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sim2realロボティクス2020/9/1

  複数環境を活用した学習と意思決定：解体作業への応用

  物理シミュレータなど複数の環境を実行時に使い分け、ロボット行動の結果確率を学習するMENID表現と行動分配アルゴリズムを提案し、解体作業で有効性を示した。

  原題: Leveraging Multiple Environments for Learning and Decision Making: a Dismantling Use Case ／ Alejandro Suárez-Hernández, Thierry Gaugry, Javier Segovia-Aguas 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

  4本腕協調：2台の双腕ロボットが協力してケーブル付き工具を操作

  双腕ロボット2台が協調し、アシスタントロボットが工具ケーブルを操作して衝突を避けながら、マスターロボットの工具置き直しや受け渡しを可能にするプランナーを提案し、シミュレーションと実機で検証した。

  原題: Four-Arm Collaboration: Two Dual-Arm Robots Work Together to Maneuver Tethered Tools ／ Daniel Sanchez, Weiwei Wan, Keisuke Koyama 他

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• 論文測位・SLAMeess.SP2020/9/1

  全天候対応・50cm未満のレーダー慣性測位

  低コストの自動車用レーダーと慣性センサーを融合し、GNSSが使えない都市環境でも誤差50cm未満を達成する全天候型の車両測位手法を開発した。

  原題: All-Weather sub-50-cm Radar-Inertial Positioning ／ Lakshay Narula, Peter A. Iannucci, Todd E. Humphreys

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• 論文制御/フェイルセーフロボティクス2020/9/1

  モータ故障時のクアッドコプター向けフェイルセーフ制御アーキテクチャ

  モータ故障時に3枚または2枚のプロペラで飛行を維持するフェイルセーフ制御を開発し、LQRとPIDを組み合わせた構成の安定性やロバスト性を比較検証した論文。

  原題: Fail-Safe Controller Architectures for Quadcopter with Motor Failures ／ Gene Patrick S. Rible, Nicolette Ann A. Arriola, Manuel C. Ramos,

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• 論文制御/MPCロボティクス2020/9/1

  MPCを用いた劣駆動・拘束ロボットの階層型タスク空間制御

  有限時間ホライズンでの予測と二次制約付き二次計画を用い、劣駆動・拘束系で複数の階層タスクを効率的に実行するMPCベースのタスク空間制御を提案した。

  原題: MPC-Based Hierarchical Task Space Control of Underactuated and Constrained Robots for Execution of Multiple Tasks ／ Jaemin Lee, Seung Hyeon Bang, Efstathios Bakolas 他

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• 論文物理パラメータ推定画像認識2020/9/1

  微分可能物理エンジンで動画から物理パラメータを推定する

  微分可能物理エンジンを組み込んだ行動条件付き動画表現ネットワークで、動画と行動列から質量や摩擦などの物理特性を教師あり・自己教師ありで学習・推定する手法を提案した。

  原題: Learning to Identify Physical Parameters from Video Using Differentiable Physics ／ Rama Krishna Kandukuri, Jan Achterhold, Michael Möller 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

  物体中心の視覚的アフォーダンスで器用な把持を学習する

  物体中心の視覚アフォーダンスモデルを深層強化学習に組み込み、人間が好む物体領域を狙う把持方策を30自由度五指ハンドシミュレータで学習した。未見物体への汎化と学習効率・頑健性が向上した。

  原題: Learning Dexterous Grasping with Object-Centric Visual Affordances ／ Priyanka Mandikal, Kristen Grauman

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• 論文自動運転テストロボティクス2020/9/1

  実車両の安全性をオンラインで敵対的テストするためのモデル駆動型アプローチ

  複数の他車両をオンラインでフィードバック制御し、交通規則を守りつつ被験車両を危険状況に追い込む敵対的軌道を生成する手法を提案した論文。

  原題: A Modeled Approach for Online Adversarial Test of Operational Vehicle Safety (extended version) ／ Linda Capito, Bowen Weng, Umit Ozguner 他

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• 論文シミュレーションロボティクス2020/9/1

  robosuite：モジュール式ロボット学習シミュレーションとベンチマーク

  MuJoCoを基盤としたモジュール式ロボット学習シミュレーションフレームワークrobosuite v1.5の主要モジュールとベンチマーク環境を紹介する論文。

  原題: robosuite: A Modular Simulation Framework and Benchmark for Robot Learning ／ Yuke Zhu, Josiah Wong, Ajay Mandlekar 他

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• 論文セキュリティロボティクス2020/9/1

  ROSは産業界で安全に使えるのか？ROS-Industrialへのレッドチーミング

  産業用ROS環境を模した実験系で攻撃的セキュリティ演習を行い、計算グラフを侵害する4種の攻撃群を発見した。現状のROSの産業利用は安全とは言い難いが、一部エンドポイントの堅牢性も確認した。

  原題: Can ROS be used securely in industry? Red teaming ROS-Industrial ／ Víctor Mayoral-Vilches, Martin Pinzger, Stefan Rass 他

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• 論文歩行ロボティクス2020/9/1

  スマートフォン搭載IMUによる歩行者モーショントラッキング

  スマホのIMU信号のみから歩行者の平面位置・速度・進行方向を推定する手法を提案し、学習ベースでEKFの観測ノイズを動的調整、公開データセットで高精度を実証した。

  原題: Pedestrian Motion Tracking by Using Inertial Sensors on the Smartphone ／ Yingying Wang, Hu Cheng, Max Q. H. Meng

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• 論文分散状態推定ロボティクス2020/9/1

  センサネットワークにおけるデータ駆動型分散状態推定と行動モデリング

  センサネットワーク上で物体の状態推定と未知の移動行動の学習を同時に行う問題を初めて定式化し、ガウス過程ベースのベイズフィルタをオンライン分散設定に拡張して解く手法を提案した。

  原題: Data-Driven Distributed State Estimation and Behavior Modeling in Sensor Networks ／ Rui Yu, Zhenyuan Yuan, Minghui Zhu 他

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• 論文強化学習/ナビゲーションロボティクス2020/9/1

  静的障害物のある仮想空間におけるUAVの強化学習による動作計画

  Gazeboシミュレータ上でPPO強化学習を用いてUAVの動作計画を学習し、静的障害物を避けて81%の成功率で目標到達を達成した。

  原題: Motion Planning by Reinforcement Learning for an Unmanned Aerial Vehicle in Virtual Open Space with Static Obstacles ／ Sanghyun Kim, Jongmin Park, Jae-Kwan Yun 他

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• 論文宇宙ロボティクスロボティクス2020/9/1

  アストロビー自由飛行ロボット向けヤモリ型粘着グリッパの設計と開発

  国際宇宙ステーションで運用中の自由飛行ロボットAstrobeeに、ヤモリの足を模した粘着グリッパを搭載し、対象物への把持・停泊を可能にする設計と地上試験結果を報告した論文。

  原題: Design and Development of a Gecko-Adhesive Gripper for the Astrobee Free-Flying Robot ／ A. Cauligi, T. G. Chen, S. A. Suresh 他

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• 論文視覚ナビゲーションロボティクス2020/9/1

  実環境での自動カリキュラム学習による身体性視覚ナビゲーション

  ナビゲーションタスク向けに幾何特徴で関連タスクを自動選択するカリキュラム学習NavACLを提案し、RGB画像のみで未知の実環境を自律移動できることを地上ロボットとドローンで実証した。

  原題: Embodied Visual Navigation with Automatic Curriculum Learning in Real Environments ／ Steven D. Morad, Roberto Mecca, Rudra P. K. Poudel 他

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• 論文VLA画像認識2020/9/1

  補助タスク学習で強化する視覚運動共有モデル：物体識別・位置推定・把持

  RetinaNetベースの視覚運動ニューラルモデルを拡張し、ARとシミュレーションの新データセットで3次元空間の物体へのリーチングを実現。補助タスク（物体の分類・位置推定）との同時学習の効果を分析した。

  原題: Enhancing a Neurocognitive Shared Visuomotor Model for Object Identification, Localization, and Grasping With Learning From Auxiliary Tasks ／ Matthias Kerzel, Fares Abawi, Manfred Eppe 他

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• 論文群制御ロボティクス2020/9/1

  複数UAVによる撮影のための最適軌道計画

  複数のドローンが協調して自動撮影するための分散オンライン軌道計画法を提案し、機体ダイナミクスや衝突回避、カメラの滑らかさや視野制約を統合して実機実験で検証した。

  原題: Optimal Trajectory Planning for Cinematography with Multiple Unmanned Aerial Vehicles ／ Alfonso Alcántara, Jesús Capitán, Rita Cunha 他

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• 論文安全・協働ロボットロボティクス2020/9/1

  安全な人ロボット協働のための3D衝突力マップ

  協働ロボットの衝突力を実測し、作業空間内で100%以上変動することを示すとともに、距離・高さ・速度から衝突力を予測するデータ駆動型の3D衝突力マップを提案した。ISO規格の式の不正確さを指摘し、安全かつ高効率な速度・位置を迅速に決定する実証手法を示す。

  原題: 3D Collision-Force-Map for Safe Human-Robot Collaboration ／ Petr Svarny, Jakub Rozlivek, Lukas Rustler 他

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• 論文sim2realロボティクス2020/9/1

  シミュレーションと実環境で動作する堅牢な強化学習ベースの自動運転エージェント

  単眼カメラ入力でレーン追従するDQNエージェントをシミュレータで訓練し、実環境のDuckietownでも動作することを示した研究。

  原題: Robust Reinforcement Learning-based Autonomous Driving Agent for Simulation and Real World ／ Péter Almási, Róbert Moni, Bálint Gyires-Tóth

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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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• 論文羽ばたき飛行ロボティクス2020/9/1

  羽ばたき翼ロボットAerobatにおける非ホロノミック拘束の実現

  コウモリ型羽ばたきロボットAerobatの多体動力学モデルを構築し、非ホロノミック拘束を課すことで空中での姿勢再配向と着地準備を実現する制御手法を提案した。

  原題: Enforcing nonholonomic constraints in Aerobat, a roosting flapping wing model ／ Eric Sihite, Alireza Ramezani

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• 論文自動運転ロボティクス2020/9/1

  自律走行フォーミュラレースカーのシステム設計と実験的検証

  フォーミュラ学生自律レースカー向けに、LiDARと視覚を協調させたコーン検出、GPS-INSとLiDARオドメトリを統合した高精度自己位置推定、車両動的制御を組み合わせた再現可能なシステムを構築し、閉ループコースで性能を検証した。

  原題: Autonomous Formula Racecar: Overall System Design and Experimental Validation ／ Hanqing Tian, Jun Ni, Zirui Li 他

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• 論文シナリオ生成機械学習2020/9/1

  決定アルゴリズム評価のためのマルチモーダル安全クリティカルシナリオ生成

  フローベースの生成モデルでマルチモーダルな安全クリティカル交通シナリオを生成し、強化学習ベースの自動運転アルゴリズムの頑健性を評価した研究。

  原題: Multimodal Safety-Critical Scenarios Generation for Decision-Making Algorithms Evaluation ／ Wenhao Ding, Baiming Chen, Bo Li 他

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• 論文事業判断cs.CY2020/9/1

  技術スタートアップにおける重要な事業判断：PerceptInのケーススタディ

  自動運転スタートアップPerceptInが、初期に自社車両製品の計算システム設計をどう決断したかの実例を紹介し、起業家やエンジニアリングマネージャーに示唆を与える論文。

  原題: Critical Business Decision Making for Technology Startups -- A PerceptIn Case Study ／ Shaoshan Liu

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• 論文外骨格ロボティクス2020/9/1

  音声操作型上半身外骨格の産業応用開発

  産業現場の作業者を支援するため、腕や肩の負担を軽減し最大20kgの追加荷重を可能にする音声操作型上半身外骨格を設計・試作した研究。

  原題: Voice Controlled Upper Body Exoskeleton: A Development For Industrial Application ／ Shivam Tripathy, Rohan Panicker, Shubh Shrey 他

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• 論文最適化ロボティクス2020/9/1

  物流サービスネットワーク設計問題に対するメタ部分ベンダース分解法

  物流サービスネットワーク設計問題を効率的に解くため、部分分解に基づく厳密なベンダース分解アルゴリズムを提案し、マスタ問題を動的に切り替える手法の有効性を計算実験で示した。

  原題: Meta Partial Benders Decomposition for the Logistics Service Network Design Problem ／ Simon Belieres, Mike Hewitt, Nicolas Jozefowiez 他

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• 論文運動計画ロボティクス2020/9/1

  等号制約マニフォールドの学習による運動計画

  実演から深層ニューラルネットで等号制約のレベルセット関数を学習し、制約付きサンプリングベース運動計画に統合する手法ECoMaNNを提案した論文。

  原題: Learning Equality Constraints for Motion Planning on Manifolds ／ Giovanni Sutanto, Isabel M. Rayas Fernández, Peter Englert 他

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• 論文群制御math.OC2020/9/1

  最適化ベース制御を用いたマルチロボットシステムのパラメータ同定

  最適化ベース制御で動くロボット群の位置観測からタスクパラメータを逆推定できる条件を、持続的励起性と双対性・SVD解析で導出し、適応観測器とUKFで検証した論文。

  原題: Parameter Identification for Multirobot Systems Using Optimization Based Controllers (Extended Version) ／ Jaskaran Singh Grover, Changliu Liu, Katia Sycara

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• 論文自動運転/強化学習AI2020/9/1

  安全フィードバック報酬を用いたサンプル効率の高い深層Q学習による車線変更の戦術的意思決定

  Rainbow DQNに安全層からの報酬フィードバックを組み込み、動的で不確実な環境での車線変更判断を少ない学習ステップで高精度に実現した研究。

  原題: A New Approach for Tactical Decision Making in Lane Changing: Sample Efficient Deep Q Learning with a Safety Feedback Reward ／ M. Ugur Yavas, N. Kemal Ure, Tufan Kumbasar

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• 論文群制御ロボティクス2020/9/1

  誰と通信すべきか：マルチロボット衝突回避のための効率的通信学習

  マルチロボット衝突回避において、各ロボットが将来の衝突リスクを考慮して通信のタイミングと相手を学習により決定する効率的通信手法を提案し、4機のクアッドロータのシミュレーションで非通信・ブロードキャスト・距離ベース手法と比較評価した。

  原題: With Whom to Communicate: Learning Efficient Communication for Multi-Robot Collision Avoidance ／ Álvaro Serra-Gómez, Bruno Brito, Hai Zhu 他

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