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: 2020/6/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集

• 論文手術ロボットロボティクス2020/6/1

  解剖学的メッシュに基づく手術ロボット用バーチャルフィクスチャ

  ポリゴンメッシュで表された3D解剖構造の保護的なバーチャルフィクスチャを動的に生成し、手術ロボットの工具動作を異方的に制限する手法を提案。頭蓋骨切断実験で切断経路精度と深さ制御の改善を実証した。

  原題: Anatomical Mesh-Based Virtual Fixtures for Surgical Robots ／ Zhaoshuo Li, Alex Gordon, Thomas Looi 他

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• 論文認知アーキテクチャAI2020/6/1

  Soarのためのアナロジー的概念記憶の特性評価

  Soarにアナロジー処理に基づく概念記憶を追加し、対話的なタスク学習で多様な新規概念を素早く獲得できることをロボットシミュレーションで示した。

  原題: Characterizing an Analogical Concept Memory for Architectures Implementing the Common Model of Cognition ／ Shiwali Mohan, Matt Klenk, Matthew Shreve 他

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• 論文群制御ロボティクス2020/6/1

  複数ドローンによる映画撮影ショットの自律実行システム

  監督が設計した多様なショットを複数ドローンで自律的に撮影するシステムを構築し、パラメトリックなショット記述と分散スケジューラ、イベント同期機構を提案、実際のヨットレース撮影で実証した。

  原題: Autonomous Execution of Cinematographic Shots with Multiple Drones ／ Alfonso Alcántara, Jesús Capitán, Arturo Torres-González 他

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• 論文自動運転/強化学習/sim2realロボティクス2020/6/1

  生成時系列モデルによる確率的交通環境の構築：自動運転エージェントの汎化性能向上に向けて

  実走行軌跡データでGANを学習させ、現実に近い確率的交通シミュレータを構築し、そこで強化学習した車線変更エージェントが単純なルールベース環境より高い汎化性能を示すことを示した論文。

  原題: Development of A Stochastic Traffic Environment with Generative Time-Series Models for Improving Generalization Capabilities of Autonomous Driving Agents ／ Anil Ozturk, Mustafa Burak Gunel, Melih Dal 他

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• 論文自動運転/分布シフト機械学習2020/6/1

  自動運転車は分布シフトを検出・回復・適応できるか？

  不確実性を考慮した計画手法RIPと、専門家に問い合わせる適応版AdaRIPを提案し、分布シフト下での自動運転の頑健性を評価する新ベンチマークCARNOVELを導入した論文。

  原題: Can Autonomous Vehicles Identify, Recover From, and Adapt to Distribution Shifts? ／ Angelos Filos, Panagiotis Tigas, Rowan McAllister 他

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• 論文全身制御ロボティクス2020/6/1

  近似シミュレーションに基づくテンプレート型全身制御

  剛体力学のハミルトン構造を利用して高次元非線形系の近似シミュレーションを構築し、テンプレートモデルに基づく受動的で頑健な全身制御手法を提案した。30自由度ヒューマノイドのシミュレーションで有効性を示した。

  原題: Approximate Simulation for Template-Based Whole-Body Control ／ Vince Kurtz, Patrick M. Wensing, Hai Lin

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• 論文モデルベース強化学習機械学習2020/6/1

  楽観的方策探索と計画による効率的なモデルベース強化学習

  不確実性を考慮した楽観的探索を標準的な貪欲プランナで解ける形に再定式化し、学習効率を大幅に改善する手法H-UCRLを提案した論文。

  原題: Efficient Model-Based Reinforcement Learning through Optimistic Policy Search and Planning ／ Sebastian Curi, Felix Berkenkamp, Andreas Krause

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• 論文軌道最適化ロボティクス2020/6/1

  土壌との相互作用を考慮した自律掘削機の時間可変・最小トルク軌道最適化

  土とバケットの相互作用力をモデル化し、時間間隔も最適化変数に含めることで、少ないキーポイントで効率的な掘削軌道を生成する手法を提案した。

  原題: Time Variable Minimum Torque Trajectory Optimization for Autonomous Excavator ／ Yajue Yang, Jia Pan, Pinxin Long 他

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• 論文sim2realロボティクス2020/6/1

  強化学習エージェントによる光干渉計のアライメント

  単眼カメラの干渉縞画像からマッハ・ツェンダー干渉計を自動調整する強化学習エージェントをシミュレーションで訓練し、実機へ転移させて専門家並みの性能を達成した。

  原題: Interferobot: aligning an optical interferometer by a reinforcement learning agent ／ Dmitry Sorokin, Alexander Ulanov, Ekaterina Sazhina 他

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• 論文手術支援/行動検出画像認識2020/6/1

  内視鏡外科医行動検出データセットESAD

  内視鏡動画中の外科医の行動を検出するため、手術ツールのバウンディングボックスと行動ラベルを付与した新データセットを構築し、物体検出ベースのベースラインモデルを提示した。

  原題: ESAD: Endoscopic Surgeon Action Detection Dataset ／ Vivek Singh Bawa, Gurkirt Singh, Francis KapingA 他

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• 論文マニピュレーションロボティクス2020/6/1

  重心推定に基づく触覚・視覚センサを用いた未知物体のロバスト把持計画

  触覚・視覚センサと滑り検出器のフィードバックを用いて物体の重心位置を推定し、未知物体に対する最適な把持姿勢を再計画する手法を提案した論文。

  原題: Center-of-Mass-based Robust Grasp Planning for Unknown Objects Using Tactile-Visual Sensors ／ Qian Feng, Zhaopeng Chen, Jun Deng 他

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• 論文接触計画ロボティクス2020/6/1

  パラメータ調整不要の接触陰的軌道最適化

  緩和接触モデルと自動ペナルティ調整により、初期推定とチューニングなしで様々なロボットの接触軌道を計画できる手法を提案し、マニピュレーションや歩行で有効性を示した。

  原題: Tuning-Free Contact-Implicit Trajectory Optimization ／ Aykut Ozgun Onol, Radu Corcodel, Philip Long 他

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• 論文群制御ロボティクス2020/6/1

  柔軟な群制御のためのエルゴディック仕様：ユーザーコマンドから持続的適応まで

  タブレット入力から群ロボットの分散エルゴディック被覆制御までを繋ぐパイプラインを構築し、ユーザー指示や環境変化に動的に応答する群制御を実現した。VRシミュレーションとDARPA OFFSET実フィールド試験で有効性を検証した。

  原題: Ergodic Specifications for Flexible Swarm Control: From User Commands to Persistent Adaptation ／ Ahalya Prabhakar, Ian Abraham, Annalisa Taylor 他

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• 論文ロボット魚/状態推定eess.SP2020/6/1

  人工側線による隣接ロボット魚間の相対状態推定

  圧力センサアレイで得た人工側線の圧力変動から、リーダー・フォロワー構成の隣接ロボット魚間の相対状態を回帰モデルで推定する手法を提案した。

  原題: Artificial Lateral Line Based Relative State Estimation for Two Adjacent Robotic Fish ／ Xingwen Zheng, Wei Wang, Liang Li 他

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• 論文説明可能AI/強化学習AI2020/6/1

  説明可能なロボットシステム：強化学習シナリオにおける目標駆動型行動の理解

  強化学習でタスクを行うロボットの意思決定過程に着目し、記憶ベース・学習ベース・内省ベースの3手法で成功確率を算出して行動を説明する。決定論的ナビゲーション、確率的ナビゲーション、連続視覚ベース物体選別の3設定で実験した。

  原題: Explainable robotic systems: Understanding goal-driven actions in a reinforcement learning scenario ／ Francisco Cruz, Richard Dazeley, Peter Vamplew 他

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• 論文群制御ロボティクス2020/6/1

  複数ロボットによる漸近的境界収縮制御

  海洋汚染の回収に向け、限られた視覚センサのみで動作する分散制御により、ロボット群が汚染域の境界を漸近的に縮小しながら集合的に覆う手法を提案し、シミュレーションで検証した。

  原題: Asymptotic Boundary Shrink Control with Multi-robot Systems ／ Shaocheng Luo, Jonghoek Kim, Byung-Cheol Min

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• 論文自動運転/強化学習機械学習2020/6/1

  自動運転車の衝突回避における人間らしい運転ポリシーのための深層強化学習

  Unity上の二車線高速道路での静的障害物回避を対象に、モデルベースの運転ルールと人間の運転データを組み合わせた深層強化学習で、人間らしい運転ポリシーを獲得した研究。

  原題: Deep Reinforcement Learning for Human-Like Driving Policies in Collision Avoidance Tasks of Self-Driving Cars ／ Ran Emuna, Avinoam Borowsky, Armin Biess

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• 論文強化学習/追跡機械学習2020/6/1

  部分的に未知な環境での動的ターゲット追跡の学習

  深層強化学習を用いて、視界内追跡・ナビゲーション・探索を統合した能動的ターゲット追跡ポリシー(ATTN)を提案し、俊敏で異常な動きをするターゲットにも頑健に追従できることを示した。

  原題: Learning to Track Dynamic Targets in Partially Known Environments ／ Heejin Jeong, Hamed Hassani, Manfred Morari 他

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• 論文非線形制御機械学習2020/6/1

  オンライン非線形制御における情報理論的後悔境界

  未知の非線形力学系を再生核ヒルベルト空間上の関数として扱い、最適制御に対するO(√T)の後悔境界を持つLC³アルゴリズムを提案した論文。

  原題: Information Theoretic Regret Bounds for Online Nonlinear Control ／ Sham Kakade, Akshay Krishnamurthy, Kendall Lowrey 他

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• 論文不確実性推定機械学習2020/6/1

  スパース情報形式によるニューラルネットワークのモデル不確実性推定

  情報行列のスペクトルが疎になりやすい性質を利用し、低ランク近似と新たなスパース化アルゴリズムでDNNのモデル不確実性を効率的に表現・サンプリングする手法を提案した。

  原題: Estimating Model Uncertainty of Neural Networks in Sparse Information Form ／ Jongseok Lee, Matthias Humt, Jianxiang Feng 他

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• 論文触覚physics.app-ph2020/6/1

  柔軟な螺旋メタサーフェスによる多用途触覚インターフェース

  複数の「ピクセル」で入力変位と力を局所増幅し、広い周波数帯で複雑な触覚パターンを皮膚に提示できる柔軟メタサーフェスを開発した。

  原題: A flexible spiraling-metasurface as a versatile haptic interface ／ Osama R. Bilal, Vincenzo Costanza, Ali Israr 他

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• 論文群制御ロボティクス2020/6/1

  強化学習でロボット群れを目標分布へ誘導するリーダー制御

  強化学習(SARSAとQ学習)を用いて、リーダーが反発相互作用でフォロワー群れを目標確率分布へ迅速に誘導する制御方策を設計し、シミュレーションと実機10台で有効性を検証した。

  原題: Using Reinforcement Learning to Herd a Robotic Swarm to a Target Distribution ／ Zahi M. Kakish, Karthik Elamvazhuthi, Spring Berman

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• 論文ナビゲーションロボティクス2020/6/1

  自己教師あり学習による複雑なナビゲーション行動を可能にするロボット知覚

  単一画像列から自己教師あり学習で得た運動・視覚知覚を強化学習で統合し、目標駆動型ナビゲーションを実現。昼夜変化など極端な環境変化でも80%の成功率を達成した。

  原題: Robot Perception enables Complex Navigation Behavior via Self-Supervised Learning ／ Marvin Chancán, Michael Milford

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• 論文医用画像セグメンテーションeess.IV2020/6/1

  オプティカルフロー誘導ワーピングによる血管内治療中のリアルタイムカテーテルセグメンテーション

  光フローを利用してフレーム間の時間的連続性を学習し、血管内治療中にカテーテルをリアルタイムで高精度にセグメンテーション・追跡するFW-Netを提案した論文。

  原題: End-to-End Real-time Catheter Segmentation with Optical Flow-Guided Warping during Endovascular Intervention ／ Anh Nguyen, Dennis Kundrat, Giulio Dagnino 他

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• 論文SLAM画像認識2020/6/1

  3D LiDARマッピングの相対精度自動評価アルゴリズム

  正解ポーズなしで3D LiDARマッピングの精度を自動評価するため、点群地図のゴースト（二重像）の度合いを定量検出し、閾値未満の悪いポーズの割合から精度指標を算出する手法を提案した。

  原題: 3D Lidar Mapping Relative Accuracy Automatic Evaluation Algorithm ／ Guibin Chen, Jiong Deng, Dongze Huang 他

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• 論文sim2realロボティクス2020/6/1

  RL-CycleGAN：強化学習を考慮したシミュレーションから実世界への転移

  画像変換がQ値を保存するようにRL-scene consistency損失を導入し、タスクを考慮したシミュレーション→実世界の画像変換を可能にするRL-CycleGANを提案した論文。

  原題: RL-CycleGAN: Reinforcement Learning Aware Simulation-To-Real ／ Kanishka Rao, Chris Harris, Alex Irpan 他

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• 論文3D検出画像認識2020/6/1

  Cityscapes 3D: 9自由度車両検出のためのデータセットとベンチマーク

  ステレオRGB画像のみから9自由度の3Dバウンディングボックスを注釈付けしたCityscapes拡張データセットと、3D車両検出ベンチマークを提案した論文。

  原題: Cityscapes 3D: Dataset and Benchmark for 9 DoF Vehicle Detection ／ Nils Gählert, Nicolas Jourdan, Marius Cordts 他

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• 論文群制御機械学習2020/6/1

  非同期マルチエージェント能動探索

  中央制御なしで複数エージェントが独立にデータ収集判断を行い、スパースなターゲットを探索するSPATSとLATSIの2手法を提案し、シミュレーションと理論解析で有効性を示した論文。

  原題: Asynchronous Multi Agent Active Search ／ Ramina Ghods, Arundhati Banerjee, Jeff Schneider

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• 論文強化学習機械学習2020/6/1

  AWAC: オフラインデータでオンライン強化学習を加速する

  オフラインデータを活用してオンライン強化学習を効率化するAWACを提案し、サンプル効率の良い動的計画法と最尤方策更新を組み合わせて迅速な微調整を実現した。

  原題: AWAC: Accelerating Online Reinforcement Learning with Offline Datasets ／ Ashvin Nair, Abhishek Gupta, Murtaza Dalal 他

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• 論文動作計画ロボティクス2020/6/1

  遮蔽環境における人間動作予測に基づく安全な動作計画

  ロボット自身の遮蔽を考慮したCNNとLSTMによる人間動作予測手法を提案し、その予測を用いた衝突回避計画で予測精度最大68%向上を達成した。

  原題: HMPO: Human Motion Prediction in Occluded Environments for Safe Motion Planning ／ Jae Sung Park, Dinesh Manocha

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