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3D検出画像認識2020/6/1

  幾何拘束キーポイントによる単眼RGB画像からの車両のリアルタイム単発3D検出

  単眼RGB画像から車両の3Dバウンディングボックスをリアルタイムで検出する手法を提案し、KITTIとnuScenesで競争力のある精度と20FPS超の速度を達成した。

  原題: Single-Shot 3D Detection of Vehicles from Monocular RGB Images via Geometry Constrained Keypoints in Real-Time ／ Nils Gählert, Jun-Jun Wan, Nicolas Jourdan 他

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• 論文表現学習ロボティクス2020/6/1

  Motion2Vec：手術動画からの半教師あり表現学習

  手術動画を動作セグメントに分割し、Siameseネットワークの距離学習で動作中心の埋め込み表現を半教師ありで学習する手法を提案。JIGSAWSデータセットで縫合動作の模倣に応用し、セグメンテーション精度85.5%を達成した。

  原題: Motion2Vec: Semi-Supervised Representation Learning from Surgical Videos ／ Ajay Kumar Tanwani, Pierre Sermanet, Andy Yan 他

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• 論文設計支援ロボティクス2020/6/1

  ファジィ理論に基づくメカトロニクスシステムの多基準設計支援フレームワーク

  メカトロニクス設計における相互作用する評価基準を扱うため、Choquetファジィ積分のファジィ測度同定手法を3種類比較し、設計事例で検証した論文。

  原題: A Fuzzy-based Framework to Support Multicriteria Design of Mechatronic Systems ／ Abolfazl Mohebbi, Sofiane Achiche, Luc Baron

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• 論文マニピュレーションロボティクス2020/6/1

  部分点群を用いた未知物体に対する汎用把持計画アルゴリズム

  指の接触法線ヒストグラムとボクセル相互相関により、部分点群から複数の把持タイプの把持姿勢をほぼリアルタイムで探索する手法を提案し、シミュレーションと実機で検証した。

  原題: Generalized Grasping for Mechanical Grippers for Unknown Objects with Partial Point Cloud Representations ／ Michael Hegedus, Kamal Gupta, Mehran Mehrandezh

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• 論文生成モデルlandmark2020/6/1

  ノイズ除去拡散確率モデル

  非平衡熱力学に着想を得た拡散確率モデルで高品質な画像生成を実現し、CIFAR10で最先端のFIDスコア3.17を達成した論文。

  原題: Denoising Diffusion Probabilistic Models ／ Jonathan Ho, Ajay Jain, P. Abbeel

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• 論文人間動作予測ロボティクス2020/6/1

  物理モデルとニューラルネットを融合した人間の動き予測

  Social Force Modelをニューラルネットの構造に組み込み、少ない学習データで高精度かつ説明可能な人間の動き予測を実現した研究。

  原題: Generating Reliable and Efficient Predictions of Human Motion: A Promising Encounter between Physics and Neural Networks ／ Alessandro Antonucci, Gastone Pietro Rosati Papini, Luigi Palopoli 他

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• 論文逆強化学習ロボティクス2020/6/1

  効率的なサンプリングベース最大エントロピー逆強化学習と自動運転への応用

  連続領域の軌道サンプラーを導入し、人間の運転軌跡から報酬関数を直接学習する効率的な最大エントロピー逆強化学習を提案し、自動運転の実データで予測精度・収束速度・汎化性能の向上を示した。

  原題: Efficient Sampling-Based Maximum Entropy Inverse Reinforcement Learning with Application to Autonomous Driving ／ Zheng Wu, Liting Sun, Wei Zhan 他

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• 論文物体検索ロボティクス2020/6/1

  文脈的な自然言語クエリによるロボットの物体検索

  「切るための何か」のような動詞を含む指示から、候補物体の画像を見て用途に合う物体を選ぶモデルを開発し、未知の物体クラスや未知の名詞にも汎化できることを示した。

  原題: Robot Object Retrieval with Contextual Natural Language Queries ／ Thao Nguyen, Nakul Gopalan, Roma Patel 他

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• 論文自動運転予測画像認識2020/6/1

  確率的マルチモーダル予測における事前知識の重要性

  道路構造や交通規則などの事前知識を損失関数として組み込み、REINFORCEで確率的予測モデルの分布全体を最適化することで、自動運転の軌道予測精度と安全性を向上させた研究。

  原題: The Importance of Prior Knowledge in Precise Multimodal Prediction ／ Sergio Casas, Cole Gulino, Simon Suo 他

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• 論文農業ロボティクス画像認識2020/6/1

  厳しい照明条件下でのキウイフルーツ検出

  果樹園ロボット向けに、厳しい照明条件に対応する2つの前処理を組み合わせたセマンティックセグメンテーションによるキウイ検出法を提案し、実環境3D画像で評価した。

  原題: Kiwifruit detection in challenging conditions ／ Mahla Nejati, Nicky Penhall, Henry Williams 他

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• 論文sim2realロボティクス2020/6/1

  タスク指向の能動的探索でsim2realギャップを埋める方策学習

  タスクに関連するシステムパラメータを特定するための探索行動を明示的に学習し、モデルベース軌道最適化と組み合わせて実世界タスクを遂行する枠組みを提案・検証した論文。

  原題: Learning Active Task-Oriented Exploration Policies for Bridging the Sim-to-Real Gap ／ Jacky Liang, Saumya Saxena, Oliver Kroemer

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• 論文能動的知覚ロボティクス2020/6/1

  人間中心の能動的知覚による自律観察

  人間の活動を追跡する自律観察問題を多目的最適化として定式化し、人間とロボット双方のコストを考慮したSemi-MDP手法を提案、ISS模擬環境のAstrobeeで検証した。

  原題: Human-Centric Active Perception for Autonomous Observation ／ David Kent, Sonia Chernova

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• 論文自動運転/強化学習機械学習2020/6/1

  予測表現学習で自動運転の深層強化学習を改善

  将来の車線中心性や道路角度を汎用価値関数で予測する表現を学習し、強化学習による自動運転の学習効率・制御の滑らかさ・未知道路への汎化を実機とシミュレーションで向上させた。

  原題: Learning predictive representations in autonomous driving to improve deep reinforcement learning ／ Daniel Graves, Nhat M. Nguyen, Kimia Hassanzadeh 他

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• 論文群制御cs.DC2020/6/1

  限定視界を持つ非同期ロボットの半同期性の特徴付けと発光シンクロナイザ設計への応用

  限定視界の非同期ロボット群が半同期実行と等価になる十分条件を示し、その必要性を確率的に証明した上で、発光色で同期を取るアルゴリズムを提案した論文。

  原題: A Characterization of Semi-Synchrony for Asynchronous Robots with Limited Visibility, and its Application to Luminous Synchronizer Design ／ Paola Flocchini, Nicola Santoro, Masafumi Yamashita 他

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• 論文水中ナビゲーションロボティクス2020/6/1

  障害物環境下での視覚に基づくゴール条件付き水中ナビゲーション

  人間のデモと後付け再ラベリングを用いた条件付き模倣学習により、地図なしで障害物を避けつつ指定ウェイポイントへ向かう水中ロボットの視覚ナビゲーション方策を学習し、実海域のサンゴ礁で実証した。

  原題: Vision-Based Goal-Conditioned Policies for Underwater Navigation in the Presence of Obstacles ／ Travis Manderson, Juan Camilo Gamboa Higuera, Stefan Wapnick 他

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• 論文人間ロボット協調ロボティクス2020/6/1

  確率的予測と多目的最適化による人間協調ロボット軌道生成

  人間の動きを確率的に予測し、安全性・快適性・効率を同時に最適化する多目的軌道最適化フレームワークCoMOTOを提案し、既存手法より優れることを示した。

  原題: Anticipatory Human-Robot Collaboration via Multi-Objective Trajectory Optimization ／ Abhinav Jain, Daphne Chen, Dhruva Bansal 他

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• 論文強化学習/計画ロボティクス2020/6/1

  カーネルテイラー展開による連続状態MDPの価値関数近似

  価値関数の2次テイラー展開とカーネル表現を用い、遷移モデルの1次・2次モーメントのみで連続状態MDPを解く方策反復アルゴリズムを提案した論文。

  原題: Kernel Taylor-Based Value Function Approximation for Continuous-State Markov Decision Processes ／ Junhong Xu, Kai Yin, Lantao Liu

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• 論文物体認識画像認識2020/6/1

  物体とのインタラクションを通じて物体を学ぶ

  乳児の遊びによる学習に着想を得て、物理シミュレーション環境内でエージェントが自ら物体と相互作用し、外部教師なしで物体の発見や形状・相対質量を学習する枠組みを提案した。

  原題: Learning About Objects by Learning to Interact with Them ／ Martin Lohmann, Jordi Salvador, Aniruddha Kembhavi 他

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• 論文表現学習機械学習2020/6/1

  解析的潜在関係学習：連続制御のための表現の統一と評価

  高次元観測から再利用可能な状態表現を学ぶため、潜在空間と真の低次元状態の整合性を測る評価スイートを提案し、潜在関係を学習する統一的な数式定式化を導入して、源領域で学んだ関係を目標領域の潜在空間構造化に転移できることを示した。

  原題: Analytic Manifold Learning: Unifying and Evaluating Representations for Continuous Control ／ Rika Antonova, Maksim Maydanskiy, Danica Kragic 他

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• 論文sim2realロボティクス2020/6/1

  共有すべきか否か？ロボット間経験転送の性能保証と非対称性

  ロボット間で経験を転送する際の追従誤差の理論的限界を導出し、ベイズ最適化でデータから推定する手法を提案。クアッドロータ実験で正の転送を保証できることを示した。

  原題: To Share or Not to Share? Performance Guarantees and the Asymmetric Nature of Cross-Robot Experience Transfer ／ Michael J. Sorocky, Siqi Zhou, Angela P. Schoellig

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• 論文マッピングロボティクス2020/6/1

  信頼度付きグリッドマッピング

  各ボクセルの占有度に信頼度を付与し、前方センサモデルから導出可能なセンサ原因モデルとCRMフィルタでオンライン3Dグリッドマップを構築する手法を提案。衝突リスク評価と運動計画に一貫した信頼度を提供する。

  原題: Confidence-rich grid mapping ／ Ali-akbar Agha-mohammadi, Eric Heiden, Karol Hausman 他

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• 論文強化学習ロボティクス2020/6/1

  強化学習によるCartPole制御のチュートリアル

  CartPoleを題材にQ学習やDQN、Double DQN、Duelingネットワーク、優先度付き経験再生などの強化学習手法を実装し、学習性能への影響を比較したチュートリアル論文。

  原題: Balancing a CartPole System with Reinforcement Learning -- A Tutorial ／ Swagat Kumar

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• 論文強化学習/水中ロボットロボティクス2020/6/1

  深層強化学習による自律型水中ロボットの3D経路追従と衝突回避制御

  モデル知識なしに深層強化学習で水中ロボットを訓練し、3D経路追従と障害物回避を両立できることを示した研究。

  原題: Deep Reinforcement Learning Controller for 3D Path-following and Collision Avoidance by Autonomous Underwater Vehicles ／ Simen Theie Havenstrøm, Adil Rasheed, Omer San

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• 論文視覚ナビゲーション画像認識2020/6/1

  YouTube動画から学ぶ意味的視覚ナビゲーション

  ラベルなしのYouTube動画から擬似ラベル付き遷移データを作り、オフポリシーQ学習で意味的手がかりを獲得して階層的ナビゲーションに活用する手法を提案した論文。

  原題: Semantic Visual Navigation by Watching YouTube Videos ／ Matthew Chang, Arjun Gupta, Saurabh Gupta

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• 論文神経制御ロボティクス2020/6/1

  モジュール性と神経調節が複数行動の生成に果たす役割

  機能特化（モジュール性）と神経調節ネットワークを用いて複数の行動を生成できるか検証し、モジュールごとに異なる行動を担う設計の有効性を実験的に調べた研究。

  原題: The Role of Modularity and Neuro-Regulation for the Production of Multiple Behaviors ／ Victor Massagué Respall

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• 論文自動運転/強化学習ロボティクス2020/6/1

  交差点での戦略的意思決定に向けた不確実性推定付き強化学習

  ベイズ強化学習とアンサンブルRPFで自動運転エージェントの行動信頼度を推定し、未知状況で安全な判断を選べることを示した研究。

  原題: Reinforcement Learning with Uncertainty Estimation for Tactical Decision-Making in Intersections ／ Carl-Johan Hoel, Tommy Tram, Jonas Sjöberg

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• 論文姿勢推定ロボティクス2020/6/1

  スキッドステアリングロボットの視覚ベース運動学と姿勢推定

  単眼カメラ・車輪エンコーダ・IMUを用い、スキッドステアリングロボットの運動学パラメータをオンライン推定しながら姿勢を確率的に求める手法を提案し、可観測性解析と実機実験で検証した論文。

  原題: Visual-based Kinematics and Pose Estimation for Skid-Steering Robots ／ Xingxing Zuo, Mingming Zhang, Mengmeng Wang 他

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• 論文群制御cs.CG2020/6/1

  移動ロボット群のパターン形成における最大移動距離の最小化

  複数ロボットが相似なパターンを形成する際の最大移動距離を最小化する問題を定式化し、最適解の必要条件と3台ロボットの場合の解法を示した。副産物として三角形の類似度を測る新指標も提案。

  原題: Minimizing The Maximum Distance Traveled To Form Patterns With Systems of Mobile Robots ／ Jared Coleman, Evangelos Kranakis, Oscar Morales-Ponce 他

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• 論文歩行ロボティクス2020/6/1

  記憶を持つ制御による人間サイズ二足歩行の学習

  RNNを用いた二足歩行のsim-to-real制御を検討し、ダイナミクスランダム化により過学習を防ぐことで実機転移が改善することを示した。

  原題: Learning Memory-Based Control for Human-Scale Bipedal Locomotion ／ Jonah Siekmann, Srikar Valluri, Jeremy Dao 他

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• 論文模倣学習ロボティクス2020/6/1

  劣悪なデモンストレーションから時相論理式を学習して多段階タスクを説明する手法

  成功だが最適とは限らないデモから、KKT最適性条件と反例誘導型反証を用いてLTL式の原子命題と論理構造を学習し、多段階タスクを説明する手法を提案。

  原題: Explaining Multi-stage Tasks by Learning Temporal Logic Formulas from Suboptimal Demonstrations ／ Glen Chou, Necmiye Ozay, Dmitry Berenson

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