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

• 論文運動計画ロボティクス2020/6/1

  非ユークリッド回転群を考慮した非線形モデル予測制御によるオンライン運動計画

  回転成分を含む状態空間を非ユークリッド回転群上で扱う非線形MPCを提案し、駐車シナリオで有効性を示した。

  原題: Online Motion Planning based on Nonlinear Model Predictive Control with Non-Euclidean Rotation Groups ／ Christoph Rösmann, Artemi Makarow, Torsten Bertram

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• 論文テレプレゼンスロボティクス2020/6/1

  会議に代理出席するヒューマンライクなテレプレゼンスアバターロボット

  遠隔会議に参加するテレプレゼンスロボットが、人間の声のみに反応して発話者を視野中央に捉える注意シフト方策を提案・実装した研究。

  原題: I can attend a meeting too! Towards a human-like telepresence avatar robot to attend meeting on your behalf ／ Hrishav Bakul Barua, Chayan Sarkar, Achanna Anil Kumar 他

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• 論文能動学習ロボティクス2020/6/1

  平衡点からの能動学習のためのエルゴード的尺度

  ロボットが安定な平衡政策を保ちながらエルゴード的探索で情報量の多いデータを能動的に生成するKL-E³を提案し、ベイズ最適化やモデル学習などで有効性を示した論文。

  原題: An Ergodic Measure for Active Learning From Equilibrium ／ Ian Abraham, Ahalya Prabhakar, Todd D. Murphey

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• 論文マニピュレーションロボティクス2020/6/1

  物体モデル不要の精密ピック・アンド・プレースを実現する自己教師あり学習

  単一の目標状態の実演から、物体モデルなしで精密なピック・アンド・プレースを自己教師あり学習で獲得する手法を提案し、未知物体への汎化も示した。

  原題: Self-supervised Learning for Precise Pick-and-place without Object Model ／ Lars Berscheid, Pascal Meißner, Torsten Kröger

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• 論文農業ロボティクスロボティクス2020/6/1

  キウイ花受粉ロボット向けセンシングモジュールの設計

  キウイの花を受粉するロボットのための撮像センシングモジュールを設計し、4つの果樹園で9128枚の画像を取得して性能を評価、実機で79.5%の命中率を達成した。

  原題: Design of a sensing module for a kiwifruit flower pollinator robot ／ Mahla Nejati, Ho Seok Ahn, Bruce MacDonald

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• 論文生産計画AI2020/6/1

  品質管理計画を更新するための知的決定支援システム

  多基準意思決定と事例ベース推論を組み合わせ、制御計画を継続的に更新できる推薦型の品質管理意思決定支援システムを提案し、実事例で有効性を示した。

  原題: Intelligent Decision Support System for Updating Control Plans ／ Fadwa Oukhay, Pascale Zaraté, Taieb Romdhane

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• 論文音響センシング画像認識2020/6/1

  GCC-PHAT特徴を用いたBatVision：音から視覚への予測精度向上

  バイノーラルエコーから深度マップとグレースケール画像を生成するGANベースのBatVisionを改良し、生波形の代わりにGCC-PHAT特徴を入力とすることで予測精度と知覚品質を向上させた。

  原題: BatVision with GCC-PHAT Features for Better Sound to Vision Predictions ／ Jesper Haahr Christensen, Sascha Hornauer, Stella Yu

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• 論文群制御ロボティクス2020/6/1

  障害物環境で複数の侵入者を追跡する移動ロボット群の分散意思決定とナビゲーション戦略

  複数の移動ロボットが未知の障害物環境を分散的に航行し、Kinectカメラの色認識と危険確率アルゴリズムを用いて複数の侵入者を検出・追跡する手法を提案した論文。

  原題: Decentralized decision making and navigation strategy for tracking intruders in a cluttered area by a group of mobile robots ／ Muhammad Usman Arif

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• 論文模倣学習機械学習2020/6/1

  ワッサースタイン距離で導く報酬形状探索付き敵対的模倣学習

  JSダイバージェンスの代わりにワッサースタイン距離を用い、PPOと報酬形状の探索を組み合わせて模倣学習の安定性と性能を向上させた手法を提案した。

  原題: Wasserstein Distance guided Adversarial Imitation Learning with Reward Shape Exploration ／ Ming Zhang, Yawei Wang, Xiaoteng Ma 他

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• 論文強化学習/衝突回避ロボティクス2020/6/1

  深層強化学習によるCOLREG準拠の無人表面艇の衝突回避

  PPOを用いて、与えられた経路を追従しつつ他船との衝突を避けるCOLREG準拠の制御方策を、トロンハイムフィヨルドの実データで評価した研究。

  原題: COLREG-Compliant Collision Avoidance for Unmanned Surface Vehicle using Deep Reinforcement Learning ／ Eivind Meyer, Amalie Heiberg, Adil Rasheed 他

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• 論文マルチモーダル認識画像認識2020/6/1

  カラー画像で見えない物体を検出するピクセル不可視性マップ

  昼夜や霧などの照明条件下で、カラー画像上では見えない物体の存在確率をピクセル単位で推定する不可視性マップを、赤外線領域へのクロスモーダル知識蒸留により人手ラベルなしで生成する手法を提案した。

  原題: Pixel Invisibility: Detecting Objects Invisible in Color Images ／ Yongxin Wang, Duminda Wijesekera

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• 論文教師なし学習機械学習2020/6/1

  時空間動的相互作用のロバストな教師なし学習

  幾何学的軌道として表される時空間的な相互作用を教師なし学習で頑健に表現するため、Procrustes距離と最適輸送に基づく評価指標を導入し、学習の安定性評価やクラスタリングに応用する手法を提案した論文。

  原題: Robust Unsupervised Learning of Temporal Dynamic Interactions ／ Aritra Guha, Rayleigh Lei, Jiacheng Zhu 他

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• 論文自動運転評価ロボティクス2020/6/1

  自動運転車評価のための実世界シナリオマイニング

  実世界データに自動でタグを付与し、そのタグの組み合わせから評価用シナリオを抽出する2段階手法を提案した論文。

  原題: Real-World Scenario Mining for the Assessment of Automated Vehicles ／ Erwin de Gelder, Jeroen Manders, Corrado Grappiolo 他

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• 論文レーダー設計/最適化eess.SP2020/6/1

  デジタルツインとAIで実現するプロアクティブ多機能レーダー設計

  レーダーのデジタルツインとAI最適化アルゴリズムを組み合わせ、探索モード設計を自動化する汎用ツールを構築し、環境や脅威に応じて動作モードを動的に提案するプロアクティブレーダーの可能性を示した。

  原題: AI-Augmented Multi Function Radar Engineering with Digital Twin: Towards Proactivity ／ Mathieu Klein, Thomas Carpentier, Eric Jeanclaude 他

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• 論文自動運転ロボティクス2020/6/1

  偏りのない指標による自動運転車のベンチマーク評価

  自動運転システムの性能を公平に比較するため、距離や介入回数だけでなく正規化や走行環境を考慮した指標群を提案し、UCSDの自動運転車両で評価した論文。

  原題: Autonomous Vehicle Benchmarking using Unbiased Metrics ／ David Paz, Po-jung Lai, Nathan Chan 他

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• 論文安全強化学習機械学習2020/6/1

  制約不一致な方策を活用した安全強化学習の加速

  ベースライン方策と制約が与えられた強化学習で、リターン最大化・ベースラインへの近接・制約充足集合への射影を交互に行う反復最適化法を提案し、有限時間収束を保証した。

  原題: Accelerating Safe Reinforcement Learning with Constraint-mismatched Policies ／ Tsung-Yen Yang, Justinian Rosca, Karthik Narasimhan 他

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• 論文システム同定機械学習2020/6/1

  確定的等価EMによる部分観測系のスケーラブルな同定

  部分観測非線形系のオフライン同定において、確定的等価近似EMをブロック座標上昇として定式化し、高次元系でも効率的に学習できる手法を提案。曲技ヘリのダイナミクス同定で従来法を上回る予測性能を示した。

  原題: Scalable Identification of Partially Observed Systems with Certainty-Equivalent EM ／ Kunal Menda, Jean de Becdelièvre, Jayesh K. Gupta 他

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• 論文歩行ロボティクス2020/6/1

  動的インチワームクローリング：3リンクロボットの性能解析と最適化

  3リンクロボットの受動摩擦接触を伴う動的クローリングをシミュレーションと実験で解析し、入力パラメータの最適化や機械学習による移動距離改善を図った研究。

  原題: Dynamic Inchworm Crawling: Performance Analysis and Optimization of a Three-link Robot ／ Benny Gamus, Amir D. Gat, Yizhar Or

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• 論文海洋ロボティクスロボティクス2020/6/1

  適応型海底生息地マッピングに向けて

  AUVが収集した海底画像と音響測深データからベイズニューラルネットで生息地モデルを構築し、その不確実性を活用して効率的に追加サンプリング地点を選ぶ適応的調査手法を提案した。

  原題: Towards Adaptive Benthic Habitat Mapping ／ Jackson Shields, Oscar Pizarro, Stefan B. Williams

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• 論文ビジュアルサーボロボティクス2020/6/1

  Student混合モデルに基づくビジュアルサーボ

  画像全体の光度データをStudent混合モデルで確率的にモデル化し、特徴抽出なしでビジュアルサーボを行う手法を提案した論文。

  原題: Student Mixture Model Based Visual Servoing ／ Mithun. P, Shaunak A. Mehta, Suril V. Shah 他

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• 論文ソフトウェア工学cs.SE2020/6/1

  サービスロボティクスから見たロボットソフトウェア工学の実態調査

  サービスロボット分野の実務者15社18名へのインタビューと26カ国156名のアンケートで、ロボットソフトウェア開発のプロセス・言語・ツール・再利用手法と課題を大規模に調査した論文。

  原題: Robotics Software Engineering: A Perspective from the Service Robotics Domain ／ Sergio García, Daniel Strüber, Davide Brugali 他

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• 論文ロボット知覚ロボティクス2020/6/1

  量子様式ロボット知覚モデルにおけるマルチセンサ統合

  量子論に着想を得た知覚モデルを複数センサ入力に拡張し、センサ読み値から多次元世界表現を直接構築する手法を提案した。3次元ケーススタディで不確実性と信念度の定量化に有効であることを示した。

  原題: Multi-sensory Integration in a Quantum-Like Robot Perception Model ／ Davide Lanza, Paolo Solinas, Fulvio Mastrogiovanni

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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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• 論文歩行ロボティクス2020/6/1

  脚式ロボットの全身運動計画のためのハイブリッドシステムDDP

  状態依存の切り替えを伴うハイブリッドシステム向けに、衝撃対応DDP・拡張ラグランジュ法・切り替え時間最適化を統合したHS-DDPを提案し、MIT Mini Cheetahのバウンディング歩容で有効性を示した。

  原題: Hybrid Systems Differential Dynamic Programming for Whole-Body Motion Planning of Legged Robots ／ He Li, Patrick M. Wensing

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• 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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• 論文ロボット魚/動力学モデリングロボティクス2020/6/1

  重心調整機構を備えた能動尾ひれ駆動ロボット魚の三次元動力学モデリングと運動解析

  重心調整機構付き尾ひれ駆動ロボット魚の三次元動力学モデルを構築し、直進・旋回・滑空・螺旋運動を実験とシミュレーションで解析した論文。

  原題: Three-Dimensional Dynamic Modeling and Motion Analysis for an Active-Tail-Actuated Robotic Fish with Barycentre Regulating Mechanism ／ Xingwen Zheng, Minglei Xiong, Junzheng Zheng 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

  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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• 論文単眼深度推定画像認識2020/6/1

  単眼深度推定におけるワッサースタイン距離を用いた幾何学的整合性損失のプラグイン化

  異なる視点の画像から得た2つの点群間のワッサースタイン距離を損失として用い、単眼深度・姿勢推定の幾何学的整合性を改善する手法を提案し、KITTIで評価した。

  原題: PLG-IN: Pluggable Geometric Consistency Loss with Wasserstein Distance in Monocular Depth Estimation ／ Noriaki Hirose, Satoshi Koide, Keisuke Kawano 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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