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: 2020/11/1 ／ 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 →- 論文模倣学習ロボティクス
実動画からの近似状態推定による物体操作スキルの学習
2D視覚認識と微分可能レンダリングを用いて動画から手と物体の粗い3D状態を教師なしで推定し、その軌道を強化学習の報酬として物体操作スキルを学習、実機ロボットへ転移できることを示した。
原題: Learning Object Manipulation Skills via Approximate State Estimation from Real Videos ／ Vladimír Petrík, Makarand Tapaswi, Ivan Laptev 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
視点不変な物体分解型3D環境シミュレータ
RGB-D動画から物体ごとに分解された3D特徴空間を学習し、物体間の相互作用によるシーン変化を予測するダイナミクスモデルを提案。任意視点で描画可能で、実機へのsim2real転移も示した。
原題: 3D-OES: Viewpoint-Invariant Object-Factorized Environment Simulators ／ Hsiao-Yu Fish Tung, Zhou Xian, Mihir Prabhudesai 他
日本語で読む → - 論文触覚ロボティクス
複数センサの把持力信号の相関が複雑な課題-ユーザ系における把持制御戦略を明らかにする
複数箇所の把持力センサデータを相関分析し、熟練度や利き手の違いによる把持制御戦略の差異を明らかにした研究。
原題: Correlating grip force signals from multiple sensors highlights prehensile control strategies in a complex task-user system ／ Birgitta Dresp-Langley, Florent Nageotte, Philippe Zanne 他
日本語で読む → - 論文sim2real制御
MRAC-RL：パラメトリックモデル不確かさ下でのオンラインポリシー適応フレームワーク
適応制御とシステム同定を強化学習に組み合わせ、シミュレーションで学習したポリシーがモデル誤差のある実環境でも適応できるMRAC-RLフレームワークを提案した論文。
原題: MRAC-RL: A Framework for On-Line Policy Adaptation Under Parametric Model Uncertainty ／ Anubhav Guha, Anuradha Annaswamy
日本語で読む → - 論文ボリュメトリックマッピングロボティクス
レイトレーシングGPUで確率的ボリュメトリックマッピングを高速化
OctomapのレイシューティングをRTX GPUとDXRで並列化し、CPU版より3桁以上高速化した研究。
原題: Accelerating Probabilistic Volumetric Mapping using Ray-Tracing Graphics Hardware ／ Heajung Min, Kyung Min Han, Young J. Kim
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
大規模混在都市交通における自動運転シミュレータSUMMIT
CARLAを拡張し、OpenStreetMap上の任意の都市で多様な交通参加者の挙動を模擬する高忠実度シミュレータSUMMITを提案。多エージェント運動モデルGAMMAとPOMDPプランナContext-POMDPを備え、群衆運転アルゴリズムの開発・評価を可能にする。
原題: Simulating Autonomous Driving in Massive Mixed Urban Traffic ／ Yuanfu Luo, Panpan Cai, Yiyuan Lee 他
日本語で読む → - 論文タスク計画AI
例からのドメイン具体化：欠落したドメイン知識をロバスト計画で補う
設計者が与えた不完全なドメインモデルと人間の教示軌跡から候補モデル集合を探索し、その下で成功率最大のロバスト計画を生成する手法を提案した。
原題: Domain Concretization from Examples: Addressing Missing Domain Knowledge via Robust Planning ／ Akshay Sharma, Piyush Rajesh Medikeri, Yu Zhang
日本語で読む → - 論文模倣学習機械学習
ワンショット視覚模倣のためのTransformer
他エージェントの動画からロボットの行動を推論し、テスト時に一度の実演例で新しいタスクを模倣できるTransformerベースの手法を提案。
原題: Transformers for One-Shot Visual Imitation ／ Sudeep Dasari, Abhinav Gupta
日本語で読む → - 論文強化学習機械学習
Parrot: 強化学習のためのデータ駆動型行動事前分布
多様な既存タスクの成功試行から複雑な入出力関係を学習する行動事前分布を事前学習し、新規タスクの迅速な学習を可能にする手法を提案。画像観測と疎報酬のロボットマニピュレーションで大幅に優れる。
原題: Parrot: Data-Driven Behavioral Priors for Reinforcement Learning ／ Avi Singh, Huihan Liu, Gaoyue Zhou 他
日本語で読む → - 論文手術ロボティクス画像認識
手術ロボティクスにおけるマルチモーダル自己教師あり表現学習による自動ジェスチャー認識
手術動画とキネマティクスから自己教師あり・マルチモーダル表現を学習し、術者ジェスチャー認識・タスク間転移・術者技能分類の精度を定量的に示した研究。
原題: Multimodal and self-supervised representation learning for automatic gesture recognition in surgical robotics ／ Aniruddha Tamhane, Jie Ying Wu, Mathias Unberath
日本語で読む → - 論文UAV自律着陸ロボティクス
動的時間カメラ-LiDAR融合による非協力環境でのUAVの堅牢な自律着陸
低コストLiDARとステレオカメラを搭載したUAVで、動的時間深度補完と深度マップ自己評価により未知環境でも安全な着陸地点を自律的に選定する手法を提案した。
原題: Robust Autonomous Landing of UAV in Non-Cooperative Environments based on Dynamic Time Camera-LiDAR Fusion ／ Lyujie Chen, Xiaming Yuan, Yao Xiao 他
日本語で読む → - 論文軌道予測画像認識
注意機構付きグラフ畳み込みネットワークによる歩行者軌道予測
歩行者同士の暗黙的な相互作用をグラフの辺への注意重みで集約するGCNNベースの軌道予測手法を提案し、確率的・決定論的の両出力に対応。車載視点の自動ラベル付きデータセットも構築した。
原題: Attentional-GCNN: Adaptive Pedestrian Trajectory Prediction towards Generic Autonomous Vehicle Use Cases ／ Kunming Li, Stuart Eiffert, Mao Shan 他
日本語で読む → - 論文3D探索画像認識
次はどこを探索すべきか？履歴を考慮した自律3D探索のためのExHistCNN
深度カメラによる未知屋内環境の自律3D探索において、現在の深度観測と再構成履歴を補助ユーティリティマップとして統合し、次最良視点(NBV)を軽量CNNで推定する手法を提案した論文。
原題: Where to Explore Next? ExHistCNN for History-aware Autonomous 3D Exploration ／ Yiming Wang, Alessio Del Bue
日本語で読む → - 論文強化学習/認識画像認識
SeekNet：強化学習によるロボット移動最適化で人インスタンスのセグメンテーションと追跡を改善
混雑環境で遮蔽された人を認識するため、強化学習でロボットの移動位置を最適化するSeekNetを提案し、検出・追跡精度の向上を示した。
原題: SeekNet: Improved Human Instance Segmentation and Tracking via Reinforcement Learning Based Optimized Robot Relocation ／ Venkatraman Narayanan, Bala Murali Manoghar, Rama Prashanth RV 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
ロボット学習と制御のためのディアボロ解析モデル
ディアボロと紐の系を解析的にモデル化し、実機の双腕ロボットでディアボロ遊びや人間との投げ渡しを実現した研究。
原題: An analytical diabolo model for robotic learning and control ／ Felix von Drigalski, Devwrat Joshi, Takayuki Murooka 他
日本語で読む → - 論文屋内測位機械学習
スマホセンサとWiFiを融合した深層学習による屋内測位・追跡
スマホの慣性センサとWiFiを組み合わせ、深層学習PDRとカルマンフィルタ、地図不要の投影法で屋内の歩行軌跡を高精度に推定する手法を提案した。
原題: Deep Smartphone Sensors-WiFi Fusion for Indoor Positioning and Tracking ／ Leonid Antsfeld, Boris Chidlovskii, Emilio Sansano-Sansano
日本語で読む → - 論文把持推定ロボティクス
マルチタスク学習と位置損失による単眼画像からのロボット把持性能の改善
単眼カラー画像からの把持推定CNNに、深度再構成の補助タスクと把持可能点のみに着目する位置損失を導入し、把持成功率を72%から79%へ向上させた研究。
原題: Improving Robotic Grasping on Monocular Images Via Multi-Task Learning and Positional Loss ／ William Prew, Toby Breckon, Magnus Bordewich 他
日本語で読む → - 論文折り紙ロボティクスロボティクス
レーザー成形折り紙を例にしたシミュレーション・イン・ザ・ループによる折り畳み動作計画
熱・化学・電磁気などの物理現象を伴う自己折り畳み構造の設計において、計算コストの高い物理シミュレーションを動作計画に組み込み、幾何学だけでなく物理特性も考慮して折り畳みやすさを評価する手法を提案した。
原題: Planning Folding Motion with Simulation in the Loop Using Laser Forming Origami and Thermal Behaviors as an Example ／ Yue Hao, Weilin Guan, Edwin A Peraza Hernandez 他
日本語で読む → - 論文センシングロボティクス
単一チップミリ波レーダによる未改造ドローンの3次元モーションキャプチャ
プロペラのドップラー信号を利用し、マーカー不要で単一のミリ波レーダからドローンの3次元位置を10Hz・デシメートル精度で推定する深層学習システムを提案した。
原題: 3-D Motion Capture of an Unmodified Drone with Single-chip Millimeter Wave Radar ／ Peijun Zhao, Chris Xiaoxuan Lu, Bing Wang 他
日本語で読む → - 論文動作計画ロボティクス
確率的な安全保証を備えた反応型動作計画
他エージェントの予測モデルをMPCに組み込み、post-bloating・SVM・conformal分析で予測の一般化保証を与える動作計画手法を提案し、自動運転高速道路シナリオで検証した。
原題: Reactive motion planning with probabilistic safety guarantees ／ Yuxiao Chen, Ugo Rosolia, Chuchu Fan 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
分散型マルチアーム動作計画の学習
マルチエージェント強化学習とBiRRTの専門家デモを組み合わせ、チーム規模に応じてスケールする分散型マルチアーム動作計画を実現した論文。
原題: Learning a Decentralized Multi-arm Motion Planner ／ Huy Ha, Jingxi Xu, Shuran Song
日本語で読む → - 論文安全性検証ロボティクス
到達可能多面体列挙(RPM)：深層ニューラルネットワークを含むロボットシステムの安全性検証アルゴリズム
ReLUネットワークの厳密な到達可能集合を入力空間の多面体セルを逐次列挙して計算し、危険セル発見時には即座に結果を返せる安全性検証手法を提案した。ACAS Xuや振り子ダイナミクスで既存手法より高速な検証を実証した。
原題: Reachable Polyhedral Marching (RPM): A Safety Verification Algorithm for Robotic Systems with Deep Neural Network Components ／ Joseph A. Vincent, Mac Schwager
日本語で読む → - 論文マルチロボット/パラメータ同定ロボティクス
双対性を用いた実行可能領域に基づくパラメータ同定
マルチロボット系でタスクパラメータの厳密推定が困難な場合に、最適化制御のKKT条件と衝突回避制約のSVDからパラメータの上下界を導出し、UKFより速く収束する実行可能領域を生成する手法を提案した。
原題: Feasible Region-based Identification Using Duality (Extended Version) ／ Jaskaran Grover, Changliu Liu, Katia Sycara
日本語で読む → - 論文交通流制御/マルチエージェントRL制御
分散型自動運転車とマルチエージェント強化学習による混合交通流の最適化
サンフランシスコ・オークランド・ベイブリッジの縮小モデルである二段階ボトルネックにおいて、完全分散型のマルチエージェント強化学習で自動運転車を制御し、混入率5%で20%、40%で33%のスループット改善を達成した。手設計のフィードバック制御より優れ、局所センシングのみでも有効な戦略が可能なことを示した。
原題: Optimizing Mixed Autonomy Traffic Flow With Decentralized Autonomous Vehicles and Multi-Agent RL ／ Eugene Vinitsky, Nathan Lichtle, Kanaad Parvate 他
日本語で読む → - 論文モデルベース強化学習ロボティクス
実世界オフライン強化学習のための微分可能物理モデル
力学構造が既知ならば、物理ベースの微分可能モデルがブラックボックスモデルより優れることを示し、実機で4分のデータのみからボール・イン・カップ課題を学習した。
原題: Differentiable Physics Models for Real-world Offline Model-based Reinforcement Learning ／ Michael Lutter, Johannes Silberbauer, Joe Watson 他
日本語で読む → - 論文ロボット設計ロボティクス
ロボットアーキテクチャの高水準記述手法：Thinging Machineモデリングの適用
ロボットシステムの高水準アーキテクチャ記述にThinging Machineモデリングを適用し、静的・動的・振る舞いモデルで体系化する手法を提案した論文。
原題: High-Level Description of Robot Architecture ／ Sabah Al-Fedaghi, Manar AlSaraf
日本語で読む → - 論文ソフトロボティクスロボティクス
双安定性を持つ葉状折り紙による自己適応型把持動作
ハエトリグサに着想を得た双安定の葉状折り紙構造を提案し、電源なしで物体を自己適応的に把持する動作を実現した。
原題: Leaf-like Origami with Bistability for Self-Adaptive Grasping Motions ／ Hiromi Yasuda, Kyle Johnson, Vicente Arroyos 他
日本語で読む → - 論文クアッドロータ/ステレオ視/可変ベースラインロボティクス
MorphEyes: 可変ベースラインステレオによるクアッドロータナビゲーション
ステレオカメラのベースラインを飛行中に動的に変更できる枠組みを提案し、森林飛行や未知の隙間通過、移動物体の3D姿勢検出で精度と堅牢性が向上することを示した。
原題: MorphEyes: Variable Baseline Stereo For Quadrotor Navigation ／ Nitin J. Sanket, Chahat Deep Singh, Varun Asthana 他
日本語で読む → - 論文強化学習×模倣学習ロボティクス
不完全なデモンストレーションを用いた生成モデルによる強化学習の報酬整形
デモデータから生成モデルで状態・行動依存のポテンシャルを学習し報酬整形に用いることで、不完全なデモでも偏りなく方策学習を加速する手法を提案し、Frankaアームで実証した。
原題: Shaping Rewards for Reinforcement Learning with Imperfect Demonstrations using Generative Models ／ Yuchen Wu, Melissa Mozifian, Florian Shkurti
日本語で読む → - 論文SLAMロボティクス
RISE-SLAM: リソース認識型逆シュミット推定器によるSLAM
シュミット・カルマンフィルタの考え方を情報領域で再構成し、メモリ線形・計算コスト調整可能な一貫性のある近似推定法RISEを提案。探索/再定位フェーズで構成を切り替える視覚慣性SLAMを実現し、公開データセットで精度と効率の優位性を示した。
原題: RISE-SLAM: A Resource-aware Inverse Schmidt Estimator for SLAM ／ Tong Ke, Kejian J. Wu, Stergios I. Roumeliotis
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