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: 2020/9/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集

• 論文空中マニピュレーションロボティクス2020/9/1

  視覚に基づく空中マニピュレーションによる対象物の迎撃

  UAVが未知環境で視覚を用いて風船を探索・検出・接近し、マニピュレータで迎撃するシステムをROS上で実装した。

  原題: Vision based Target Interception using Aerial Manipulation ／ Lima Agnel Tony, Shuvrangshu Jana, Aashay Bhise 他

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• 論文群制御cs.MA2020/9/1

  異種マルチロボットシステムにおける耐障害性のあるタスク割り当て

  天候や攻撃でロボットの能力が劣化しても、各タスクに必要な能力を確保できるよう、劣化した能力に基づいてロボットを柔軟に再割り当てする最適化手法を提案した論文。

  原題: Resilient Task Allocation in Heterogeneous Multi-Robot Systems ／ Siddharth Mayya, Diego S. D'antonio, David Saldaña 他

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• 論文航空機戦術AI2020/9/1

  モンテカルロ木探索による戦術的機動

  2機の無人航空機の戦術的機動に同時手番モンテカルロ木探索を適用し、自己対戦で相手の戦術を考慮した最適機動を選ぶ枠組みを2Dシミュレーションで検証した。

  原題: Monte Carlo Tree Search Based Tactical Maneuvering ／ Kunal Srivastava, Amit Surana

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• 論文運動制御機械学習2020/9/1

  タスク非依存の行動空間を学習する移動最適化手法

  物理ベースのキャラクター制御において、目標状態を行動として学習する低レベル方策を参照データなしで獲得し、多様なタスクの移動最適化を効率化する手法を提案した論文。

  原題: Learning Task-Agnostic Action Spaces for Movement Optimization ／ Amin Babadi, Michiel van de Panne, C. Karen Liu 他

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• 論文分散学習・計画制御2020/9/1

  噂に頑健な分散ガウス過程学習・融合・計画による複数移動目標のモデリング

  移動センサネットワークで複数目標の運動モデルを能動学習するため、噂の伝播に頑健な分散ガウス過程の学習・融合・経路計画手法を提案した論文。

  原題: Rumor-robust Decentralized Gaussian Process Learning, Fusion, and Planning for Modeling Multiple Moving Targets ／ Chang Liu, Zhihao Liao, Silvia Ferrari

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• 論文SLAM画像認識2020/9/1

  線フローに基づくSLAM

  3D線分の時系列2D投影である「線フロー」を予測・更新することで、遮蔽やぼけ、繰り返しテクスチャのある難シーンでも高精度に動作する視覚SLAM手法を提案した。

  原題: Line Flow based SLAM ／ Qiuyuan Wang, Zike Yan, Junqiu Wang 他

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• 論文sim2real機械学習2020/9/1

  確率的ダイナミクスモデルによるsim-to-real転送性能の予測

  強化学習ポリシーの実機転送性能を、実機ロールアウトなしで予測する指標を提案。確率的ダイナミクスモデルを実機軌道で評価し、複雑なマニピュレーションタスクで実機性能と高い相関を示した。

  原題: Predicting Sim-to-Real Transfer with Probabilistic Dynamics Models ／ Lei M. Zhang, Matthias Plappert, Wojciech Zaremba

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• 論文ガウス過程stat.ML2020/9/1

  直感的に学ぶガウス過程回帰チュートリアル

  多変量正規分布やカーネルなどの基礎からガウス過程回帰の仕組みと実装、主要パッケージまでを初学者向けに平易に解説したチュートリアル。

  原題: An Intuitive Tutorial to Gaussian Process Regression ／ Jie Wang

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• 論文運動計画ロボティクス2020/9/1

  路面摩擦変化に適応する限界走行の運動計画

  予測した摩擦推定から時間変化するタイヤ力制約を生成し、再帰的有限時間最適制御で限界走行時の運動計画・制御を行う手法を提案。大型トラックで検証し、低摩擦・高摩擦の両状況で安全性と性能が向上した。

  原題: Traction Adaptive Motion Planning at the Limits of Handling ／ Lars Svensson, Monimoy Bujarbaruah, Arpit Karsolia 他

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• 論文自動運転/ゲーム理論AI2020/9/1

  限定合理性下の階層ゲームにおける解概念と自動運転への応用

  自動運転の行動計画をマルチエージェントゲームとして捉え、人間の運転を限定合理的な行動ゲーム理論でモデル化する4つのメタモデルを階層ゲームに適用し、大規模な交差点データセットで適合度と予測性能を評価した。

  原題: Solution Concepts in Hierarchical Games under Bounded Rationality with Applications to Autonomous Driving ／ Atrisha Sarkar, Krzysztof Czarnecki

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• 論文適応制御制御2020/9/1

  ガウス過程を用いた収縮L1適応制御

  収縮理論ベースのL1適応制御とガウス過程回帰を組み合わせ、不確実性下でも学習中を通じて安全性を保証しながら制御と学習を同時に行うフレームワークを提案した論文。

  原題: Contraction $\mathcal{L}_1$-Adaptive Control using Gaussian Processes ／ Aditya Gahlawat, Arun Lakshmanan, Lin Song 他

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• 論文接触モデリングロボティクス2020/9/1

  残差点接触学習による長期予測と不確実性伝播

  剛体シミュレータの接触モデルを自己教師あり学習で補正する残差モデルを提案し、平面サイコロ転がしの長期予測で不確実性を伝播させて最先端手法と比較した論文。

  原題: Long-Horizon Prediction and Uncertainty Propagation with Residual Point Contact Learners ／ Nima Fazeli, Anurag Ajay, Alberto Rodriguez

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• 論文センサフュージョンロボティクス2020/9/1

  Horus: インフラと車載センサの融合で自動運転車の安全性を向上

  車載センサとインフラセンサを融合し、車両から見えない領域も含めた環境把握を実現するシステムHorusを開発。小型実験でセンサ故障時でも安全な走行が可能なことを示した。

  原題: Horus: Using Sensor Fusion to Combine Infrastructure and On-board Sensing to Improve Autonomous Vehicle Safety ／ Sanjay Seshan

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• 論文自動運転/安全設計ロボティクス2020/9/1

  センサ・安全モデル・システム全体で実現する安全でスケーラブルな自動運転車

  自動運転車のセンサ性能を単体で評価せず、冗長化や安全モデルを含むシステム全体の設計で安全性を考える枠組みを論じた論文。

  原題: Sensors, Safety Models and A System-Level Approach to Safe and Scalable Automated Vehicles ／ Jack Weast

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• 論文自動運転・信頼較正HCI2020/9/1

  レベル2自動運転のための適応的信頼較正に向けて

  POMDPを用いて人間の信頼と作業負荷の連成ダイナミクスをモデル化し、リアルタイムの推定に基づいて自動化の透明性を調整することで信頼較正を実現する枠組みを提案した。

  原題: Toward Adaptive Trust Calibration for Level 2 Driving Automation ／ Kumar Akash, Neera Jain, Teruhisa Misu

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• 論文群制御制御2020/9/1

  複素ラプラシアン操作による分散フォーメーション機動制御

  複素ラプラシアンの重みを修正してゼロ固有値を移動させることで、形状を保ったまま回転・並進・拡大縮小といった集団運動を分散的に生成する手法を提案した論文。

  原題: Distributed formation maneuver control by manipulating the complex Laplacian ／ Hector Garcia de Marina

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• 論文制御ロボティクス2020/9/1

  カルテシアンロボット制御のための仮想順動力学モデル

  仮想系のリンク質量をエンドエフェクタより小さくすることで操作空間で線形化し、順動力学をヤコビアン逆・転置の利点を併せ持つカルテシアン制御に応用、特異点での安定性で減衰最小二乗法を上回ることを示した。

  原題: Virtual Forward Dynamics Models for Cartesian Robot Control ／ Stefan Scherzinger, Arne Roennau, Rüdiger Dillmann

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• 論文メタ学習ロボティクス2020/9/1

  ローバーと地形の動力学同定のための適応的メタ学習

  ローバーと地形の相互作用データから将来の動力学を確率的に予測するため、名目モデルにベイズ回帰(P-ALPaCA)を組み合わせたメタ学習手法を提案し、特徴の直交性を促す正則化で解釈性の高い地形パラメータ推定を実現した。

  原題: Adaptive Meta-Learning for Identification of Rover-Terrain Dynamics ／ S. Banerjee, J. Harrison, P. M. Furlong 他

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• 論文マルチモーダル学習画像認識2020/9/1

  感覚の時間的手がかりを用いた教師なしマルチモーダルメタ学習

  IoTセンサのストリームデータに含まれる時間的な近接性を手がかりに、ラベルなしでマルチモーダルな特徴空間を形成するメタ学習手法STUMを提案した論文。

  原題: Using Sensory Time-cue to enable Unsupervised Multimodal Meta-learning ／ Qiong Liu, Yanxia Zhang

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• 論文軌道予測ロボティクス2020/9/1

  カルマンフィルタ・機械学習・曲線フィッティングによる3次元繰り返し軌道の高精度予測と推定

  高速目標の捕捉のため、EKFで軌道の最初のループを追跡してデータを収集し、機械学習と最小二乗曲線フィッティングを組み合わせて以降のループの将来位置を高精度に予測する手法を提案した。

  原題: Accurate Prediction and Estimation of 3D-Repetitive-Trajectories using Kalman Filter, Machine Learning and Curve-Fitting Method ／ Aakriti Agrawal, Aashay Bhise, Rohitkumar Arasanipalai 他

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• 論文共有制御/ヒューマンマシンインタフェースHCI2020/9/1

  前腕表面筋電位を用いた適応型ドライバー・自動化共有ステアリング制御

  ドライバーの前腕の表面筋電位から握力を推定し、ハプティックガイダンスの権限を適応的に変化させる共有ステアリング制御を設計し、二重車線変更タスクで運転行動とワークロードへの効果を評価した。

  原題: Adaptive driver-automation shared steering control via forearm surface electromyography measurement ／ Zheng Wang, Satoshi Suga, Edric John Cruz Nacpil 他

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• 論文UTM/形式検証cs.MA2020/9/1

  SkyTrakx: 無人航空交通管理システムのシミュレーションと検証のためのツールキット

  運用ボリューム(OV)に基づくUTMシナリオのシミュレーション・検証ツールキットを提案し、形式検証や到達可能性解析によるOV計算、異種機体の交通調整プロトコルの検証と性能評価を示した。

  原題: SkyTrakx: A Toolkit for Simulation and Verification of Unmanned Air-Traffic Management Systems (Extended Version) ／ Chiao Hsieh, Hussein Sibai, Hebron Taylor 他

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• 論文安全制御制御2020/9/1

  確率的バリア関数と深層FBSDEによる安全な最適制御

  確率的バリア関数と深層フォワード・バックワードSDEを組み合わせ、状態・制御制約を満たす安全な軌道最適化をエンドツーエンドで学習する手法を提案した論文。

  原題: Safe Optimal Control Using Stochastic Barrier Functions and Deep Forward-Backward SDEs ／ Marcus Aloysius Pereira, Ziyi Wang, Ioannis Exarchos 他

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• 論文データ拡張/セグメンテーション画像認識2020/9/1

  精密農業における作物・雑草セグメンテーションのためのマルチスペクトル画像合成

  条件付きGANを用いて作物と雑草の形状を条件にマルチスペクトル合成画像を生成し、セグメンテーション学習データの拡張に有効であることを示した論文。

  原題: Multi-Spectral Image Synthesis for Crop/Weed Segmentation in Precision Farming ／ Mulham Fawakherji, Ciro Potena, Alberto Pretto 他

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• 論文物体検出/不確実性推定画像認識2020/9/1

  確率的物体検出のためのStochastic-YOLO：データセットシフト下での効率的な不確実性推定

  YOLOv3にMonte Carlo Dropoutを導入して物体検出の不確実性（ラベルと空間）を推定するStochastic-YOLOを提案し、推論時のサンプリング負荷を削減する効率的実装とデータセットシフト下での評価を示した論文。

  原題: Stochastic-YOLO: Efficient Probabilistic Object Detection under Dataset Shifts ／ Tiago Azevedo, René de Jong, Matthew Mattina 他

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• 論文マニピュレーションロボティクス2020/9/1

  S3K: マルチビュー整合性によるロボットマニピュレーション向け自己教師あり意味キーポイント

  複数視点の整合性を利用した半教師あり学習で、1〜5mm精度の意味的3Dキーポイントを獲得し、把持や嵌合などの精密作業や強化学習の報酬設計に活用できることを示した論文。

  原題: S3K: Self-Supervised Semantic Keypoints for Robotic Manipulation via Multi-View Consistency ／ Mel Vecerik, Jean-Baptiste Regli, Oleg Sushkov 他

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• 論文UAV/計画制御制御2020/9/1

  STL仕様に基づくマルチロータUAVの制御と計画の協調設計

  Signal Temporal Logic(STL)仕様を満たす複数UAVの軌道計画と非線形追従制御を協調設計し、有界な追従誤差で動的に実行可能な軌道を生成する手法を提案した論文。

  原題: Co-design of Control and Planning for Multi-rotor UAVs with Signal Temporal Logic Specifications ／ Yash Vardhan Pant, He Yin, Murat Arcak 他

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• 論文マニピュレーションAI2020/9/1

  段階的インセンティブ機構による高密度報酬を用いたロボット軌道計画の深層強化学習

  ロボットマニピュレータの軌道計画において、姿勢・歩幅・段階的インセンティブの3種の高密度報酬関数を設計し、学習の収束速度と成功率を大幅に改善した。

  原題: Deep Reinforcement Learning with a Stage Incentive Mechanism of Dense Reward for Robotic Trajectory Planning ／ Gang Peng, Jin Yang, Xinde Lia 他

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• 論文3D点群セグメンテーション画像認識2020/9/1

  都市規模3D点群のセマンティックセグメンテーションに向けて：データセット・ベンチマーク・課題

  英3都市の約7.6km²をカバーする約30億点の都市規模写真測量点群データセットを構築し、13クラスの注釈を付与して最先端手法を評価した。

  原題: Towards Semantic Segmentation of Urban-Scale 3D Point Clouds: A Dataset, Benchmarks and Challenges ／ Qingyong Hu, Bo Yang, Sheikh Khalid 他

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• 論文群制御ロボティクス2020/9/1

  月面露天掘りのためのマルチロボット制御器とタスクキュー共進化

  人工神経組織アーキテクチャを用い、ロボット群の制御器とタスクキュー（光ビーコン等）を共進化させて月面露天掘りの生産性を高める手法を提案し、時間制約下での有効性を示した。

  原題: Co-Evolution of Multi-Robot Controllers and Task Cues for Off-World Open Pit Mining ／ Jekan Thangavelautham, Yinan Xu

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