Images ／ Ioanna Mitsioni, Joonatan Mänttäri, Yiannis Karayiannidis 他
日本語で読む → - 論文接触ダイナミクス機械学習
物理構造化ニューラルネットワークによる接触ダイナミクスの学習
深層ニューラルネットと微分方程式の対応を利用し、物体間の接触を含む不連続なダイナミクスをデータ効率的に学習するネットワーク構造を提案。触覚フィードバックの理想化が学習を容易にする鍵だと示した。
原題: Learning Contact Dynamics using Physically Structured Neural Networks ／ Andreas Hochlehnert, Alexander Terenin, Steindór Sæmundsson 他
日本語で読む → - 論文イベントカメラ/ナビゲーションロボティクス
FAITH: イベントベースオプティックフローを用いた高速反復半平面による注視点推定
イベントカメラのオプティックフローからRANSACベースの高速反復半平面法で注視点(FOE)を推定し、小型ドローン上でオンライン動作する軽量な進路推定手法を提案した。
原題: FAITH: Fast iterative half-plane focus of expansion estimation using event-based optic flow ／ Raoul Dinaux, Nikhil Wessendorp, Julien Dupeyroux 他
日本語で読む → - 論文モーションプランニングロボティクス
CollisionIK：環境との衝突を回避しながらロボット動作を生成する毎瞬間姿勢最適化手法
姿勢・動作目標をできるだけ達成しつつ静的・動的障害物との衝突を避けるため、衝突回避を目的関数の一項として組み込んだ多目的非線形制約付きIK最適化を毎瞬間解く手法を提案し、シミュレーションで既存手法と比較した。
原題: CollisionIK: A Per-Instant Pose Optimization Method for Generating Robot Motions with Environment Collision Avoidance ／ Daniel Rakita, Haochen Shi, Bilge Mutlu 他
日本語で読む → - 論文制御/形式手法制御
時相論理仕様のための高次制御リアプノフ・バリア関数
任意の相対次数の制約や初期状態制約違反に対応するため高次CBFを高次制御リアプノフ・バリア関数へ一般化し、STL式の充足を保証する手法を提案した。
原題: High Order Control Lyapunov-Barrier Functions for Temporal Logic Specifications ／ Wei Xiao, Calin A. Belta, Christos G. Cassandras
日本語で読む → - 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 → - 論文予測/交通機械学習
LSTM再帰型ニューラルネットワークによる車線変更までの時間予測
高速道路上の周囲車両が次に車線変更するまでの時間をLSTMベースのRNNで予測し、実データで平均二乗誤差約0.7秒の精度を達成した研究。
原題: Predicting the Time Until a Vehicle Changes the Lane Using LSTM-based Recurrent Neural Networks ／ Florian Wirthmüller, Marvin Klimke, Julian Schlechtriemen 他
日本語で読む → - 論文幾何学math.MG
ポンスレ三角形の不変中心力と楕円軌跡
ポンスレ3周期三角形の外接円・オイラー円に対する中心力の不変性と、三角形中心の軌跡が楕円になる条件を明らかにした幾何学研究。
原題: Invariant Center Power and Elliptic Loci of Poncelet Triangles ／ Mark Helman, Dominique Laurain, Ronaldo Garcia 他
日本語で読む → - 論文モデル学習AI
計画のための十分に正確なモデル学習
タスクの制約を組み込んだ制約付きモデル学習手法を提案し、計画に適したモデルを得るための近似解の精度に関する定理を示した論文。
原題: Sufficiently Accurate Model Learning for Planning ／ Clark Zhang, Santiago Paternain, Alejandro Ribeiro
日本語で読む → - 論文強化学習機械学習
強化学習における環境設計の重要性：ロボット環境での検討
移動協働ロボットアシスタントのMDPを非線形ベルマン方程式で厳密に解き、スキーマの小さな変更が最適方策を変えることを示して環境設計の重要性を明らかにした。
原題: Importance of Environment Design in Reinforcement Learning: A Study of a Robotic Environment ／ Mónika Farsang, Luca Szegletes
日本語で読む →