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

• 論文運動予測画像認識2020/9/1

  HSFM-Σnn: フィードフォワード運動予測ネットワークと共分散予測の統合

  HSFMに基づくモデルベース遷移層とニューラルネットによる共分散予測を組み合わせた運動予測手法を提案し、従来の共分散推定やsocial-LSTMより高精度・高効率であることを示した論文。

  原題: HSFM-$\Sigma$nn: Combining a Feedforward Motion Prediction Network and Covariance Prediction ／ A. Postnikov, A. Gamayunov, G. Ferrer

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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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• 論文マルチエージェントSLAMロボティクス2020/9/1

  Loop-box: 単一ループ閉じ込みで起動するマルチエージェント直接SLAMによる大規模マッピング

  単眼カメラのみを用いたマルチエージェントSLAMを提案し、エージェント間の最初のループ閉じ込みを契機に各エージェントの位置推定と地図間のスケール差・相対姿勢を推定して大規模3D地図を統合する。

  原題: Loop-box: Multi-Agent Direct SLAM Triggered by Single Loop Closure for Large-Scale Mapping ／ M Usman Maqbool Bhutta, Manohar Kuse, Rui Fan 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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• 論文把持計画画像認識2020/9/1

  安価なRGBカメラと6自由度把持計画によるロバストな物体把持

  高価な深度カメラの代わりに複数視点のRGB画像から3D再構成し、GQ-CNNを用いて6自由度の把持計画を行う手法を提案した論文。

  原題: 6-DoF Grasp Planning using Fast 3D Reconstruction and Grasp Quality CNN ／ Yahav Avigal, Samuel Paradis, Harry Zhang

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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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• 論文最適制御math.OC2020/9/1

  連続時間最適制御における逐次凸計画法の理論的・数値的性質の解析

  連続時間最適制御問題に対する逐次凸計画法(SCP)の統一的な理論解析を行い、収束保証を導出するとともに、多様体型制約の扱いやすさや間接法の技法による加速手法を示した論文。

  原題: Analysis of Theoretical and Numerical Properties of Sequential Convex Programming for Continuous-Time Optimal Control ／ Riccardo Bonalli, Thomas Lew, Marco Pavone

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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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• 論文ヒューマンロボットインタラクションAI2020/9/1

  ラッパーロボット「Shimon」：人間とロボットの即興ラップバトルを実現するリアルタイムシステム

  人間のラッパーの音声を意味解析し、韻を踏んだラップをロボットが音楽に合わせて即興で返すリアルタイム対話システムを構築した。

  原題: Shimon the Rapper: A Real-Time System for Human-Robot Interactive Rap Battles ／ Richard Savery, Lisa Zahray, Gil Weinberg

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• 論文深度補完/センサフュージョン画像認識2020/9/1

  平面LIDARと単眼カメラの帰納的融合による深度補完

  平面LIDARとRGB画像を確率的モデルに着想を得た後段融合ブロックで統合し、高価な高精度LIDARに頼らず深度を補完する手法を提案した論文。

  原題: Depth Completion via Inductive Fusion of Planar LIDAR and Monocular Camera ／ Chen Fu, Chiyu Dong, Christoph Mertz 他

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• 論文ヒューマンフィードバック学習HCI2020/9/1

  暗黙的な人間フィードバックからのタスク学習フレームワークEMPATHIC

  人間の表情や身振りなどの暗黙的フィードバックを報酬や優位性といったタスク統計量に変換し、それを用いてエージェントのタスク学習を行う2段階フレームワークを提案した論文。

  原題: The EMPATHIC Framework for Task Learning from Implicit Human Feedback ／ Yuchen Cui, Qiping Zhang, Alessandro Allievi 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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• 論文連続体ロボットロボティクス2020/9/1

  近似区分定曲率等価モデルと連続体ロボットの形状推定への応用

  連続体ロボットの実際の運動を近似区分定曲率(APCC)として捉え、剛体リンクで置き換えた等価モデルAPCC 2L-5Rを提案し、各セグメント先端の単眼カメラで形状自己推定を実現した論文。

  原題: Approximate Piecewise Constant Curvature Equivalent Model and Their Application to Continuum Robot Configuration Estimation ／ Hao Cheng, Houde Liu, Xueqian Wang 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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• 論文ロボットセキュリティロボティクス2020/9/1

  自律ロボットのエンドツーエンドデータ検証のための安全な符号化命令グラフ

  ロボットの地図や命令を暗号ハッシュ付きで符号化し、外部フィードバックなしにセンサ・アクチュエータの動作と指示の整合性をエンドツーエンドで検証する枠組みを提案した論文。

  原題: Secure Encoded Instruction Graphs for End-to-End Data Validation in Autonomous Robots ／ Jorge Peña Queralta, Li Qingqing, Eduardo Castelló Ferrer 他

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• 論文群制御cs.MA2020/9/1

  救助ミッションにおけるニーズ駆動型異種マルチロボット協調

  ビヘイビアツリーで表現したニーズ駆動型の協調機構を提案し、異種ロボットチームが同種チームより高いグループ効用とロバスト性を達成できることを理論とシミュレーションで示した。

  原題: Needs-driven Heterogeneous Multi-Robot Cooperation in Rescue Missions ／ Qin Yang, Ramviyas Parasuraman

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• 論文屋内測位cs.NI2020/9/1

  屋内測位のための高速で信頼性の高いWiFiフィンガープリント収集

  スマホのセンシング能力を活用し、ランドマークグラフで指紋データを自動対応付けすることで、人手をかけずに高速かつ高精度な屋内測位用電波マップを構築する手法を提案した。

  原題: Fast and Reliable WiFi Fingerprint Collection for Indoor Localization ／ Fuqiang Gu, Milad Ramezani, Kourosh Khoshelham 他

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• 論文自動運転/マルチモーダルロボティクス2020/9/1

  自動運転のためのマルチモーダル専門家ネットワーク

  複数センサ入力の計算コスト増大と単純入力への過適合を、ゲーティング機構で各時点に最適な入力を選ぶマルチモーダル専門家ネットワークと多段階学習で解決し、3カメラとLiDAR搭載の1/6スケールトラックで実証した。

  原題: Multi-modal Experts Network for Autonomous Driving ／ Shihong Fang, Anna Choromanska

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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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• 論文自己位置推定ロボティクス2020/9/1

  RaLL: 微分可能な計測モデルを用いたLiDAR地図上でのエンドツーエンドレーダー自己位置推定

  レーダーとLiDAR地図を共通特徴空間に埋め込み、微分可能な計測モデルとカルマンフィルタを組み合わせて、悪天候下でも頑健に自己位置推定を行うエンドツーエンド学習手法を提案した。

  原題: RaLL: End-to-end Radar Localization on Lidar Map Using Differentiable Measurement Model ／ Huan Yin, Runjian Chen, Yue Wang 他

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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SLAM画像認識2020/9/1

  注意誘導型単眼SLAM：人間の視線を模倣した視覚的顕著性統合

  人間の視線行動を模した視覚的顕著性モデルSalNavNetを単眼SLAMに統合し、顕著領域の特徴点を重視して最適化することで精度・効率・頑健性を向上させた研究。

  原題: Attention-SLAM: A Visual Monocular SLAM Learning from Human Gaze ／ Jinquan Li, Ling Pei, Danping Zou 他

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• 論文位置推定制御2020/9/1

  無人航空機の位置推定のための最小エネルギー・フィルタ

  IMUとランドマーク計測をリー群の対称性を利用して融合し、無人航空機の姿勢と速度を高精度に推定する最小エネルギー・フィルタを提案した論文。

  原題: A Minimum Energy Filter for Localisation of an Unmanned Aerial Vehicle ／ Jack Henderson, Mohammad Zamani, Robert Mahony 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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