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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: 2020/12/1 / 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 →- 論文自律ナビゲーションロボティクス
ROSと深層学習を用いた移動ロボットの自律ナビゲーション
ROSとGazeboでシミュレーション上にデータを収集し、深層ネットワークを設計して実機・シミュレーション両方で移動ロボットの自律ナビゲーションを実現する一連の手法を提示した。
原題: Autonomous Navigation with Mobile Robots using Deep Learning and the Robot Operating System / Anh Nguyen, Quang Tran
日本語で読む → - 論文キャリブレーションロボティクス
スピニングLiDARとソリッドステートLiDARの統一的な内部キャリブレーション
LiDARの種類に依存せず点群の空間幾何に基づき、キャリブレーションパラメータをリー群の要素としてモデル化することで、異なるLiDARを統一的に校正する手法を提案した論文。
原題: Global Unifying Intrinsic Calibration for Spinning and Solid-State LiDARs / Jiunn-Kai Huang, Chenxi Feng, Madhav Achar 他
日本語で読む → - 論文ナビゲーションロボティクス
LAMP: 不確実な環境で繰り返しナビゲーションするための動作方策学習
過去のナビゲーション実行から障害物の構造を学習し、既存のナビゲーションスタックと統合する動作方策フレームワークLAMPを提案。シミュレーションと実環境で従来手法より10〜40%短い移動時間を達成した。
原題: LAMP: Learning a Motion Policy to Repeatedly Navigate in an Uncertain Environment / Florence Tsang, Tristan Walker, Ryan A. MacDonald 他
日本語で読む → - 論文VQAAI
映像質問応答のためのオープンエンドなマルチモーダル関係推論
映像シーン内で言語対話により参加者の質問に答えるロボットエージェントを構築し、映像認識と言語処理を統合して人間とロボットの信頼と対話効率の関係を分析した研究。
原題: Open-Ended Multi-Modal Relational Reasoning for Video Question Answering / Haozheng Luo, Ruiyang Qin, Chenwei Xu 他
日本語で読む → - 論文自己教師あり学習/LiDARセグメンテーションロボティクス
屋内自律走行のためのLiDARセグメンテーションの自己教師あり学習
SLAMとレイトレーシングを組み合わせてLiDAR点群のセマンティックラベルを自動生成し、人手注釈なしで深層セグメンテーションモデルを訓練する手法を提案。走行を重ねるごとに自己改善し、複雑な環境でのナビゲーションや自己位置推定の性能向上を示した。
原題: Self-Supervised Learning of Lidar Segmentation for Autonomous Indoor Navigation / Hugues Thomas, Ben Agro, Mona Gridseth 他
日本語で読む → - 論文ケーブル駆動パラレルロボットロボティクス
運動学的拘束を有する平面ハイブリッドケーブル駆動パラレルロボットのモデリング・振動制御・軌道追従
倉庫作業やリハビリ向けに、シリアルロボットとケーブル駆動パラレルロボットの長所を併せ持つ平面ハイブリッドロボットを提案し、運動学・動力学モデル化、冗長性解決、剛性最適化、2種類の振動制御手法の開発と評価を行った。
原題: Modeling, Vibration Control, and Trajectory Tracking of a Kinematically Constrained Planar Hybrid Cable-Driven Parallel Robot / Ronghuai Qi, Amir Khajepour, William W. Melek
日本語で読む → - 論文熱サーボ/マニピュレーションロボティクス
放射熱に基づく熱サーボ制御:新モデル・制御則と実験
ロボットの動きで放射源と対象物間の熱伝達を調整する新しいセンサベース制御法を提案し、幾何・熱・運動モデルと2種の熱サーボ制御器を設計・安定性解析・実験検証した。
原題: On Radiation-Based Thermal Servoing: New Models, Controls and Experiments / Luyin Hu, David Navarro-Alarcon, Andrea Cherubini 他
日本語で読む → - 論文行動予測画像認識
歩行者の行動予測のためのマルチモーダルハイブリッドアーキテクチャ
歩行者の外見や周囲の交通参加者、環境レイアウトなど複数の情報源を統合し、フィードフォワードとリカレントネットワークを組み合わせて歩行者の横断行動を予測する手法を提案した論文。
原題: Multi-Modal Hybrid Architecture for Pedestrian Action Prediction / Amir Rasouli, Tiffany Yau, Mohsen Rohani 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
到達・引き寄せタスクにおける多様な道具使用行動の創発
物理シミュレーション環境で深層強化学習エージェントに道具を使って物体を目標位置まで引き寄せるタスクを学習させ、報酬設計に直接含まれない多様な道具使用行動が創発することを示した。
原題: Emergence of Different Modes of Tool Use in a Reaching and Dragging Task / Khuong Nguyen, Yoonsuck Choe
日本語で読む → - 論文ドローン空路/群制御ロボティクス
CORRIDRONE:ドローン用オンデマンド多車線空中回廊の設計と実証
複数ドローンの安全な点間移動のため、必要に応じて設定できる仮想空中回廊フレームワークを提案し、数km規模のテストベッド構想を示した論文。
原題: CORRIDRONE: Corridors for Drones, An Adaptive On-Demand Multi-Lane Design and Testbed / Lima Agnel Tony, Ashwini Ratnoo, Debasish Ghose
日本語で読む → - 論文LiDARオドメトリロボティクス
LOCUS: 極限環境向け高精度LiDARオドメトリとリアルタイム3Dマッピング
多段スキャンマッチングとセンサ健全性を考慮した統合により、劣悪な知覚条件下でも堅牢かつリアルタイムに動作するLiDARオドメトリシステムを提案し、DARPA地下トンネルチャレンジで実証した。
原題: LOCUS: A Multi-Sensor Lidar-Centric Solution for High-Precision Odometry and 3D Mapping in Real-Time / M. Palieri, B. Morrell, A Thakur 他
日本語で読む → - 論文自動運転ロボティクス
トラック運転者の挙動分析に基づく自動運転の車線変更スタイル設計
トラック運転者の挙動をモデル化し、積極的・中庸・保守的な3つの自動車線変更スタイルを設計。シミュレータ実験で運転者がスタイルを区別でき、安全性・信頼性ともに許容されると確認した。
原題: Analysis of Truck Driver Behavior to Design Different Lane Change Styles in Automated Driving / Zheng Wang, Muhua Guan, Jin Lan 他
日本語で読む → - 論文強化学習機械学習
強化学習で低フラクタル次元の軌道を明示的に促す
強化学習エージェントの報酬に後処理関数を加えることで、生成される軌道のフラクタル次元を下げ、ノイズや外乱に対するロバスト性を向上させる手法を提案した論文。
原題: Explicitly Encouraging Low Fractional Dimensional Trajectories Via Reinforcement Learning / Sean Gillen, Katie Byl
日本語で読む → - 論文歩行ロボティクス
つま先付き二足歩行ロボットの階段降段における最速降下曲線ヒップ軌道計画
つま先付き9リンク二足歩行ロボットに対し、重力下で最速降下となるブラキストクロン軌道をヒップに適用し、ZMP安定性と足首のサイクロイド軌道を組み合わせた適応的階段降段軌道計画を提案した論文。
原題: Planning Brachistochrone Hip Trajectory for a Toe-Foot Bipedal Robot going Downstairs / Gaurav Bhardwaj, Utkarsh A. Mishra, N. Sukavanam 他
日本語で読む → - 論文衝突検出math.MG
滑らかで正曲率境界を持つ凸体の閉形式ミンコフスキー和
境界が滑らかで断面曲率が正の凸体同士のミンコフスキー和を、法線ベクトルや勾配を用いた閉形式のパラメトリック式で表す2つの定理を導出し、超二次体での数値検証や動作計画・衝突検出への応用を示した論文。
原題: Closed-Form Minkowski Sums of Convex Bodies with Smooth Positively Curved Boundaries / Sipu Ruan, Gregory S. Chirikjian
日本語で読む → - 論文認知アーキテクチャcs.MA
分散適応制御:ロボットリサイクル工場管理に適した認知アーキテクチャ候補
電子廃棄物リサイクル工場のような開放環境でサイバーフィジカルシステムを管理するため、分散適応制御(DAC)理論を認知アーキテクチャとして提案し、単一エージェントと大規模レベルの再帰的実装とマイクロリサイクル工場プロトタイプを示した。
原題: Distributed Adaptive Control: An ideal Cognitive Architecture candidate for managing a robotic recycling plant / Oscar Guerrero-Rosado, Paul Verschure
日本語で読む → - 論文自動運転/シミュレーションロボティクス
手続き型生成でEnd-to-End自動運転の汎化性能を向上させる
道路ブロックをランダムに組み合わせて多様なシーンを自動生成する運転シミュレータPGDriveを開発し、生成シーンを増やして学習することで交通密度や道路網の異なる未知環境への汎化が大きく改善することを示した。
原題: Improving the Generalization of End-to-End Driving through Procedural Generation / Quanyi Li, Zhenghao Peng, Qihang Zhang 他
日本語で読む → - 論文自動運転/セグメンテーションロボティクス
ホモグラフィ行列を活用したステレオ画像からの走行可能領域検出のデータ拡張
異なる視点の画像間で走行可能領域をホモグラフィ行列で対応付け、参照視点に変換することで訓練データを拡張し、DCNNによる走行可能領域検出の精度を向上させた論文。
原題: Learning Collision-Free Space Detection from Stereo Images: Homography Matrix Brings Better Data Augmentation / Rui Fan, Hengli Wang, Peide Cai 他
日本語で読む → - 論文AI倫理ロボティクス
ロボットは将来人間と見なされるのか
人間とロボットの本質的な違いを「思考空間」の観点から分析し、ロボットが人間と見なされるための前提条件を論じた考察論文。
原題: Could robots be regarded as humans in future? / Huansheng Ning, Feifei Shi
日本語で読む → - 論文群制御ロボティクス
無記憶な群ロボットによる均一円形フォーメーション
透明・非透明で視界制限のある円盤型ロボット群が、通信なしで等間隔の円周上に整列する分散アルゴリズムを提案し、衝突やデッドロックの回避を証明した。
原題: Uniform Circle Formation By Oblivious Swarm Robots / Moumita Mondal, Sruti Gan Chaudhuri, Ayan Dutta 他
日本語で読む → - 論文内視鏡3D再構成画像認識
SERV-CT: 内視鏡3D再構成の検証用CTベース視差データセット
ブタ全身死体を内視鏡で撮影しCTと位置合わせすることで、内視鏡ステレオ画像の参照視差・深度・オクルージョンを提供する検証データセットを構築した。
原題: SERV-CT: A disparity dataset from CT for validation of endoscopic 3D reconstruction / P. J. "Eddie'' Edwards, Dimitris Psychogyios, Stefanie Speidel 他
日本語で読む → - 論文無線センシングロボティクス
ロボットの移動を活用した無線信号センシングフレームワーク
ロボットの移動を合成開口レーダーのように利用し、見通し外・地図なし環境で他ロボットへの到来方向を推定する解析フレームワークを構築し、クラメール・ラオ下限で精度を評価した。
原題: A wireless signal-based sensing framework for robotics / Ninad Jadhav, Weiying Wang, Diana Zhang 他
日本語で読む → - 論文自己位置推定画像認識
圧縮バイナリマップによる自己位置推定の学習
自己位置推定タスクに最適化した地図圧縮を学習し、汎用コーデックより2桁小さい容量で精度を維持できることを示した論文。
原題: Learning to Localize Through Compressed Binary Maps / Xinkai Wei, Ioan Andrei Bârsan, Shenlong Wang 他
日本語で読む → - 論文シミュレーション環境AI
iGibson 1.0:大規模リアルシーンでのインタラクティブタスク向けシミュレーション環境
実世界の家庭を再現した15のインタラクティブなシーンと多様なセンサ信号・ドメインランダム化・動作計画・人間デモ収集機能を備えたロボット学習用シミュレータを公開した論文。
原題: iGibson 1.0: a Simulation Environment for Interactive Tasks in Large Realistic Scenes / Bokui Shen, Fei Xia, Chengshu Li 他
日本語で読む → - 論文キャリブレーションロボティクス
自己接触・平面制約・自己観測を組み合わせた産業用双腕ロボットの自動キャリブレーション
自己接触・平面制約・自己観測を組み合わせ、カメラとロボット機構を自動でキャリブレーションする手法を提案し、複数手法の併用が精度と汎化性を向上させることを示した。
原題: Automatic self-contained calibration of an industrial dual-arm robot with cameras using self-contact, planar constraints, and self-observation / Karla Stepanova, Jakub Rozlivek, Frantisek Puciow 他
日本語で読む → - 論文触覚ロボティクス
姿勢ベース触覚サーボ制御:深層学習を用いた制御されたソフトタッチ
柔らかい光学式触覚センサの姿勢を深層学習で推定し、それをサーボ制御ループに組み込むことで、複雑な3D物体上でもロバストかつ正確な触覚サーボ制御を実現した論文。
原題: Pose-Based Tactile Servoing: Controlled Soft Touch using Deep Learning / Nathan F. Lepora, John Lloyd
日本語で読む → - 論文飛行船/シミュレーションロボティクス
乱流中の変形可能な自律飛行船のシミュレーションと制御
ROSとGazeboを用いて、空気力による動的変形や乱流への影響、推進器配置の多様性に対応した飛行船のモデリング・シミュレーション・制御フレームワークを構築し、実機飛行で検証した。
原題: Simulation and Control of Deformable Autonomous Airships in Turbulent Wind / Eric Price, Yu Tang Liu, Michael J. Black 他
日本語で読む → - 論文軌道最適化cs.NI
IRS支援ミリ波通信を用いたロボットのQoS考慮型軌道最適化
インテリジェント反射面(IRS)で支援されたミリ波通信下で、締切と上りリンクQoS制約を満たしつつロボットの移動エネルギーを最小化する軌道・ビームフォーミング最適化手法を提案した。
原題: QoS Aware Robot Trajectory Optimization with IRS-Assisted Millimeter-Wave Communications / Cristian Tatino, Nikolaos Pappas, Di Yuan
日本語で読む → - 論文SLAMロボティクス
構造事前情報を活用した慣性ナビゲーションシステム
SLAMに線・面特徴と低次元の構造事前情報を統合し、グラフ最適化でドリフトを抑えてロバストな自己位置推定を実現した研究。
原題: SPINS: Structure Priors aided Inertial Navigation System / Yang Lyu, Thien-Minh Nguyen, Liu Liu 他
日本語で読む → - 論文UAV探索ロボティクス
ピーコック探索:制御効率の良い軌道を用いたUAVの軽量探索
クジャクの尾のような事前計算済みミニマムスナップ軌道とOctoMapを使い、RGB-Dカメラ搭載UAVが未知の3D環境をO(logN)計算量で探索する軽量手法を提案し、迷路環境で最先端手法と比較した。
原題: Peacock Exploration: A Lightweight Exploration for UAV using Control-Efficient Trajectory / EungChang Mason Lee, Duckyu Choi, Hyun Myung
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