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: 2020/7/1 ／ 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 →- 論文群制御ロボティクス
周期的追跡における外部信号によるエージェント誘導
周期的追跡を行うエージェント群にランダムな一部のエージェントが検知する外部ブロードキャスト信号を与えたときの創発挙動を、線形・非線形の2モデルで解析した研究。
原題: Guidance of Agents in Cyclic Pursuit ／ Ilana Segall, Alfred Bruckstein
日本語で読む → - 論文UAV協調被覆ロボティクス
エネルギー制約付きUAVとUGVの協調による環境被覆
バッテリー容量が限られたUAVがUGVに着陸して充電しながら環境を被覆する協調計画問題を、GTSPに帰着して最適解を求める手法を提案した。
原題: Coverage of an Environment Using Energy-Constrained Unmanned Aerial Vehicles ／ Kevin Yu, Jason M. O'Kane, Pratap Tokekar
日本語で読む → - 論文ソーシャルナビゲーションロボティクス
NaviGAN：社会的規範に沿ったナビゲーションのための生成的手法
人間の群衆中を移動するロボット向けに、快適さと自然さの両方を同時に最適化する敵対的学習ベースの経路生成アルゴリズムNaviGANを提案し、複数データセットと実機実験で有効性を示した。
原題: NaviGAN: A Generative Approach for Socially Compliant Navigation ／ Chieh-En Tsai, Jean Oh
日本語で読む → - 論文筋骨格制御/強化学習eess.SP
筋骨格制御の強化学習：機能シミュレーションによる肩の筋活性制御
深層強化学習を用いて人体肩の筋骨格モデルの筋活性を制御する逆動力学コントローラを学習し、ランダムな角度軌道追従タスクで有効性を示した研究。
原題: Reinforcement Learning of Musculoskeletal Control from Functional Simulations ／ Emanuel Joos, Fabien Péan, Orcun Goksel
日本語で読む → - 論文柔軟物体操作ロボティクス
視覚的曲率フィードバックによる線状柔軟物体のモデルベース操作
ケーブルのような線状柔軟物体を、2つの投影面の曲率で形状モデル化し、視覚フィードバックで把持点と先端の位置姿勢を追従して閉ループ操作する手法を提案し、電源ケーブルの抜き差しタスクを30秒以内に自律遂行できることを示した。
原題: Model-Based Manipulation of Linear Flexible Objects with Visual Curvature Feedback ／ Peng Chang, Taskin Padir
日本語で読む → - 論文SLAMロボティクス
LIO-SAM：平滑化と地図構築による密結合LiDAR慣性オドメトリ
LiDARとIMUを因子グラフ上で密結合し、局所スキャンマッチングとスライディングウィンドウでリアルタイムに高精度な軌跡推定と地図構築を実現したフレームワーク。
原題: LIO-SAM: Tightly-coupled Lidar Inertial Odometry via Smoothing and Mapping ／ Tixiao Shan, Brendan Englot, Drew Meyers 他
日本語で読む → - 論文探索ナビゲーションロボティクス
移動ロボット探索における目標選択の統合アプローチ
未知の2D環境を効率的に全探索するため、候補目標生成と最適経路探索をd-Watchman経路問題として統合し、進化的アルゴリズムで解く移動ロボットの探索手法を提案した論文。
原題: An Integrated Approach to Goal Selection in Mobile Robot Exploration ／ Miroslav Kulich, Jiří Kubalík, Libor Přeučil
日本語で読む → - 論文自動運転機械学習
模倣方策の強化学習による制御でニアミス運転に対応
運転モードごとの模倣学習方策と、モードを切り替える強化学習方策を階層的に組み合わせ、ニアミス状況での安全性と効率を高めた研究。
原題: Reinforcement Learning based Control of Imitative Policies for Near-Accident Driving ／ Zhangjie Cao, Erdem Bıyık, Woodrow Z. Wang 他
日本語で読む → - 論文相対姿勢推定ロボティクス
SE(3)不変量を用いた校正済みカメラの相対姿勢推定
回転角やスクリュー並進などのSE(3)不変量を既知制約として用い、5つの最小問題で相対姿勢推定を効率化・高ロバスト化する手法を提案し、外部キャリブレーション不要で適用できることを示した。
原題: Relative Pose Estimation of Calibrated Cameras with Known $\mathrm{SE}(3)$ Invariants ／ Bo Li, Evgeniy Martyushev, Gim Hee Lee
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
RMPflow：マルチタスク動作ポリシー生成のための幾何学的フレームワーク
リーマン運動ポリシー（RMP）を幾何学的に整合させて統合するRMPflowを提案し、動的環境での複数タスクの反応的動作生成を効率化した。
原題: RMPflow: A Geometric Framework for Generation of Multi-Task Motion Policies ／ Ching-An Cheng, Mustafa Mukadam, Jan Issac 他
日本語で読む → - 論文SLAMロボティクス
複数LiDARによるキャリブレーション・自己位置推定・地図生成の分散フレームワーク
拡張カルマンフィルタを分散実装し、5台の低コストLiDARを搭載したUGVで車両状態と各LiDARの外部パラメータを同時推定する手法を提案した。
原題: A decentralized framework for simultaneous calibration, localization and mapping with multiple LiDARs ／ Jiarong Lin, Xiyuan Liu, Fu Zhang
日本語で読む → - 論文歩行ロボティクス
二足歩行ロボットにおける足置き位置とタイミングの非同期リアルタイム最適化
2つの最適化器を非同期に組み合わせ、二足歩行ロボットの足置き位置と歩行タイミングをリアルタイムで同時最適化する手法を提案し、大きな外乱からの復帰性能を実験的に示した。
原題: Asynchronous Real-Time Optimization of Footstep Placement and Timing in Bipedal Walking Robots ／ Digby Chappell, Ke Wang, Petar Kormushev
日本語で読む → - 論文医療ロボティクスロボティクス
抹消動脈のロボット超音波撮像：ファントムによる検証
CNNによる階層的な画像解析でロボット超音波プローブを制御し、脚ファントムの血管内腔を常に画像内に捉えながら動脈に沿って自動走査できることを示した研究。
原題: Robotized Ultrasound Imaging of the Peripheral Arteries -- a Phantom Study ／ Felix von Haxthausen, Jannis Hagenah, Mark Kaschwich 他
日本語で読む → - 論文群制御ロボティクス
ドローン群による森林火災消火システム
数百機のUAV群で消火液の連続的な雨を降らせて火災前線を消すシステムを提案し、必要な水量や機数を試算して有効性をシミュレーションで示した論文。
原題: Drone swarms in fire suppression activities ／ Elena Ausonio, Patrizia Bagnerini, Marco Ghio
日本語で読む → - 論文人間ロボット協調ロボティクス
学習曲線を考慮した人間とロボットの協調作業スケジューリング
人間の作業習熟度が時間とともに変化し不確実であることを考慮し、ロボットが人間の強みや学習能力を探索しながら効率的な共同作業スケジュールを生成するアルゴリズムを提案・検証した。
原題: Human-Robot Team Coordination with Dynamic and Latent Human Task Proficiencies: Scheduling with Learning Curves ／ Ruisen Liu, Manisha Natarajan, Matthew Gombolay
日本語で読む → - 論文自動運転/模倣学習ロボティクス
選択的マルチクラス安全データセット集約によるサンプル効率の良い自動運転のための対話型エンドツーエンド深層学習
学習済みポリシーを軌道クラスに分割し性能の弱い区間だけ専門家に問い合わせることで、同じサンプル数でより高精度な自動運転ポリシーを学習する手法を提案した。
原題: Sample Efficient Interactive End-to-End Deep Learning for Self-Driving Cars with Selective Multi-Class Safe Dataset Aggregation ／ Yunus Bicer, Ali Alizadeh, Nazim Kemal Ure 他
日本語で読む → - 論文汚れ検出/セグメンテーション画像認識
タイル単位の汚れ検出：自動車のサラウンドビューカメラにおける被覆率指標を用いた手法
サラウンドビューカメラ画像をタイルに分割し、各汚れ種別の被覆率を直接回帰することで、低消費電力組込み向けに高速な汚れ検出を実現した研究。
原題: TiledSoilingNet: Tile-level Soiling Detection on Automotive Surround-view Cameras Using Coverage Metric ／ Arindam Das, Pavel Krizek, Ganesh Sistu 他
日本語で読む → - 論文軌道予測ロボティクス
車線注意機構を用いた確率的マルチモーダル軌道予測
車線ごとの特徴を捉えるインスタンス認識型の車線表現とゴール指向の車線注意モジュールを提案し、不確実性を考慮した多様な将来軌道を確率的に予測する手法を開発した。
原題: Probabilistic Multi-modal Trajectory Prediction with Lane Attention for Autonomous Vehicles ／ Chenxu Luo, Lin Sun, Dariush Dabiri 他
日本語で読む → - 論文経路計画ロボティクス
都市水路における自律水上ロボット向け後退ホライズン多目的プランナ
都市水路を航行する自律水上ロボットのため、センサ視野内の障害物を反映したグラフを逐次生成・探索する後退ホライズンプランナを提案し、辞書式最適化で衝突リスクなどの資源を階層的に扱う多目的経路計画を実現した。
原題: A Receding Horizon Multi-Objective Planner for Autonomous Surface Vehicles in Urban Waterways ／ Tixiao Shan, Wei Wang, Brendan Englot 他
日本語で読む → - 論文半自律システムAI
信頼性の高い自律性に向けたコンピテンス改善手法
人間からのフィードバックを活用し、初期モデルに欠けていた重要な状態特徴を特定・追加することで、半自律システムのコンピテンスと信頼性をオンラインで向上させる手法を提案した論文。
原題: Improving Competence for Reliable Autonomy ／ Connor Basich, Justin Svegliato, Kyle Hollins Wray 他
日本語で読む → - 論文自動運転/強化学習eess.SP
深層強化学習を用いた自動運転車の高速道路における意思決定戦略
高速道路での追い越し行動のため、階層制御とDueling Deep Q-Network（DDQN）で意思決定ポリシーを構築し、シミュレーションで効率的かつ安全な走行を実証した論文。
原題: Decision-making Strategy on Highway for Autonomous Vehicles using Deep Reinforcement Learning ／ Jiangdong Liao, Teng Liu, Xiaolin Tang 他
日本語で読む → - 論文協働ロボットロボティクス
深層強化学習による人間中心の協働ロボット
人間とロボットの協働作業を、知覚と意思決定を統合した教師なしの深層強化学習で end-to-end に学習し、注釈なしで新しい相手やタスクに素早く適応できる枠組みを提案した論文。
原題: Human-centered collaborative robots with deep reinforcement learning ／ Ali Ghadirzadeh, Xi Chen, Wenjie Yin 他
日本語で読む → - 論文物体検出・追跡画像認識
追跡と分類の同時実行による効率的で高精度な物体検出
点群ストリーム上で追跡器がデータ関連付けを行い検出器の冗長処理を回避するとともに、不確実な物体には複数視点の観測を融合するモデルを適用し、移動物体の検出精度と効率を向上させた研究。
原題: Efficient and accurate object detection with simultaneous classification and tracking ／ Xuesong Li, Jose Guivant
日本語で読む → - 論文経路計画ロボティクス
マルチモダリティ制約から見た無人水上艇の経路計画：包括的レビュー
経路計画問題の本質をマルチモダリティ制約と捉え、ルート計画・軌道計画・運動計画の3段階に分類してUSV向け手法と古典アルゴリズムを整理し、課題と今後の研究方向を示したレビュー論文。
原題: Unmanned Surface Vehicle Path Planning from the Perspective of Multi-Modality Constraints: A Comprehensive Analysis ／ Chunhui Zhou, Shangding Gu, Yuanqiao Wen 他
日本語で読む → - 論文VLAロボティクス
生成モデルと強化学習を組み合わせたデータ効率の良い視覚運動方策学習
行動潜在変数を用いて強化学習と生成モデルを組み合わせ、ロボットの視覚運動方策をデータ効率良く学習する枠組みを提案し、潜在表現の品質評価指標も導入した。
原題: Data-efficient visuomotor policy training using reinforcement learning and generative models ／ Ali Ghadirzadeh, Petra Poklukar, Ville Kyrki 他
日本語で読む → - 論文ナビゲーションロボティクス
深層強化学習による未知環境ナビゲーションのための自動探索
探索を意思決定・計画・地図構築に分解した枠組みを構築し、部分地図から深層強化学習で探索戦略を学習する手法を提案。学習効率と未知環境への適応性が向上し、実機へのsim2real転移も実証した。
原題: Deep Reinforcement Learning based Automatic Exploration for Navigation in Unknown Environment ／ Haoran Li, Qichao Zhang, Dongbin Zhao
日本語で読む → - 論文収穫ロボティクスロボティクス
軟質部品を活用したモジュール式ロボットプラム収穫システムの設計と評価
軟らかい部品とモジュール設計で様々な果実・栽培条件に対応できる収穫ロボット平台を開発し、実際のプラム農園で42%の収穫成功率を達成した研究。
原題: Design and Evaluation of a Modular Robotic Plum Harvesting System Utilising Soft Components ／ Jasper Brown, Salah Sukkarieh
日本語で読む → - 論文ナビゲーション画像認識
見えないシーンを見る：部屋ナビゲーションのためのアモーダル意味地図学習
家の建築パターンを学習し、視野外の部屋の位置・大きさ・形を推定する意味地図を生成して、目標部屋への点ナビゲーション方策を訓練する手法を提案した。
原題: Seeing the Un-Scene: Learning Amodal Semantic Maps for Room Navigation ／ Medhini Narasimhan, Erik Wijmans, Xinlei Chen 他
日本語で読む → - 論文模倣学習機械学習
シミュレーションと実世界データを同時に用いた模倣学習によるAIドライビングオリンピックへの挑戦
AIドライビングオリンピックのレーン追従チャレンジに向け、シミュレーションと実世界のデータを混合して模倣学習を訓練し、両環境で同等に機能するモデルを構築した優勝手法の報告。
原題: Imitation Learning Approach for AI Driving Olympics Trained on Real-world and Simulation Data Simultaneously ／ Mikita Sazanovich, Konstantin Chaika, Kirill Krinkin 他
日本語で読む → - 論文UAV経路計画/強化学習機械学習
都市環境におけるIoTデータ収集のためのUAV経路計画：深層強化学習アプローチ
都市環境でIoTセンサからデータを収集するドローンの経路計画を、環境の多層マップを入力とするDDQNで学習し、センサ数や位置・飛行時間が変化しても汎化できる制御方策を実現した。
原題: UAV Path Planning for Wireless Data Harvesting: A Deep Reinforcement Learning Approach ／ Harald Bayerlein, Mirco Theile, Marco Caccamo 他
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