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: 2020/3/1 ／ 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 →- 論文リスク考慮型計画ロボティクス
航空画像の不確実な知覚を用いた地上車両のリスク考慮型計画と割当
航空画像のセグメンテーションの不確かさをベイズ深層学習で評価し、CVaRを用いて地上ロボットの安全な経路計画とタスク割当を行うフレームワークを提案した。
原題: Risk-Aware Planning and Assignment for Ground Vehicles using Uncertain Perception from Aerial Vehicles ／ Vishnu D. Sharma, Maymoonah Toubeh, Lifeng Zhou 他
日本語で読む → - 論文自動運転/マルチエージェント機械学習
FormulaZero：オフライン集団合成による分布ロバストなオンライン適応
レプリカ交換MCMCによる自己対戦で多様な対戦相手を生成し、相手の不確実性に応じてリスク回避度を適応調整する分布ロバストなバンディット最適化で、F1級スケールの自動運転レース走行を実現した。
原題: FormulaZero: Distributionally Robust Online Adaptation via Offline Population Synthesis ／ Aman Sinha, Matthew O'Kelly, Hongrui Zheng 他
日本語で読む → - 論文行動予測ロボティクス
CMetric: 中心性関数を用いた運転行動評価指標
道路エージェントの位置関係から動的幾何グラフと中心性関数を計算し、運転スタイルの確率と強度をリアルタイムに推定する指標CMetricを提案した論文。
原題: CMetric: A Driving Behavior Measure Using Centrality Functions ／ Rohan Chandra, Uttaran Bhattacharya, Trisha Mittal 他
日本語で読む → - 論文無線制御ロボティクス
無線通信による閉ループ制御：車輪付き倒立振子の遠隔バランス制御デモ
高性能無線通信を用いて、二輪ロボット（車輪付き倒立振子）を遠隔からリアルタイムでバランス制御するデモを実現した。
原題: Demo: Closed-Loop Control over Wireless -- Remotely Balancing an Inverted Pendulum on Wheels ／ Aleksandar Stanoev, Adnan Aijaz, Anthony Portelli 他
日本語で読む → - 論文跳躍・車輪移動ロボティクス
車輪跳躍ハイブリッドロボットのモデリングと制御
伸縮関節を備えた車輪ロボットの簡易テンプレートモデルを解析的に導出し、モデル予測制御で障害物跳躍や起き上がり動作を最適化により実現した研究。
原題: Modeling and Control of a Hybrid Wheeled Jumping Robot ／ Traiko Dinev, Songyan Xin, Wolfgang Merkt 他
日本語で読む → - 論文模倣学習ロボティクス
表情豊かな人間-ロボット相互作用のための手振りジェスチャの学習・生成・適応
人間の関節角度データからリズミカルな手振り動作を確率的に学習・生成し、周波数領域で腕の姿勢や振り頻度・振幅を変調できる模倣学習手法を提案した。6自由度マニピュレータのシミュレーション実験で有効性を確認した。
原題: Learning,Generating and Adapting Wave Gestures for Expressive Human-Robot Interaction ／ Mihalis Panteris, Simon Manschitz, Sylvain Calinon
日本語で読む → - 論文計画機械学習
スパースグラフィカルメモリによるロバストな計画
状態と遷移をスパースに保持する新データ構造SGMを提案し、双方向一貫性で状態を統合することで長期的な視覚ナビゲーション計画を高精度に実現した。
原題: Sparse Graphical Memory for Robust Planning ／ Scott Emmons, Ajay Jain, Michael Laskin 他
日本語で読む → - 論文把持/グリッパ設計ロボティクス
全方位適応指による再構成可能な把持学習設計
全方位に適応する軟らかい指を再配置できるグリッパ設計を提案し、学習ベース手法で各配置を評価した結果、3本・4本の放射状配置が平均96%の把持成功率を達成した。
原題: Reconfigurable Design for Omni-adaptive Grasp Learning ／ Fang Wan, Haokun Wang, Jiyuan Wu 他
日本語で読む → - 論文ビジュアルローカリゼーション画像認識
自動運転向けの注意機構を用いた高精度ビジュアルローカリゼーション
深層注意機構で長期的にマッチングしやすい特徴を学習し、センチメートル級のカメラ位置推定を実現した自動運転向けビジュアルローカリゼーション手法。
原題: DA4AD: End-to-End Deep Attention-based Visual Localization for Autonomous Driving ／ Yao Zhou, Guowei Wan, Shenhua Hou 他
日本語で読む → - 論文VIOロボティクス
最適化型視覚慣性オドメトリにおけるグローバル位置計測の密結合融合
視覚・慣性・GPSなどのグローバル位置情報を非線形最適化で密結合し、長期自律航法でもドリフトのない高精度な姿勢推定を実現した研究。
原題: Tightly-coupled Fusion of Global Positional Measurements in Optimization-based Visual-Inertial Odometry ／ Giovanni Cioffi, Davide Scaramuzza
日本語で読む → - 論文群制御ロボティクス
UWB・視覚・慣性を統合した分散型ドローン群の相対状態推定
カメラ・IMU・UWBを分散的に融合し、ドローン群の相対位置をセンチメートル精度で推定する手法を提案し、実飛行実験で有効性を示した。
原題: Decentralized Visual-Inertial-UWB Fusion for Relative State Estimation of Aerial Swarm ／ Hao Xu, Luqi Wang, Yichen Zhang 他
日本語で読む → - 論文マルチエージェント強化学習cs.MA
階層的予測計画による分散型マルチエージェントランデブー
エージェント間の通信なしに、他エージェントの動きを自己教師あり学習で予測し、その予測モデルを用いてサブゴールを提案・評価することで分散型ランデブーを実現するモデルベース強化学習手法を提案した。
原題: Model-based Reinforcement Learning for Decentralized Multiagent Rendezvous ／ Rose E. Wang, J. Chase Kew, Dennis Lee 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
機能分割型マニピュレーションシナジーによる多指ハンド制御
多指ハンドの指を「操作」と「固定」に機能分割し、操作指のみにシナジー制御を適用することで、次元削減と器用な把持内操作を両立させる手法を提案し、実験で有効性を示した。
原題: Functionally Divided Manipulation Synergy for Controlling Multi-fingered Hands ／ Kazuki Higashi, Keisuke Koyama, Ryuta Ozawa 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
粒状体の材料特性を実世界の深度画像から推定するロボティクス向けフレームワーク
粒状材料の山やリングの実世界深度画像から摩擦・反発係数をベイズ推定し、物理シミュレータを自動キャリブレーションする手法を提案。未見の形状予測やロボットによる注ぎ・パターン形成タスクへの汎化を実証した。
原題: Inferring the Material Properties of Granular Media for Robotic Tasks ／ Carolyn Matl, Yashraj Narang, Ruzena Bajcsy 他
日本語で読む → - 論文経路計画ロボティクス
自己教師あり学習による都市環境での車両経路計画の高速化
都市交通での車両の運動学的制約を考慮し、過去の計画経験を活用した勾配ベースの自己教師あり学習で実現可能な経路を高速に予測する手法を提案した。
原題: A Self-Supervised Learning Approach to Rapid Path Planning for Car-Like Vehicles Maneuvering in Urban Environment ／ Piotr Kicki, Tomasz Gawron, Piotr Skrzypczyński
日本語で読む → - 論文LiDARデータセットロボティクス
LIBRE: 複数3D LiDARデータセット
10種類のLiDARセンサーから静的ターゲット・悪天候・動的交通の3環境でデータを収集したベンチマーク用データセットを構築し、LiDARの公平な比較と知覚アルゴリズムの改善を可能にした。
原題: LIBRE: The Multiple 3D LiDAR Dataset ／ Alexander Carballo, Jacob Lambert, Abraham Monrroy-Cano 他
日本語で読む → - 論文把持計画ロボティクス
画像ベースの把持提案と3D形状復元を組み合わせたロボット把持
単一のRGB-D画像から把持提案ネットワークと3D形状復元ネットワークを併用し、見えない把持位置でも既知・未知物体を高精度に把持する6自由度把持計画手法を提案した。
原題: Robotic Grasping through Combined Image-Based Grasp Proposal and 3D Reconstruction ／ Daniel Yang, Tarik Tosun, Ben Eisner 他
日本語で読む → - 論文模倣学習ロボティクス
幾何学的視点による視覚模倣学習
人間の教示や強化学習環境なしに、実演動画から幾何学的に一貫した特徴対応規則を推論し、ロボットの低レベル動作へ効率的に変換する視覚模倣学習手法を提案した。
原題: A Geometric Perspective on Visual Imitation Learning ／ Jun Jin, Laura Petrich, Masood Dehghan 他
日本語で読む → - 論文点群予測画像認識
点群予測を先に行う新パイプラインSPF2：ラベル不要で未来の物体姿勢を推定
物体検出・追跡を先に行う従来の姿勢予測を逆転し、まず3D点群の時系列を予測してから検出・追跡する手法SPFNetを提案。ラベル不要でスケールしやすく、ロボット操作や自動運転データで有効性を示した。
原題: Inverting the Pose Forecasting Pipeline with SPF2: Sequential Pointcloud Forecasting for Sequential Pose Forecasting ／ Xinshuo Weng, Jianren Wang, Sergey Levine 他
日本語で読む → - 論文自動運転/表現学習ロボティクス
複数タスクによる自動運転向け効率的潜在表現
他車の軌道など複数の要因を予測するマルチヘッドのエンコーダ・デコーダで環境の低次元表現を学習し、単一ヘッドより情報量が多く方策学習が高速・高精度・少データで可能なことを示した。
原題: Efficient Latent Representations using Multiple Tasks for Autonomous Driving ／ Eshagh Kargar, Ville Kyrki
日本語で読む → - 論文自動運転/安全制御ロボティクス
自己位置推定の不確かさを考慮した自動運転車の安全速度制御と衝突確率推定
自己位置推定の不確かさをパーティクルで表現し、静的・動的障害物との衝突確率を推定しながら最大安全速度を選ぶ速度制御システムを提案し、実車で検証した。
原題: Safe Speed Control and Collision Probability Estimation Under Ego-Pose Uncertainty for Autonomous Vehicle ／ Vladislav Kibalov, Oleg Shipitko
日本語で読む → - 論文社会的ナビゲーションロボティクス
バンディット型人間フィードバックによる社会的配慮ロボット計画
人間からの苦情有無のみのバンディットフィードバックを用い、時間変化する人間の効用下で社会的配慮軌道をオンライン最適化する枠組みを提案した論文。
原題: Socially-Aware Robot Planning via Bandit Human Feedback ／ Xusheng Luo, Yan Zhang, Michael M. Zavlanos
日本語で読む → - 論文空中マニピュレーションロボティクス
単一IMUセンサを用いたケーブル懸架型空中マニピュレータの最適振動減衰制御
ケーブルで吊られた空中マニピュレータの振動を、機体の力で制振する制御を設計。単一IMUのみという限られた情報でも簡易モデルに基づくロバストな制御とゲイン調整則で素早く低エネルギーに振動を抑え、実験で検証した。
原題: Optimal Oscillation Damping Control of cable-Suspended Aerial Manipulator with a Single IMU Sensor ／ Yuri S. Sarkisov, Min Jun Kim, Andre Coelho 他
日本語で読む → - 論文測位・方向探知ロボティクス
擬似ドップラー方式による無線タグ測位システムの実験評価
アンテナアレイと擬似ドップラー原理を用いて無線発信源の方位をほぼ瞬時に測定する低コストシステムを構築し、屋外でパーティクルフィルタと組み合わせて200m四方の初期推定から5m精度で無線タグを測位できることを示した。
原題: Experimental Evaluation of a Pseudo-Doppler Direction-Finding System for Localizing Radio Tags ／ William E. Gerhard, Pratap Tokekar
日本語で読む → - 論文モデルベース強化学習機械学習
ベイズ推論で深層計画ネットワークを再考・改良するPlaNet-Bayes
部分観測環境でのモデル予測制御に向け、モデルと行動の不確実性をベイズ推論で取り込んだPlaNet拡張を提案し、性能を比較検証した論文。
原題: PlaNet of the Bayesians: Reconsidering and Improving Deep Planning Network by Incorporating Bayesian Inference ／ Masashi Okada, Norio Kosaka, Tadahiro Taniguchi
日本語で読む → - 論文触覚ロボティクス
柔らかいグリッパとニューラルネットワークで触覚を獲得する：物理パラメータ推定
柔軟グリッパの指に取り付けたIMUの信号から、ニューラルネットワークを用いて把持対象物の剛性を推定するシステムを提案し、シミュレーションと実環境の両方で検証した。
原題: Gaining a Sense of Touch. Physical Parameters Estimation using a Soft Gripper and Neural Networks ／ Michał Bednarek, Piotr Kicki, Jakub Bednarek 他
日本語で読む → - 論文メタ学習ロボティクス
シミュレーション事前分布のメタ学習埋め込みによるロボットの高速オンライン適応
多様なダイナミクスに対応するため複数の初期パラメータをメタ学習し、ロボットが数ステップの勾配更新で最適な初期点を選んで適応できるFAMLEを提案した論文。
原題: Fast Online Adaptation in Robotics through Meta-Learning Embeddings of Simulated Priors ／ Rituraj Kaushik, Timothée Anne, Jean-Baptiste Mouret
日本語で読む → - 論文変形物体操作ロボティクス
合成深度データで学習した密オブジェクト記述子によるロープ操作ポリシー
合成深度画像からロープの密な点対応表現をシミュレーションで学習し、実機ロープを多様な形状に操作可能にした。結び目タスクで未見配置から66%の成功率を達成。
原題: Learning Rope Manipulation Policies Using Dense Object Descriptors Trained on Synthetic Depth Data ／ Priya Sundaresan, Jennifer Grannen, Brijen Thananjeyan 他
日本語で読む → - 論文ソフトロボティクスロボティクス
剛体と軟体を組み合わせた再構成可能なハイブリッドアクチュエータ
甲殻類に着想を得て、剛体の外側関節と内部のソフトアクチュエータを組み合わせ、曲げ半径や軸を機械的にプログラムできるハイブリッド曲げアクチュエータを設計・試作し、曲げ・力試験で有用性を示した。
原題: A Reconfigurable Hybrid Actuator with Rigid and Soft Components ／ Yaohui Chen, Sing Le, Qiao Chu Tan 他
日本語で読む → - 論文モデルベース強化学習ロボティクス
深層モデルベース強化学習による飛行制御の学習
ドローンの力学を確率的潜在モデルとして学習し、モデルベース強化学習で推力・姿勢制御器を30分未満の実機経験で獲得、機載計算資源のみで自己構築ドローンを飛行させた。
原題: Learning to Fly via Deep Model-Based Reinforcement Learning ／ Philip Becker-Ehmck, Maximilian Karl, Jan Peters 他
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