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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3Dマッピング画像認識
クラウドソース3Dマッピング：多視点幾何と自己教師あり学習の融合手法
カメラ内部パラメータ未知の単眼カメラとGPSのみから、多視点幾何と深層学習による自己校正・深度・自己運動推定を組み合わせて交通標識の3D位置を推定するフレームワークを提案し、KITTIベースの評価用データセットも公開した。
原題: Crowdsourced 3D Mapping: A Combined Multi-View Geometry and Self-Supervised Learning Approach ／ Hemang Chawla, Matti Jukola, Terence Brouns 他
日本語で読む → - 論文障害物検出・追跡ロボティクス
ステレオカメラデータを用いたリアルタイム動的障害物の検出と追跡
ステレオカメラのノイズを含む点群データから動的物体をリアルタイムに検出・追跡し、人か一般動的物体に分類して速度推定し、障害物回避用の2D占有格子を生成するシステムを提案した。
原題: Leveraging Stereo-Camera Data for Real-Time Dynamic Obstacle Detection and Tracking ／ Thomas Eppenberger, Gianluca Cesari, Marcin Dymczyk 他
日本語で読む → - 論文水中ロボティクスロボティクス
半動的水中センサネットワークにおけるUUVの階層型DEベース運動計画
半動的な水中センサネットワーク環境でUUVが長期間ミッションを遂行するため、大域・局所の二層に環境サブ層を加えた階層型計画フレームワークを構築し、両層に差分進化アルゴリズムを適用して効率と外乱耐性を検証した論文。
原題: UUV's Hierarchical DE-based Motion Planning in a Semi Dynamic Underwater Wireless Sensor Network ／ S. MahmoudZadeh, D. M. W Powers, A. Atyabi
日本語で読む → - 論文協働ロボット/衝突回避ロボティクス
CobotGear: ウェアラブル光学式モーションキャプチャによる協働ロボットとのインタラクション
低コストのウェアラブル光学式モーションキャプチャと人工ポテンシャル場に基づく改良型衝突回避アルゴリズムを統合し、人間と協働ロボットの安全な協働を実現するシステムを提案・評価した。
原題: CobotGear: Interaction with Collaborative Robots using Wearable Optical Motion Capturing Systems ／ Juan Heredia, Miguel Altamirano Cabrera, Jonathan Tirado 他
日本語で読む → - 論文マルチロボット協調ロボティクス
分散型深層強化学習による複数ロボット協調物体輸送
各ロボットにDQN制御器を搭載し、中央集権なしで大型物体を協調輸送する分散制御手法を提案し、2台で棒を扉に通すタスクで協調行動と頑健性を示した。
原題: Multi-robot Cooperative Object Transportation using Decentralized Deep Reinforcement Learning ／ Lin Zhang, Hao Xiong, Ou Ma 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
ノイズを含むカメラ観測下でのけん玉ロボット制御の学習
UR5eマニピュレータでけん玉の玉をカップにキャッチする制御を学習する手法を提案し、カメラノイズ分布のサポートを反復的に学習して制御方策を更新する。
原題: Learning to Play Cup-and-Ball with Noisy Camera Observations ／ Monimoy Bujarbaruah, Tony Zheng, Akhil Shetty 他
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 → - 論文自動運転計画ロボティクス
フィードバック強化型ラティスプランナによる自動運転の運動計画
IDMを速度フィードバック方策として用いることで空間ラティスのみで計画できる新しいラティスプランナFELPを提案し、有向グラフ地図表現と組み合わせて計算効率と合流・高速道路シナリオでの性能を検証した論文。
原題: Feedback Enhanced Motion Planning for Autonomous Vehicles ／ Ke Sun, Brent Schlotfeldt, Stephen Chaves 他
日本語で読む → - 論文VLA画像認識
注意分岐エンコーダ・デコーダネットワークによる文生成：ラベリング負担の軽減
家庭用サービスロボットの指示文生成のため、視覚入力から文を生成するマルチモーダル注意分岐を持つエンコーダ・デコーダネットワークを提案し、画像キャプションの標準指標でベースラインを上回った。
原題: Alleviating the Burden of Labeling: Sentence Generation by Attention Branch Encoder-Decoder Network ／ Tadashi Ogura, Aly Magassouba, Komei Sugiura 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
日本語で読む → - 論文模倣学習機械学習
オンライン模倣学習における高速改善の理論的説明
オンライン模倣学習が既存理論より速く改善する現象を、政策クラスのバイアスを考慮した収束解析で説明した研究。
原題: Explaining Fast Improvement in Online Imitation Learning ／ Xinyan Yan, Byron Boots, Ching-An Cheng
日本語で読む → - 論文動作計画ロボティクス
部分的に実行不可能なLTL仕様に対する後退ホライズン制御に基づくオンライン動作計画
動的環境下でハード・ソフトLTL制約を扱い、安全性を保証しつつソフト制約違反を最小化し報酬を最大化するオンライン動作計画手法を提案する。
原題: Receding Horizon Control Based Online Motion Planning with Partially Infeasible LTL Specifications ／ Mingyu Cai, Hao Peng, Zhijun Li 他
日本語で読む → - 論文模倣学習ロボティクス
失敗予測で専門家負担を軽減するFIRE
方策の失敗を事前に予測して実行を停止し専門家に修正を求める仕組みを提案し、専門家データと非専門家データの両方から学習することで介入型学習のサンプル効率を大幅に改善した。
原題: Fighting Failures with FIRE: Failure Identification to Reduce Expert Burden in Intervention-Based Learning ／ Trevor Ablett, Filip Marić, Jonathan Kelly
日本語で読む → - 論文ナビゲーションロボティクス
慣性航法/オドメータによる陸上ナビゲーションのための高精度計測モデリングと複数モデル適応推定
オドメータパルスの誤差特性を分析し、3種類の計測モデルとNHCを拡張カルマンフィルタに統合、MMAEで性能を向上させたINS/OD統合航法を提案・検証した論文。
原題: INS/Odometer Land Navigation by Accurate Measurement Modeling and Multiple-Model Adaptive Estimation ／ Wei Ouyang, Yuanxin Wu, Hongyue Chen
日本語で読む → - 論文視点選択ロボティクス
他ロボット支援のための外部視点の最適化モデル
ロボット作業を外部から観察する際の視点の価値を、ギブソンのアフォーダンスに基づき評価し、有効な視点群をクラスタリングで特定した研究。
原題: Best Viewpoints for External Robots or Sensors Assisting Other Robots ／ Jan Dufek, Xuesu Xiao, Robin R. Murphy
日本語で読む → - 論文キャリブレーションロボティクス
ターゲット不要のLiDAR-IMU連続時間バッチ推定キャリブレーション
Bスプラインによる連続時間軌道と平面セグメントのデータ関連付けを用い、人工ターゲットなしでLiDARとIMU間の6自由度外部キャリブレーションを高精度かつ再現性良く行う手法を提案した。
原題: Targetless Calibration of LiDAR-IMU System Based on Continuous-time Batch Estimation ／ Jiajun Lv, Jinhong Xu, Kewei Hu 他
日本語で読む → - 論文手術ロボティクス/セグメンテーション画像認識
ロボット手術における器具セグメンテーションのための合成・実画像入力
ロボットのキネマティクス情報と腹腔鏡画像を組み合わせ、シミュレーション画像と実画像を並列処理する深層学習モデルで手術器具のセグメンテーションを高精度化し、新規データセットも公開した論文。
原題: Synthetic and Real Inputs for Tool Segmentation in Robotic Surgery ／ Emanuele Colleoni, Philip Edwards, Danail Stoyanov
日本語で読む → - 論文テレオペレーションロボティクス
ユーザー好みの直感的ロボット操作マッピングの学習
人間が入力とロボット動作の対応について持つ好みのマッピングを、少数のクエリからデータ効率的に学習する手法を提案し、遠隔操作タスクで有効性を示した。
原題: Learning User-Preferred Mappings for Intuitive Robot Control ／ Mengxi Li, Dylan P. Losey, Jeannette Bohg 他
日本語で読む → - 論文内発的動機付けロボティクス
感情を追跡する：多階層予測誤差ダイナミクスに基づく内発的動機付け
予測誤差の動態を多階層で監視することで、探索ノイズや目標選択を調整し、還元可能な誤差を生む経験を効率的に学ぶ内発的動機付けアーキテクチャを提案した論文。
原題: Tracking Emotions: Intrinsic Motivation Grounded on Multi-Level Prediction Error Dynamics ／ Guido Schillaci, Alejandra Ciria, Bruno Lara
日本語で読む → - 論文テレプレゼンスロボティクス
地理分散環境向けエッジ中心型テレプレゼンスアバターロボットのデモ
クラウドとエッジの利点を組み合わせた新しい通信プロトコルにより、地理的に離れた場所間のテレプレゼンスアバターロボットの通信の堅牢性と効率を向上させるフレームワークを開発・実証した。
原題: Demo: Edge-centric Telepresence Avatar Robot for Geographically Distributed Environment ／ Ashis Sau, Ruddra Dev Roychoudhury, Hrishav Bakul Barua 他
日本語で読む → - 論文ナビゲーションロボティクス
深層マルチモーダル融合ネットワークによる複雑環境の自律ナビゲーション
レーザ・RGB画像・点群を3分岐で融合するNMFNetを提案し、崩壊都市や洞窟などの複雑環境でリアルタイム自律ナビゲーションを実現、実機ロボットにも展開した。
原題: Autonomous Navigation in Complex Environments with Deep Multimodal Fusion Network ／ Anh Nguyen, Ngoc Nguyen, Kim Tran 他
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