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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: 2020/11/1 ／ 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 →- 論文マルチエージェント経路計画ロボティクス
車両型ロボットのための運動学的・時空間制約を考慮したマルチエージェント経路計画
非ホロノミックな車両型ロボットの形状・運動学・時空間制約を扱うCL-MAPF問題を定式化し、ボディ衝突木と時空間ハイブリッドA*を組み合わせた階層型解法を提案した論文。
原題: CL-MAPF: Multi-Agent Path Finding for Car-Like Robots with Kinematic and Spatiotemporal Constraints ／ Licheng Wen, Zhen Zhang, Zhe Chen 他
日本語で読む → - 論文歩行ロボティクス
選好学習によるユーザー誘導型HZD歩容生成
二足歩行ロボットのHZD最適化歩容を、人間の一対比較選好を用いた学習で調整し、手動チューニングなしで安定歩行を実現する枠組みを提案。
原題: Preference-Based Learning for User-Guided HZD Gait Generation on Bipedal Walking Robots ／ Maegan Tucker, Noel Csomay-Shanklin, Wen-Loong Ma 他
日本語で読む → - 論文ソーシャルナビゲーションロボティクス
感情を考慮した歩行者意図予測と適応型空間プロファイル融合によるソーシャルロボットナビゲーション
RGB-DカメラとTransformerで歩行者の歩容から意図を予測し、感情も考慮して障害物プロファイルを動的に調整する強化学習ベースのソーシャルナビゲーション手法を提案した論文。
原題: EWareNet: Emotion Aware Human Intent Prediction and Adaptive Spatial Profile Fusion for Social Robot Navigation ／ Venkatraman Narayanan, Bala Murali Manoghar, Rama Prashanth RV 他
日本語で読む → - 論文グラフクラスタリングロボティクス
相関クラスタリングの最適解空間における多重性と多様性の分析
完全符号付きグラフ上の相関クラスタリング問題において、最適解が複数存在し大きく異なる場合があることを合成グラフ実験で示し、実世界グラフでも複数の最適解を検討する必要性を指摘した。
原題: Multiplicity and Diversity: Analyzing the Optimal Solution Space of the Correlation Clustering Problem on Complete Signed Graphs ／ Nejat Arinik, Rosa Figueiredo, Vincent Labatut
日本語で読む → - 論文手術ロボティクスロボティクス
深層模倣学習と最適制御を組み合わせた網膜手術の自動化
網膜表面の目標位置を深層学習で予測し、安全制約下で最適軌道を生成することで、術者の手ぶれを下回る精度で手術器具の自動ナビゲーションを実現した。
原題: Towards Autonomous Eye Surgery by Combining Deep Imitation Learning with Optimal Control ／ Ji Woong Kim, Peiyao Zhang, Peter Gehlbach 他
日本語で読む → - 論文変形物体操作ロボティクス
SoftGym：変形可能物体操作のための深層強化学習ベンチマーク
変形可能物体の操作を対象としたOpenAI Gym準拠のオープンソースシミュレーションベンチマークSoftGymを提案し、複数の強化学習アルゴリズムを評価して高次元・部分観測状態における課題を明らかにした。
原題: SoftGym: Benchmarking Deep Reinforcement Learning for Deformable Object Manipulation ／ Xingyu Lin, Yufei Wang, Jake Olkin 他
日本語で読む → - 論文進化ロボティクスロボティクス
身体と脳の共進化ダイナミクス
ロボットの身体形状と制御特性を同時に共進化させる手法を提案し、共適応したロボットが固定設計の形態より優れることを示した研究。
原題: The Dynamic of Body and Brain Co-Evolution ／ Paolo Pagliuca, Stefano Nolfi
日本語で読む → - 論文自動運転ロボティクス
自動運転車の運動予測に関するレビュー
自動運転における運動予測の課題を整理し、古典的手法から深層学習・強化学習までの最新研究を比較・展望したレビュー論文。
原題: Motion Prediction on Self-driving Cars: A Review ／ Shahrokh Paravarzar, Belqes Mohammad
日本語で読む → - 論文モデルベースRLロボティクス
Signal Temporal Logic仕様に基づくモデルベース強化学習
報酬関数の代わりにSignal Temporal Logic(STL)で高レベルなロボット行動を記述し、モデルベース学習と組み合わせて有限時間でのSTL充足度を最適化するモデル予測制御器を設計した論文。
原題: Model-based Reinforcement Learning from Signal Temporal Logic Specifications ／ Parv Kapoor, Anand Balakrishnan, Jyotirmoy V. Deshmukh
日本語で読む → - 論文制御バリア関数math.OC
制御バリア関数を用いた最適制御問題の実行可能十分条件
制御バリア関数と制御リアプノフ関数に基づく二次計画法の列で、制御制約下でも常に実行可能となる十分条件を単一の追加制約として提案し、適応クルーズコントロールで有効性を示した論文。
原題: Sufficient Conditions for Feasibility of Optimal Control Problems Using Control Barrier Functions ／ Wei Xiao, Calin Belta, Christos G. Cassandras
日本語で読む → - 論文タスクプランニングロボティクス
オープンワールドにおけるサービスロボットの意味的タスクプランニング
音声から行動フレームと修飾子を抽出し、ASPソルバで計画を生成、実行中のセンシングで動的変化や故障に適応するサービスロボット向け意味推論プランニングシステムを提案した。
原題: Semantic Task Planning for Service Robots in Open World ／ Guowei Cui, Wei Shuai, Xiaoping Chen
日本語で読む → - 論文自己位置推定画像認識
ダーク相互ランク：教師から生徒への知識転移によるグラフ畳み込み自己位置推定ネットワークの強化
視覚的自己位置推定をグラフ分類問題として定式化し、相互ランクに基づく知識蒸留でGCNを訓練することで、既存手法や教師モデルを上回る精度を実現した。
原題: Dark Reciprocal-Rank: Boosting Graph-Convolutional Self-Localization Network via Teacher-to-student Knowledge Transfer ／ Koji Takeda, Kanji Tanaka
日本語で読む → - 論文自動運転シミュレーションAI
自動運転向けカスタマイズ可能な動的シナリオモデリング・データ生成プラットフォーム
自動運転の希少シナリオを対象に、動的でインタラクティブなシナリオをモデル化し、シミュレーション上で多様なラベル付きセンサデータを生成・収集してデータ拡張を行う統合プラットフォームを提案した論文。
原題: A Customizable Dynamic Scenario Modeling and Data Generation Platform for Autonomous Driving ／ Jay Shenoy, Edward Kim, Xiangyu Yue 他
日本語で読む → - 論文教育ロボティクスロボティクス
子どもと教師のための教育ロボティクス
Google Educatorの助成を受けたプロジェクトで、教育・社会・感情ロボットWollyを用いた教育ロボティクスを教師（小中学校）にeラーニングで研修する取り組みを紹介した論文。
原題: Educational robotics for children and their teachers ／ Cristina Gena, Claudio Mattutino, Davide Cellie 他
日本語で読む → - 論文歩行ロボティクス
動的六脚ロボットBruceの設計と開発
CSIROが開発した動的六脚ロボットBruceは、約80%の3Dプリント部品と直列弾性アクチュエータを用い、1年未満で設計から実環境展開までを実現した。芝生・岩・瓦礫などの不整地を0.3m/s、平地を最大0.5m/sで移動できる。
原題: Bruce -- Design and Development of a Dynamic Hexapod Robot ／ Ryan Steindl, Thomas Molnar, Fletcher Talbot 他
日本語で読む → - 論文力制御/受動性ロボティクス
直列減衰弾性アクチュエーションの安定性と透明性に関する二ポート解析
速度源インピーダンス制御下の直列減衰弾性アクチュエータについて、二ポート受動性の必要十分条件を導出し、並列散逸要素と散逸付き仮想カプラの必要性を証明した研究。
原題: Two-Port Analysis of Stability and Transparency in Series Damped Elastic Actuation ／ Ugur Mengilli, Umut Caliskan, Zeynep Ozge Orhan 他
日本語で読む → - 論文自動運転/合流/MPC+RLロボティクス
強化学習とモデル予測制御を組み合わせた高速道路合流
自動運転の合流問題でMPCと強化学習の長所短所を比較し、両者を融合して安全性・効率・快適性のバランスを改善する手法を提案した。
原題: Combining Reinforcement Learning with Model Predictive Control for On-Ramp Merging ／ Joseph Lubars, Harsh Gupta, Sandeep Chinchali 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
モータ電流を用いた腱鞘駆動ロボットマニピュレータの非線形ヒステリシス補償
腱鞘駆動マニピュレータのバックラッシュヒステリシスと不感帯を区分線形モデルで同時補償し、モータ電流からモデルパラメータを実用的に同定する手法を提案した。心腔内エコーカテーテルで検証し、制御精度の向上を示した。
原題: Non-linear Hysteresis Compensation of a Tendon-sheath-driven Robotic Manipulator using Motor Current ／ Dong-Ho Lee, Young-Ho Kim, Jarrod Collins 他
日本語で読む → - 論文制御理論機械学習
学習ベース制御と推定のためのニューラル確率収縮計量
スペクトル正規化した深層ニューラルネットで収縮計量を構成し、確率的非線形系に対して安定性を保証する制御・推定フレームワークを提案した論文。
原題: Neural Stochastic Contraction Metrics for Learning-based Control and Estimation ／ Hiroyasu Tsukamoto, Soon-Jo Chung, Jean-Jacques E. Slotine
日本語で読む → - 論文キャリブレーションロボティクス
モデルベース深層強化学習による視覚慣性システム校正のための軌道学習
視覚慣性システムの校正をマルコフ決定過程としてモデル化し、モデルベース深層強化学習と粒子群最適化でロボットアームの校正軌道を生成、手作り軌道より低誤差を達成した。
原題: Learning Trajectories for Visual-Inertial System Calibration via Model-based Heuristic Deep Reinforcement Learning ／ Le Chen, Yunke Ao, Florian Tschopp 他
日本語で読む → - 論文模倣学習ロボティクス
箸でつかむ：微細操作のためのモデルフリー模倣学習における共変量シフトの克服
箸を装着したロボットによる微細な把持操作を、人間の実演からのモデルフリー模倣学習で実現。共変量シフトを低減する2つの手法を提案し、実機で成功率を37.3%から80%へ向上させた。
原題: Grasping with Chopsticks: Combating Covariate Shift in Model-free Imitation Learning for Fine Manipulation ／ Liyiming Ke, Jingqiang Wang, Tapomayukh Bhattacharjee 他
日本語で読む → - 論文歩行ロボティクス
劣駆動二足歩行ロボットの大域位置制御：ステップ計画のためのステップ間ダイナミクス近似
H-LIPモデルで歩行のステップ間ダイナミクスを近似し、MPCで大域位置制御と旋回を統合したステップ計画を実現、Cassieで検証した。
原題: Global Position Control on Underactuated Bipedal Robots: Step-to-step Dynamics Approximation for Step Planning ／ Xiaobin Xiong, Jenna Reher, Aaron Ames
日本語で読む → - 論文マルチロボット/強化学習ロボティクス
深層強化学習によるマルチロボットナビゲーションの分散型動作計画
共有方策学習を用いた分散型動作計画で、限られた状態情報しか共有しない4台の非ホロノミックロボットが、動的障害物を避けつつ目的地へ連続行動でナビゲーションできることをシミュレータ実験で示した。
原題: Decentralized Motion Planning for Multi-Robot Navigation using Deep Reinforcement Learning ／ Sivanathan Kandhasamy, Vinayagam Babu Kuppusamy, Tanmay Vilas Samak 他
日本語で読む → - 論文タスク計画ロボティクス
象は食料品を詰めない：低エントロピー信念状態のためのロボットタスク計画
現代の知覚は不確実性が小さい「低エントロピー」な信念状態を実現できるため、信念空間表現と古典的計画の目標指向性を組み合わせ、計算効率と不確実性のバランスを取るタスク計画手法を提案し、食料品詰め作業のシミュレーションと実機で有効性を示した。
原題: Elephants Don't Pack Groceries: Robot Task Planning for Low Entropy Belief States ／ Alphonsus Adu-Bredu, Zhen Zeng, Neha Pusalkar 他
日本語で読む → - 論文歩行ロボティクス
RealAnt：教育・研究向けの低コスト四足歩行ロボット
強化学習のベンチマーク「Ant」を低コストで物理実装したRealAntを開発し、10分未満の経験で歩行を学習できることを示した。
原題: RealAnt: An Open-Source Low-Cost Quadruped for Education and Research in Real-World Reinforcement Learning ／ Rinu Boney, Jussi Sainio, Mikko Kaivola 他
日本語で読む → - 論文音声対話ロボティクス
ロボットとの音声言語インタラクション：研究課題と提言（NSF未来方向性ワークショップ報告）
音声・言語・ロボティクスの研究者が集まったNSFワークショップの報告書で、ロボットとの音声対話に必要な科学的・工学的課題を8つのテーマに整理し提言する。
原題: Spoken Language Interaction with Robots: Research Issues and Recommendations, Report from the NSF Future Directions Workshop ／ Matthew Marge, Carol Espy-Wilson, Nigel Ward
日本語で読む → - 論文マルチエージェント強化学習ロボティクス
視界遮蔽環境における持続的監視のためのマルチエージェント強化学習
障害物で視界が遮られる環境で複数ロボットが協調して監視を持続する問題に対し、グラフアテンションを用いたMA-G-PPOを提案し、非RL手法より優れた方策と創発的行動を確認した。
原題: Multi-Agent Reinforcement Learning for Visibility-based Persistent Monitoring ／ Jingxi Chen, Amrish Baskaran, Zhongshun Zhang 他
日本語で読む → - 論文動作計画ロボティクス
高次元ロボット動作計画のためのスパース多レベルロードマップ
ファイバーバンドルで多レベル抽象化を表現し、制限サンプリングと可視領域を用いてスパースロードマップを多レベルに一般化したSMLRを提案。高次元・狭通路・実行不可能な問題で従来手法を上回る性能を示した。
原題: Sparse Multilevel Roadmaps for High-Dimensional Robot Motion Planning ／ Andreas Orthey, Marc Toussaint
日本語で読む → - 論文水中ロボティクス/視覚注意画像認識
自律型水中ロボットによる顕著性誘導型視覚注意モデリング
水中画像の顕著物体検出のため、ボトムアップとトップダウンの二枝を持つ深層ネットワークSVAM-Netを提案し、海洋試験で汎化性能とロボット搭載可能性を示した。
原題: SVAM: Saliency-guided Visual Attention Modeling by Autonomous Underwater Robots ／ Md Jahidul Islam, Ruobing Wang, Junaed Sattar
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
ロボットアームのリーチングタスクにおける強化学習の実験とベンチマーク
ロボットアームのリーチングタスクを対象に、複数のモデルフリー強化学習アルゴリズムを比較する再現可能な実験手順を定義し、シミュレーションで学習した方策を実機に転移。Hindsight Experience Replayの併用でオフポリシー手法の平均リターンが7〜9倍向上することを示した。
原題: Reinforcement Learning Experiments and Benchmark for Solving Robotic Reaching Tasks ／ Pierre Aumjaud, David McAuliffe, Francisco Javier Rodríguez Lera 他
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