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 →- 論文模倣学習ロボティクス
人間のデモンストレーションから長期的タスクへの汎化を学ぶ
複数の人間デモの軌道が状態空間で交差する構造を利用し、未見の開始・目標状態の組み合わせに汎化する目標指向方策を2段階のオフライン模倣学習で訓練する手法GTIを提案し、実世界の長期的マニピュレーションで検証した。
原題: Learning to Generalize Across Long-Horizon Tasks from Human Demonstrations ／ Ajay Mandlekar, Danfei Xu, Roberto Martín-Martín 他
日本語で読む → - 論文模倣学習ロボティクス
幾何学を考慮した動的運動プリミティブ
SPD行列データをリーマン多様体上で扱えるようDMPを再定式化し、剛性や可操作性などの幾何学的特性を学習・制御できるようにした。
原題: Geometry-aware Dynamic Movement Primitives ／ Fares J. Abu-Dakka, Ville Kyrki
日本語で読む → - 論文自動運転/強化学習機械学習
自動運転の意思決定における反事実的政策評価
他車の行動を仮想的に変えた反事実世界でポリシーを評価し、安全と判断された場合のみ実世界で実行することで衝突率を大幅に低減する手法を提案した。
原題: Counterfactual Policy Evaluation for Decision-Making in Autonomous Driving ／ Patrick Hart, Alois Knoll
日本語で読む → - 論文分散コンピューティングロボティクス
着脱可能な分散リソースアロケータ：移動ロボットネットワーク向け分散コンピューティングミドルウェア
異種移動ロボットネットワークで計算資源を共有するミドルウェアPDRAを提案。既存の単一ロボット自律スタックに最小限の変更で組み込め、混合整数計画でタスク割当を行い、エネルギーとCPU使用を50%以上削減する。
原題: The Pluggable Distributed Resource Allocator (PDRA): a Middleware for Distributed Computing in Mobile Robotic Networks ／ Federico Rossi, Tiago Stegun Vaquero, Marc Sanchez Net 他
日本語で読む → - 論文力制御ロボティクス
フラクタルインピーダンスを用いた生体模倣型適応力/位置制御
フラクタルインピーダンス制御の力の不連続性と力フィードバック欠如を、仮想拮抗筋による変調と並列力/位置制御で改善し、外部環境に適応する力追従を実現した研究。
原題: Bio-mimetic Adaptive Force/Position Control Using Fractal Impedance ／ Carlo Tiseo, Wolfgang Merkt, Keyhan Kouhkiloui Babarahmati 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
双腕ロボットによるソマブロック組み立てのための計画手法
双腕ロボットがソマブロックを組み立てる際の最適な組立順序を自動計画するプランナを提案し、安定性や把持可能性、第二アームの必要性を考慮してシミュレーションと実機で検証した。
原題: Planning to Build Soma Blocks Using a Dual-arm Robot ／ Hao Chen, Weiwei Wan, Keisuke Koyama 他
日本語で読む → - 論文ナビゲーションロボティクス
MVP：大規模ロボットナビゲーションのための運動と視覚の統合自己教師あり学習
視覚位置認識による画像表現と運動推定データを時間的に統合し、強化学習で自己教師ありナビゲーションポリシーを学習するMVP手法を提案。GPSが不安定な大規模環境でも視覚のみの手法より高速・高精度・頑健であることを示した。
原題: MVP: Unified Motion and Visual Self-Supervised Learning for Large-Scale Robotic Navigation ／ Marvin Chancán, Michael Milford
日本語で読む → - 論文模倣学習ロボティクス
人間からロボットへのタスク転送における人間工学的事前知識の活用
人間の実演から拘束運動データを学び、零空間ポリシーを獲得することで、異なる構造のロボットへタスクを転送する手法を提案し、7自由度ロボットで実証した。
原題: Exploiting Ergonomic Priors in Human-to-Robot Task Transfer ／ Jeevan Manavalan, Prabhakar Ray, Matthew Howard
日本語で読む → - 論文逆運動学ロボティクス
剛体機構の逆運動学に対する遠位教師学習と数値・解析手法の比較
剛体機構の逆運動学を解くため、機械学習手法である遠位教師学習(DT)を微分可能プログラミングと組み合わせ、解析解・数値解と解率・精度・サンプル効率・スケーラビリティ・実行時間などで広く比較評価した。
原題: Comparison of Distal Teacher Learning with Numerical and Analytical Methods to Solve Inverse Kinematics for Rigid-Body Mechanisms ／ Tim von Oehsen, Alexander Fabisch, Shivesh Kumar 他
日本語で読む → - 論文説明可能性ロボティクス
社会的手がかりによる説明可能なエージェント：レビュー
身体性を持つエージェントの説明可能性に関する研究を、定義・社会的手がかりの活用方法・評価手法の観点から整理したレビュー論文。
原題: Explainable Agents Through Social Cues: A Review ／ Sebastian Wallkotter, Silvia Tulli, Ginevra Castellano 他
日本語で読む → - 論文視覚SLAMロボティクス
TartanAir：視覚SLAMの限界に挑むデータセット
移動物体や天候変化を含むフォトリアルなシミュレーション環境で、ステレオ画像・深度・セグメンテーション・LiDARなどの多モーダルデータと正確な正解ラベルを大規模に収集した視覚SLAM向けベンチマークデータセットを構築した。
原題: TartanAir: A Dataset to Push the Limits of Visual SLAM ／ Wenshan Wang, Delong Zhu, Xiangwei Wang 他
日本語で読む → - 論文強化学習cs.NE
オンライン強化学習による身体性を備えたシナプス可塑性
生物学的に妥当なシナプス可塑性モデルを閉ループのロボティクス環境で評価できる枠組みを構築し、報酬学習則SPOREをリーチングとレーン追従の視覚運動タスクで検証した。
原題: Embodied Synaptic Plasticity with Online Reinforcement learning ／ Jacques Kaiser, Michael Hoff, Andreas Konle 他
日本語で読む → - 論文自動運転検証ロボティクス
エッジケースを活用した自動運転車の効率的な統計的検証
強化学習で危険なエッジケースを自動生成し、RSS安全指標に基づき少ないテストケースで自動運転システムを効率的に統計検証する手法を提案した。
原題: Efficient statistical validation with edge cases to evaluate Highly Automated Vehicles ／ Dhanoop Karunakaran, Stewart Worrall, Eduardo Nebot
日本語で読む → - 論文触覚ロボティクス
NeuroTac：触覚テクスチャ認識に応用するニューロモルフィック光学触覚センサ
人間の皮膚構造を模した光学触覚センサにイベントカメラを組み合わせ、接触情報をスパイク列として出力するニューロモルフィック触覚センサを開発し、テクスチャ分類で時間ベースの符号化が高精度であることを示した。
原題: NeuroTac: A Neuromorphic Optical Tactile Sensor applied to Texture Recognition ／ Benjamin Ward-Cherrier, Nicholas Pestell, Nathan F. Lepora
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
物体分離のための深層敵対的強化学習
敵対的強化学習を用いて、訓練時と異なる初期状態でも物体を分離できるロボット制御を実現した論文。
原題: Deep Adversarial Reinforcement Learning for Object Disentangling ／ Melvin Laux, Oleg Arenz, Jan Peters 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
汎用グリッパと工具を活用したロボット組立・キッティングシステム：WRS 2018 での挑戦
専用治具や工具チェンジャーを使わず、2本指グリッパで工具を把持してネジ締めや吸引作業を行う汎用ロボットシステムを提案し、WRS 2018組立チャレンジで4位とSICE賞を受賞した。
原題: Team O2AS at the World Robot Summit 2018: An Approach to Robotic Kitting and Assembly Tasks using General Purpose Grippers and Tools ／ Felix von Drigalski, Chisato Nakashima, Yoshiya Shibata 他
日本語で読む → - 論文模倣学習ロボティクス
自律的改善によるスケーラブルなマルチタスク模倣学習
マルチタスク設定を活用し、あるタスクでの失敗試行を別タスクの成功例として再利用することで、強化学習なしにロボットが自律的にデータ収集しながら模倣学習を改善できる手法を提案した。
原題: Scalable Multi-Task Imitation Learning with Autonomous Improvement ／ Avi Singh, Eric Jang, Alexander Irpan 他
日本語で読む → - 論文視覚ナビゲーション画像認識
視点・目標不変な視覚サーボによるナビゲーション学習
初期視点と目標視点の対応関係を深層畳み込みネットワークで学習し、キャリブレーションや深度情報なしで目標へ到達する視覚サーボ制御を実現した。
原題: Learning View and Target Invariant Visual Servoing for Navigation ／ Yimeng Li, Jana Kosecka
日本語で読む → - 論文SLAMロボティクス
単眼視覚・慣性・車輪速を密結合したロバストな自己位置推定
単眼カメラ・IMU・車輪速センサを密結合で融合し、ループ検出とバックエンド最適化を加えたSLAMアルゴリズムを提案。屋内や視覚喪失場面でもロバストに自己位置推定できることを実験で示した。
原題: Robust tightly coupled pose estimation based on monocular vision, inertia, and wheel speed ／ Peng Gang, Lu Zezao, Chen Bocheng 他
日本語で読む → - 論文センサフュージョンロボティクス
移動プラットフォーム向けLiDAR点群の確率的自己運動補正とカメラ画像への投影
自己運動推定の不確かさとセンサ計測の時間ジッタを考慮し、LiDAR点群の自己運動補正とカメラ画像への投影を確率的に行う手法を提案し、シミュレーションと実車データで検証した。
原題: Probabilistic Egocentric Motion Correction of Lidar Point Cloud and Projection to Camera Images for Moving Platforms ／ Mao Shan, Julie Stephany Berrio, Stewart Worrall 他
日本語で読む → - 論文歩行ロボティクス
接触パラメータ化を用いた全身歩行生成：非線形軌道最適化アプローチ
ヒューマノイドの重心動力学と全身運動学を直接用い、接触を新たにパラメータ化することで、接触順序を事前に与えずに最適制御問題を解いて歩行軌道を自動生成するプランナを提案した。
原題: Whole-Body Walking Generation using Contact Parametrization: A Non-Linear Trajectory Optimization Approach ／ Stefano Dafarra, Giulio Romualdi, Giorgio Metta 他
日本語で読む → - 論文シミュレータロボティクス
CinemAirSim: 映画撮影向けのカメラリアルなロボティクスシミュレータ
ドローンシミュレータAirSimに被写界深度やレンズ制御などの映画的カメラ機能を追加し、そのAPIを拡張した。
原題: CinemAirSim: A Camera-Realistic Robotics Simulator for Cinematographic Purposes ／ Pablo Pueyo, Eric Cristofalo, Eduardo Montijano 他
日本語で読む → - 論文軌道予測画像認識
EvolveGraph：動的関係推論によるマルチエージェント軌道予測
潜在的な相互作用グラフを適応的に進化させながら、複数のエージェントの将来軌道を多モードで予測するフレームワークを提案し、合成物理シミュレーションと実世界ベンチマークで最先端の精度を達成した。
原題: EvolveGraph: Multi-Agent Trajectory Prediction with Dynamic Relational Reasoning ／ Jiachen Li, Fan Yang, Masayoshi Tomizuka 他
日本語で読む → - 論文適応制御ロボティクス
フレキシブルジョイントロボットのためのオンライン学習を伴う適応ニューラル軌道追従制御
多層ニューラルネットで未知の柔軟関節ダイナミクスを近似し、出力層と内部重みを異なる時間スケールでオンライン更新することで、負荷変化や外乱に素早く適応する軌道追従制御を提案した論文。
原題: Adaptive Neural Trajectory Tracking Control for Flexible-Joint Robots with Online Learning ／ Shuyang Chen, John Wen
日本語で読む → - 論文水中ロボティクスロボティクス
水中ロボティクスで水没文化遺産を救えるか
水中ロボット技術を活用し、遠隔地の文化遺産をオンラインで体験できる「リモート博物館」構想を論じ、文化遺産の経済的活用・保護・社会的影響の拡大を目指す。
原題: Can underwater robotics technology save submerged Cultural Heritage? ／ R. dell'Erba, C. Moriconi, A. Trocciola
日本語で読む → - 論文グローバルローカリゼーションロボティクス
単一スキャンで即座に自己位置推定するLiDAR-視覚融合グローバルローカリゼーション
1回の3D LiDARスキャンから学習ベースのセグメント記述子で6自由度姿勢を推定し、カメラ画像を融合して検索精度を最大26%向上させた研究。
原題: OneShot Global Localization: Instant LiDAR-Visual Pose Estimation ／ Sebastian Ratz, Marcin Dymczyk, Roland Siegwart 他
日本語で読む → - 論文航続距離最適化ロボティクス
適応的ステップ幅を持つ多変数極値探索によるマルチコプターの飛行中航続距離最適化
機体の消費電力モデルを必要とせず、オンラインで最適な速度と方位を探索してマルチコプターの航続距離を延ばす適応的ステップ幅の極値探索制御法を提案し、屋内実験で従来法より30%以上速く収束することを示した。
原題: In-flight range optimization of multicopters using multivariable extremum seeking with adaptive step size ／ Xiangyu Wu, Mark W. Mueller
日本語で読む → - 論文アバターロボットロボティクス
アバター勤労：重度障害者の遠隔就労を実現する分身ロボット「OriHime-D」とその実証
寝たきりの障害者がマウスや視線入力で分身ロボットを操作し接客などの肉体労働を遠隔で行う「アバター勤労」を提案し、2週間限定のロボットカフェで10名の障害者による就労を実証した。
原題: Avatar Work: Telework for Disabled People Unable to Go Outside by Using Avatar Robots "OriHime-D" and Its Verification ／ Kazuaki Takeuchi, Yoichi Yamazaki, Kentaro Yoshifuji
日本語で読む → - 論文非視野イメージング画像認識
光学的非視野イメージングによる物理ベース3D人体姿勢推定
壁の角越しに取得した光子の時空間データから、深層強化学習と物理シミュレータを組み合わせて物理的に妥当な3D人体姿勢を推定する手法を提案した。
原題: Optical Non-Line-of-Sight Physics-based 3D Human Pose Estimation ／ Mariko Isogawa, Ye Yuan, Matthew O'Toole 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
メトリック学習による最適把持位置検出を用いた物体ピッキングのオンライン自己教師あり学習
メトリック学習で把持位置を特徴空間の距離として評価し、SSDとSiameseネットワークを組み合わせてロボットが試行錯誤から最適な把持位置をオンラインで学習する手法を提案した。
原題: Online Self-Supervised Learning for Object Picking: Detecting Optimum Grasping Position using a Metric Learning Approach ／ Kanata Suzuki, Yasuto Yokota, Yuzi Kanazawa 他
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