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: 2020/8/1 ／ 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SLAMロボティクス
記述子不要の高速ORB-SLAM
キーフレーム以外では特徴記述子を計算せず、疎なオプティカルフローによる2段階の対応付けで隣接フレーム間のキーポイントを追跡し、ORB-SLAM2の約2倍高速で同等以上の精度を実現したRGB-D SLAM手法。
原題: Fast ORB-SLAM without Keypoint Descriptors ／ Qiang Fu, Hongshan Yu, Xiaolong Wang 他
日本語で読む → - 論文社会受容性cs.CY
AIとロボットの権利に対する一般の認識調査
オンラインユーザーと米国住民を対象に、AIやロボットに与え得る11の権利への第一印象を調査し、誤解を解く情報が意見をどう変えるかを実験的に検証した。
原題: Collecting the Public Perception of AI and Robot Rights ／ Gabriel Lima, Changyeon Kim, Seungho Ryu 他
日本語で読む → - 論文マルチエージェント/安全計画ロボティクス
到達可能性に基づく安全性をマルチエージェント計画・制御に統合
HJ到達可能性理論を用いて、衝突回避の先読みを行うプランナと最小介入で安全を保つマルチエージェント制御器を組み合わせ、高速道路の交通シナリオで高い性能と安全性を両立できることを示した論文。
原題: Infusing Reachability-Based Safety into Planning and Control for Multi-agent Interactions ／ Xinrui Wang, Karen Leung, Marco Pavone
日本語で読む → - 論文自動運転シミュレーションeess.SP
自動運転の仮想テスト向けレーダーシミュレーション評価のための感度分析手法
レーダーシミュレーションの各パラメータが空間クラスタリングアルゴリズムの出力に与える影響を感度分析で特定し、実走行データと比較してモデルの現実性を評価する手法を提案した。
原題: A Sensitivity Analysis Approach for Evaluating a Radar Simulation for Virtual Testing of Autonomous Driving Functions ／ Anthony Ngo, Max Paul Bauer, Michael Resch
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
物体中心型操作スキルの学習と産業タスクへの系列化
物体中心の隠れセミマルコフモデルで操作スキルを学習し、リーマン最適制御でスキル間を滑らかにつないで産業用組立タスクを実行する手法を提案した論文。
原題: Learning and Sequencing of Object-Centric Manipulation Skills for Industrial Tasks ／ Leonel Rozo, Meng Guo, Andras G. Kupcsik 他
日本語で読む → - 論文群制御ロボティクス
量子協調ロボティクスと自律性
量子もつれと量子暗号を分散ロボット群に統合し、協調作業における自律性向上の可能性を探る学際的研究。
原題: Quantum Cooperative Robotics and Autonomy ／ Farbod Khoshnoud, Marco B. Quadrelli, Ibrahim I. Esat 他
日本語で読む → - 論文強化学習機械学習
オンライン計画とオフポリシー学習を組み合わせた強化学習手法LOOP
学習済みモデルと価値関数を用いたHステップ先読み方策を提案し、モデル誤差と価値誤差のトレードオフを理論・実験で示すとともに、Actor Divergence問題を解決するARCを導入してロボットタスクでの性能向上を実証した論文。
原題: Learning Off-Policy with Online Planning ／ Harshit Sikchi, Wenxuan Zhou, David Held
日本語で読む → - 論文SLAM画像認識
高解像度画像と深層学習によるLiDARデータ拡充：低コストLiDARで高性能SLAMを実現する手法
低コスト16チャンネルLiDARの疎な点群を、カメラ画像と深層学習で高密度化し、高精度なSLAMを可能にする手法を提案した論文。
原題: LiDAR Data Enrichment Using Deep Learning Based on High-Resolution Image: An Approach to Achieve High-Performance LiDAR SLAM Using Low-cost LiDAR ／ Jiang Yue, Weisong Wen, Jing Han 他
日本語で読む → - 論文ハードウェア協調設計ロボティクス
ハードウェアをポリシーとして：深層強化学習による機械・計算の協調最適化
ロボットの身体を「ハードウェアポリシー」として微分可能な計算グラフでモデル化し、制御ポリシーと同時に強化学習で最適化する手法を提案。おもちゃの質量-ばね問題と実機の劣駆動ハンド設計で有効性を示した。
原題: Hardware as Policy: Mechanical and Computational Co-Optimization using Deep Reinforcement Learning ／ Tianjian Chen, Zhanpeng He, Matei Ciocarlie
日本語で読む → - 論文ナビゲーションロボティクス
屋内移動ロボットのナビゲーション性能を標準化ベンチマークで評価
障害物のある平面環境での自律移動ナビゲーションを体系的に評価するため、難易度順に並んだ300の環境と指標からなる標準ベンチマーク(BARN)を構築した。
原題: Benchmarking Metric Ground Navigation ／ Daniel Perille, Abigail Truong, Xuesu Xiao 他
日本語で読む → - 論文セグメンテーション画像認識
Robust Vision Challenge 2020 パノプティックセグメンテーション優勝報告
軽量なEfficientPSアーキテクチャでパノプティックセグメンテーションのロバスト性ベンチマークに挑戦し、総合1位を獲得した技術報告。
原題: Robust Vision Challenge 2020 -- 1st Place Report for Panoptic Segmentation ／ Rohit Mohan, Abhinav Valada
日本語で読む → - 論文深度推定画像認識
2D LiDARと単眼カメラによる多段ニューラルネット深度予測
2D LiDARの部分観測と単眼画像から高密度深度マップを推定する多段エンコーダ・デコーダネットワークMSDPNを提案し、実機LiDARデータセットで有効性を示した論文。
原題: MSDPN: Monocular Depth Prediction with Partial Laser Observation using Multi-stage Neural Networks ／ Hyungtae Lim, Hyeonjae Gil, Hyun Myung
日本語で読む → - 論文マルチロボット・HRIロボティクス
ChildBot：子どもとのマルチロボット知覚・インタラクションシステム
複数のロボットとマルチモーダル知覚を統合し、子どもとの教育・娯楽タスクを協調実行するシステムChildBotを開発し、52名の子どもとの実験で知覚性能の向上と良好なユーザー体験を確認した。
原題: ChildBot: Multi-Robot Perception and Interaction with Children ／ Niki Efthymiou, Panagiotis P. Filntisis, Petros Koutras 他
日本語で読む → - 論文VIO/イベントカメラロボティクス
IDOL: 線分を用いたIMU-DVSオドメトリのフレームワーク
イベントカメラとIMUを組み合わせ、連続時間の慣性表現と線分の点-線距離最小化により軌跡と3D線分位置を推定する最適化ベースのオドメトリ手法を提案。
原題: IDOL: A Framework for IMU-DVS Odometry using Lines ／ Cedric Le Gentil, Florian Tschopp, Ignacio Alzugaray 他
日本語で読む → - 論文救助ロボットロボティクス
救助ミッション向け大型移動ロボットKaroの設計と実装
RoboCupレスキューロボットリーグの要件に基づき、高い機動性と7自由度マニピュレータを備えた都市型救助ロボットKaroを設計・実装し、実地評価で性能を示した論文。
原題: Design and Implementation of a Maxi-Sized Mobile Robot (Karo) for Rescue Missions ／ Soheil Habibian, Mehdi Dadvar, Behzad Peykari 他
日本語で読む → - 論文社会的ロボットcs.CY
COVID-19が社会的コンパニオンロボットへの認識を変えた
COVID-19の自粛期間中に2回のオンライン実験を行い、パンデミックによる変化や孤独感が社会的コンパニオンロボットへの肯定的認識と購入意欲を高めることを示した。
原題: Social Companion Robots to Reduce Isolation: A Perception Change Due to COVID-19 ／ Moojan Ghafurian, Colin Ellard, Kerstin Dautenhahn
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
精密農業におけるロボットマニピュレーションのためのSim2Realの重要性と限界
精密農業ロボットでは動力学と視覚の詳細なシミュレーション精度が求められるが、現行のSim2Real技術では不十分であることを論じた論文。
原題: The Importance and the Limitations of Sim2Real for Robotic Manipulation in Precision Agriculture ／ Carlo Rizzardo, Sunny Katyara, Miguel Fernandes 他
日本語で読む → - 論文センサキャリブレーション画像認識
未知の位置・姿勢にある複数LiDARのリアルタイム点群融合
外部参照物や初期位置情報なしで、複数LiDARの点群をリアルタイムに自動キャリブレーション・融合するアルゴリズムを提案し、シミュレーションと実測で数cm・0.15度未満の精度を達成した。
原題: Real-Time Point Cloud Fusion of Multi-LiDAR Infrastructure Sensor Setups with Unknown Spatial Location and Orientation ／ Laurent Kloeker, Christian Kotulla, Lutz Eckstein
日本語で読む → - 論文歩行ロボティクス
強化学習によるサソリ型ロボットの制御
サソリを模した脚・尾・はさみを持つ陸上ロボットをモデル化し、強化学習で目標地点までナビゲーションする制御器を訓練した研究。
原題: Control of a Nature-inspired Scorpion using Reinforcement Learning ／ Aakriti Agrawal, V S Rajashekhar, Rohitkumar Arasanipalai 他
日本語で読む → - 論文模倣学習機械学習
シンクホーン距離による模倣学習
占有測度間のシンクホーン距離を最小化する模倣学習を提案し、敵対的学習特徴空間のコサイン距離コストと組み合わせてMuJoCoで評価した。
原題: Imitation Learning with Sinkhorn Distances ／ Georgios Papagiannis, Yunpeng Li
日本語で読む → - 論文歩行ロボティクス
四足歩行ロボットのためのオンライン動的軌道最適化と制御
簡略化した運動量ベースのモデルを用いて、不整地や移動障害物に対応できる動的安定な歩容軌道をオンラインで高速生成する計画手法を提案し、実機で検証した。
原題: Online Dynamic Trajectory Optimization and Control for a Quadruped Robot ／ Oguzhan Cebe, Carlo Tiseo, Guiyang Xin 他
日本語で読む → - 論文VLA自然言語
合成性ネットワークによる視覚接地言語理解の体系的汎化
gSCANデータセットにおいて、問題領域の合成構造をネットワーク構造に反映させることで、未知の言語コマンドへの汎化を実現した研究。
原題: Compositional Networks Enable Systematic Generalization for Grounded Language Understanding ／ Yen-Ling Kuo, Boris Katz, Andrei Barbu
日本語で読む → - 論文接触安定性ロボティクス
二つの片側摩擦接触を持つ平面剛体の安定性理論の実験的検証
傾斜面上の摩擦足を持つ可変構造の「二足」ロボットを用い、重心位置を変えて異なる平衡状態を作り、微小摂動に対する発散・収束が安定性理論の予測と一致することを実験的に示した。
原題: Experimental Verification of Stability Theory for a Planar Rigid Body with Two Unilateral Frictional Contacts ／ Yizhar Or, Peter L. Varkonyi
日本語で読む → - 論文深層強化学習/自動運転レーシングAI
深層強化学習によるGran Turismo Sportでの超人性能
高忠実度な車両シミュレーションとコース進捗報酬を用いた深層強化学習により、Gran Turismo Sportで内蔵AIを超え、5万人以上の人間プレイヤー中最速のドライバーをも上回る自動運転レーシングを実現した。
原題: Super-Human Performance in Gran Turismo Sport Using Deep Reinforcement Learning ／ Florian Fuchs, Yunlong Song, Elia Kaufmann 他
日本語で読む → - 論文アフォーダンスロボティクス
注げる？物理シミュレーションで未知物体の開口容器アフォーダンスを想像するロボット
RGB-Dでスキャンした未知物体に粒子を落とす物理シミュレーションを行い、開口容器かどうかの判定と注ぎ位置・姿勢の推定を実現した。
原題: Can I Pour into It? Robot Imagining Open Containability Affordance of Previously Unseen Objects via Physical Simulations ／ Hongtao Wu, Gregory S. Chirikjian
日本語で読む → - 論文位置推定画像認識
異種センサ計測のマッチングのための深層位相相関ネットワーク
姿勢誤差を微分可能な位相相関で逆伝播させ、異種センサ画像と地図画像を直接照合する軽量なエンドツーエンド学習手法を提案し、シミュレーションと航空・地上データセットで従来法を上回る精度を示した。
原題: Deep Phase Correlation for End-to-End Heterogeneous Sensor Measurements Matching ／ Zexi Chen, Xuecheng Xu, Yue Wang 他
日本語で読む → - 論文マルチエージェント経路探索AI
Answer Set Programmingを用いた最適資源利用を伴うマルチモーダルマルチエージェント経路探索の説明生成
複数の移動モードと資源消費を考慮したマルチエージェント経路探索(mMAPF)において、解の実現可能性や最適性、解が存在しない理由などをAnswer Set Programmingに基づいて説明する手法を提案した論文。
原題: Explanation Generation for Multi-Modal Multi-Agent Path Finding with Optimal Resource Utilization using Answer Set Programming ／ Aysu Bogatarkan, Esra Erdem
日本語で読む → - 論文自動運転/V2Xeess.SP
V2X通信と役割ベース行動予測による安全で快適な合流支援
V2X通信で拡張した環境モデルと役割ベースの行動予測を組み合わせ、高速道路の合流支援における安全性と快適性の向上を検証した論文。
原題: Driver Assistance for Safe and Comfortable On-Ramp Merging Using Environment Models Extended through V2X Communication and Role-Based Behavior Predictions ／ Lucas Eiermann, Florian Wirthmüller, Kay Massow 他
日本語で読む → - 論文見まね学習ロボティクス
見まね学習フレームワーク：家庭内の把持・操作・解放作業を一回の教示でロボットに学習させる
人間の実演を一度見せるだけで、家庭内の把持・操作・解放作業をロボットが学習できるLfOフレームワークを提案し、実機で有効性を検証した。
原題: A Learning-from-Observation Framework: One-Shot Robot Teaching for Grasp-Manipulation-Release Household Operations ／ Naoki Wake, Riku Arakawa, Iori Yanokura 他
日本語で読む → - 論文制御理論制御
リセット制御系のループ整形：高次正弦波入力記述関数によるアプローチ
リセット制御系の周波数領域ツールとして高次正弦波入力記述関数(HOSIDF)を拡張し、開ループ特性から閉ループ感度関数を推定する新手法を提案、精密位置決めステージで有効性を実証した。
原題: Loop-shaping for reset control systems -- A higher-order sinusoidal-input describing functions approach ／ Niranjan Saikumar, Kars Heinen, S. Hassan HosseinNia
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