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 →- 論文触覚ロボティクス
RoomShift: 家具移動ロボット群によるVR向け部屋スケール動的触覚環境
シザーリフト付きルンバ9台の群れで家具を持ち上げ・移動・配置し、VR空間の変化に合わせて実物の家具配置を動的に再構成する部屋スケールの触覚提示システムを構築した。
原題: RoomShift: Room-scale Dynamic Haptics for VR with Furniture-moving Swarm Robots ／ Ryo Suzuki, Hooman Hedayati, Clement Zheng 他
日本語で読む → - 論文自動運転画像認識
行動ベース表現学習による自動運転
人間の運転行動データから表現を学習し、アフォーダンスベースの運転モデルを事前学習することで、少量の弱教師あり画像でも純粋なend-to-endモデルを上回る性能と解釈性を実現した。
原題: Action-Based Representation Learning for Autonomous Driving ／ Yi Xiao, Felipe Codevilla, Christopher Pal 他
日本語で読む → - 論文模倣学習機械学習
順逆強化学習がネットワーク重みとハイパーパラメータを共有する手法
順方向と逆方向の強化学習を統合し、ネットワーク重みとハイパーパラメータを共有するエントロピー正則化模倣学習ERILを提案。MuJoCo環境とロボットアームの視覚到達タスクでサンプル効率の高さを示した。
原題: Forward and inverse reinforcement learning sharing network weights and hyperparameters ／ Eiji Uchibe, Kenji Doya
日本語で読む → - 論文触覚ロボティクス
GelTip：指型全方位光学触覚センサ
指の形をした光学式触覚センサGelTipを提案し、表面の任意の位置で接触を検知できることを示した論文。接触位置の推定誤差は平均約5mm、最良で1mm未満を達成した。
原題: GelTip: A Finger-shaped Optical Tactile Sensor for Robotic Manipulation ／ Daniel Fernandes Gomes, Zhonglin Lin, Shan Luo
日本語で読む → - 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sim2realロボティクス
確率的接地行動変換によるシミュレーション内ロボット学習
実環境の確率的な遷移を考慮してシミュレータを接地するSGATを提案し、シミュレーションと実機の両方で確率的な環境に頑健な方策を得られることを示した。
原題: Stochastic Grounded Action Transformation for Robot Learning in Simulation ／ Siddharth Desai, Haresh Karnan, Josiah P. Hanna 他
日本語で読む → - 論文セマンティックセグメンテーション画像認識
自動運転向け重大度を考慮したセマンティックセグメンテーションのための強化学習型Wasserstein訓練
誤分類の重大度をWasserstein距離の基底距離として組み込み、強化学習的に適応学習するセグメンテーション損失を提案し、重要クラスの精度とシミュレータでの連続走行時間を改善した。
原題: Reinforced Wasserstein Training for Severity-Aware Semantic Segmentation in Autonomous Driving ／ Xiaofeng Liu, Yimeng Zhang, Xiongchang Liu 他
日本語で読む → - 論文ヒューマンフィードバック/能動学習ロボティクス
能動学習でBCIヒューマンフィードバックを最大化する
ロボットの不確実性に基づいて人間への問い合わせを能動学習で選び、複数バッファ機構でノイズ耐性と破滅的忘却を防ぎつつ、少ないフィードバックで障害物回避を伴う3D到達タスクを学習させる手法を提案した。
原題: Maximizing BCI Human Feedback using Active Learning ／ Zizhao Wang, Junyao Shi, Iretiayo Akinola 他
日本語で読む → - 論文ロボット学習AI
モデルベース品質多様性探索による効率的なロボット学習
パラメータ摂動の挙動を予測するニューラルネットを品質多様性(QD)探索に統合し、見込みのない行動の実行を避けることでサンプル効率とスキル適応を改善した研究。
原題: Model-Based Quality-Diversity Search for Efficient Robot Learning ／ Leon Keller, Daniel Tanneberg, Svenja Stark 他
日本語で読む → - 論文視覚SLAM画像認識
深層特徴を用いた堅牢で高効率な視覚SLAMシステム
CNNによる深層特徴(局所・大域記述子)をSLAMフレームワークに統合し、ループ閉じ込め検出を高信頼化して軌道誤差を低減した視覚SLAMシステムを提案。
原題: DXSLAM: A Robust and Efficient Visual SLAM System with Deep Features ／ Dongjiang Li, Xuesong Shi, Qiwei Long 他
日本語で読む → - 論文モデルベース強化学習機械学習
リアルタイム計画のためのサンプル効率の良いクロスエントロピー法
時間相関のある行動とメモリを導入し、CEMのサンプル効率を大幅に改善してリアルタイム計画を可能にした研究。
原題: Sample-efficient Cross-Entropy Method for Real-time Planning ／ Cristina Pinneri, Shambhuraj Sawant, Sebastian Blaes 他
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 → - 論文マニピュレーションロボティクス
重い箱を持ち上げられる？未知の物性を持つ物体の把持可能性をヒューマノイドが推論
未知の物性を持つ重い箱について、シミュレーションで生成した把持軌道の表と実機でのパラメータ推定を組み合わせ、持ち上げが可能かをヒューマノイドロボットが判断する手法を提案した。
原題: Can I lift it? Humanoid robot reasoning about the feasibility of lifting a heavy box with unknown physical properties ／ Yuanfeng Han, Ruixin Li, Gregory S. Chirikjian
日本語で読む → - 論文HRIロボティクス
ヒューマンロボット握手研究の動向
社会的ロボットによる握手という物理的インタラクションの現状を調査し、今後の研究方向を議論したサーベイ論文。
原題: Advances in Human-Robot Handshaking ／ Vignesh Prasad, Ruth Stock-Homburg, Jan Peters
日本語で読む → - 論文飛行ロボットロボティクス
PufferBot：飛行ロボットのための駆動式展開構造
障害物や人に近づいた際にプロペラを保護するため展開する、ラック＆ピニオン式1自由度アクチュエータで駆動する3Dプリント製シザー構造を備えた飛行ロボットを提案し、4種類の構造設計と3つの応用シナリオを示した。
原題: PufferBot: Actuated Expandable Structures for Aerial Robots ／ Hooman Hedayati, Ryo Suzuki1, Daniel Leithinger 他
日本語で読む → - 論文ソフトロボティクスphysics.app-ph
Kresling折り紙の多重安定性を活用したソフトロボットアームの再構成可能な関節
Kresling折り紙モジュールの二安定状態を切り替えて剛性を変え、低い制御負荷で高精度に動くソフトロボットアームを実現した研究。
原題: Harnessing The Multi-Stability Of Kresling Origami For Reconfigurable Articulation In Soft Robotic Arms ／ Joshua Kaufmann, Suyi Li
日本語で読む → - 論文飛行制御ロボティクス
折り畳み式クアッドロータのオンライン構造変形のための切替型モデル予測制御
飛行中に形状を変えられる折り畳み式クアッドロータに対し、変形時も制御品質を保つ切替型モデル予測制御を提案し、シミュレーションで有効性を示した論文。
原題: Switching Model Predictive Control for Online Structural Reformations of a Foldable Quadrotor ／ Andreas Papadimitriou, George Nikolakopoulos
日本語で読む → - 論文強化学習・目標探索機械学習
GRIMGEP：視覚深層強化学習におけるロバストな目標サンプリングのための学習進捗
画像入力のみで自己教師あり目標探索を行うエージェントが、制御不能なノイズ領域を自動的に識別・無視し、学習可能領域の新規性を追求できる枠組みを提案。既存の新規性探索手法と組み合わせ可能で、破滅的忘却も回避する。
原題: GRIMGEP: Learning Progress for Robust Goal Sampling in Visual Deep Reinforcement Learning ／ Grgur Kovač, Adrien Laversanne-Finot, Pierre-Yves Oudeyer
日本語で読む → - 論文ソフトロボティクスロボティクス
形状変化で環境に適応するソフトロボット
シミュレーションと実機で、形状を変えて平地と傾斜面の両方を移動できるソフトロボットを設計・製作し、形状固定のロボットより優れた移動性能を示した。
原題: A soft robot that adapts to environments through shape change ／ Dylan S. Shah, Joshua P. Powers, Liana G. Tilton 他
日本語で読む → - 論文模倣学習ロボティクス
ベイズガウス混合モデルによる制御ポリシーの能動的改善
ベイズガウス混合モデルの認識的不確かさに基づき、閉形式の情報密度コストを最適化して新たなクエリ点を選ぶ能動学習フレームワークを提案し、障害物環境での到達タスクを実機で実証した。
原題: Active Improvement of Control Policies with Bayesian Gaussian Mixture Model ／ Hakan Girgin, Emmanuel Pignat, Noémie Jaquier 他
日本語で読む → - 論文知覚考慮型計画ロボティクス
フィッシャー情報場：知覚考慮型計画のための効率的で微分可能な地図
6自由度視覚自己位置推定のフィッシャー情報をボクセルグリッドに事前計算して格納し、任意の姿勢での情報量を定時間で取得できる新しい地図表現を提案した論文。
原題: Fisher Information Field: an Efficient and Differentiable Map for Perception-aware Planning ／ Zichao Zhang, Davide Scaramuzza
日本語で読む → - 論文経路計画ロボティクス
どこを地図化する？火星探査のためのローバー・コプター反復経路計画
火星ローバー・ヘリコプター・周回機の3機協調システムで、ローバーの自己位置推定誤差を最小化するよう、コプターの観測地点とローバーの走行経路を反復的に同時計画する手法を提案し、火星2020着陸地点の地図でシミュレーション検証した。
原題: Where to Map? Iterative Rover-Copter Path Planning for Mars Exploration ／ Takahiro Sasaki, Kyohei Otsu, Rohan Thakker 他
日本語で読む → - 論文自動運転シミュレーション画像認識
知覚・予測出力を直接シミュレートする自動運転車の安全性テスト手法
センサシミュレーションの代わりに知覚・予測システムの出力を直接模擬し、地図やバウンディングボックスから現実的な経路計画の安全性テストを可能にした研究。
原題: Testing the Safety of Self-driving Vehicles by Simulating Perception and Prediction ／ Kelvin Wong, Qiang Zhang, Ming Liang 他
日本語で読む → - 論文経路計画ロボティクス
粒子群最適化を用いた静的環境における移動ロボットの経路計画
静的で凸形状の障害物がある環境で、粒子群最適化により移動ロボットの最短衝突回避経路を計算するアルゴリズムを提案し、シミュレーションで有効性を示した。
原題: Mobile Robot Path Planning in Static Environments using Particle Swarm Optimization ／ M. Shahab Alam, M. Usman Rafique, M. Umer Khan
日本語で読む → - 論文制御math.OC
オンライン重み適応型非線形モデル予測制御
NMPCの状態・制御重みをオンラインで更新する新手法を提案し、クアッドロータ航法で軌道精度が最大70%向上することを示した。
原題: Online Weight-adaptive Nonlinear Model Predictive Control ／ Dimche Kostadinov, Davide Scaramuzza
日本語で読む → - 論文変形物体マニピュレーションロボティクス
パラメータ化回帰特徴と自動調整動作制御による弾性ロッドの適応形状サーボ
視覚フィードバックを用いて弾性ロッドを目標形状に自動変形させる適応形状サーボ手法を提案し、未知の力学モデルにも対応できることを実験で示した。
原題: Adaptive Shape Servoing of Elastic Rods using Parameterized Regression Features and Auto-Tuning Motion Controls ／ Jiaming Qi, Guangtao Ran, Bohui Wang 他
日本語で読む → - 論文巧みな操作画像認識
推定手姿勢と残差強化学習による物理ベースの巧みな操作
深度センサと手姿勢推定器から得たノイズを含む手姿勢を物理シミュレータ上で補正し、残差強化学習と模倣学習のハイブリッドで巧みな物体操作を実現する手法を提案した論文。
原題: Physics-Based Dexterous Manipulations with Estimated Hand Poses and Residual Reinforcement Learning ／ Guillermo Garcia-Hernando, Edward Johns, Tae-Kyun Kim
日本語で読む → - 論文UAVナビゲーションロボティクス
デモンストレーションを活用した深層強化学習によるUAV障害物回避ローカルプランナ
模倣学習と強化学習を組み合わせたTD3ベースの枠組みで、専門家デモを用いてUAVの未知環境ナビゲーションを効率的に学習する手法を提案した。
原題: Deep Reinforcement Learning based Local Planner for UAV Obstacle Avoidance using Demonstration Data ／ Lei He, Nabil Aouf, James F. Whidborne 他
日本語で読む → - 論文ヒューマンロボットインタラクション機械学習
支援型知覚：状態伝達のための観測最適化
ユーザーの観測を加工・合成することで、内部状態推定の誤りを補正し、より正確な状況把握を促す支援型状態推定(ASE)を提案し、4タスクのユーザー研究で有効性を示した論文。
原題: Assisted Perception: Optimizing Observations to Communicate State ／ Siddharth Reddy, Sergey Levine, Anca D. Dragan
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