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 →- 論文トポロジカル計画ロボティクス
単眼視によるトポロジカル計画の実現
低テクスチャ環境でも頑健なスパース地図を単眼カメラから構築し、未知環境での計画・探索を可能にする手法を提案した論文。
原題: Enabling Topological Planning with Monocular Vision ／ Gregory J. Stein, Christopher Bradley, Victoria Preston 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
表面剛性に依存しないロバスト力制御による高精度ロボット組立
Convex Controller Synthesisを用いて、ゴムからアルミまで剛性が10〜100 N/mmと大きく異なる素材でも、表面ごとの調整なしに100μmクリアランスのペグ挿入組立を実現した。
原題: Robotic Assembly across Multiple Contact Stiffnesses with Robust Force Controllers ／ Ying Jun Wilson Lee, Quang-Cuong Pham
日本語で読む → - 論文軌道最適化ロボティクス
コスト関数の複数モードを推定するマルチモーダル軌道最適化
コスト関数に基づく分布の密度推定として複数解の探索を定式化し、目標配置をユーザーが指定せずとも複数の候補軌道を生成できる動作計画フレームワークを提案した。
原題: Multimodal Trajectory Optimization for Motion Planning ／ Takayuki Osa
日本語で読む → - 論文自動運転/経路計画ロボティクス
交差点における自動運転：左折のための臨界転回点アプローチ
人間の運転行動に着想を得た「臨界転回点」概念を用い、高レベル候補経路生成とPOMDPベースの低レベル計画を階層化することで、無信号交差点での左折をリアルタイムかつ安全に計画する手法を提案した。
原題: Autonomous Driving at Intersections: A Critical-Turning-Point Approach for Left Turns ／ K. Shu, H. Yu, X. Chen 他
日本語で読む → - 論文ナビゲーション/VRHCI
DeFINE：遅延フィードバックを用いた没入型ナビゲーション実験環境
カスタマイズ可能な仮想環境でナビゲーション課題を簡単に作成・実施できるフレームワークDeFINEを提案し、速度と正確さを重み付けしたフィードバック付きの隠れた目標探索実験で有用性を示した。
原題: DeFINE: Delayed Feedback based Immersive Navigation Environment for Studying Goal-Directed Human Navigation ／ Kshitij Tiwari, Ville Kyrki, Allen Cheung 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LiDARセグメンテーション画像認識
LiDARパノプティックセグメンテーションのためのKITTIベースベンチマーク
SemanticKITTIを拡張し、時系列で一貫したインスタンス情報を付与したLiDARパノプティックセグメンテーション用データセットと、強力なベースライン手法を提案した論文。
原題: A Benchmark for LiDAR-based Panoptic Segmentation based on KITTI ／ Jens Behley, Andres Milioto, Cyrill Stachniss
日本語で読む → - 論文深度推定画像認識
DiPE: 単眼動画からの深度と自己運動の教師なし学習における光度誤差の深掘り
単眼動画から深度と自己運動を教師なし学習する際、光度誤差マップの外れ値（遮蔽・動物体）を統計的にマスクし、重み付きマルチスケール手法で深度推定の精度を向上させた研究。
原題: DiPE: Deeper into Photometric Errors for Unsupervised Learning of Depth and Ego-motion from Monocular Videos ／ Hualie Jiang, Laiyan Ding, Zhenglong Sun 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
把持最適化を組み込んだビンピッキング用動作計画
複数の候補把持とロボットのダイナミクスを動作計画に統合し、SQPと信頼領域の反復更新で時間最短の軌道を生成することで、ビンピッキングのピック速度を最大9倍高速化した研究。
原題: GOMP: Grasp-Optimized Motion Planning for Bin Picking ／ Jeffrey Ichnowski, Michael Danielczuk, Jingyi Xu 他
日本語で読む → - 論文検証/安全性ロボティクス
適応的ストレステストによる画像ベースNN制御器の検証
画像入力のニューラルネット制御システムに対し、適応的ストレステストとNN検証を組み合わせ、故障を引き起こす最も起こりやすい画像外乱系列を探索する手法を提案し、航空機の自動走行タスクで有効性を示した。
原題: Validation of Image-Based Neural Network Controllers through Adaptive Stress Testing ／ Kyle D. Julian, Ritchie Lee, Mykel J. Kochenderfer
日本語で読む → - 論文レスキューロボットロボティクス
不整地対応の遠隔操作型救助ロボット「3-Survivor」
受動制御機構を備えたクローラ型ロボットを設計し、6自由度アームと物体検出を統合して救助作業での有効性を示した論文。
原題: 3-Survivor: A Rough Terrain Negotiable Teleoperated Mobile Rescue Robot with Passive Control Mechanism ／ R. A. Bindu, A. A. Neloy, S. Alam 他
日本語で読む → - 論文模倣学習ロボティクス
アニメキャラクターロボット「Hatsuki」：アニメ風表情と模倣学習による動作生成
アニメ風の外観・2D表情・振る舞いを持つヒューマノイドロボットHatsukiを開発し、イベントでのアンケート評価と、音声・表情・動作を組み合わせた11種類の行動を模倣学習で生成する手法を検証した。
原題: HATSUKI : An anime character like robot figure platform with anime-style expressions and imitation learning based action generation ／ Pin-Chu Yang, Mohammed Al-Sada, Chang-Chieh Chiu 他
日本語で読む → - 論文全身制御ロボティクス
強化学習による移動マニピュレータの全身制御
移動マニピュレータの全身制御をエンドツーエンド強化学習で実現し、シミュレーションで従来手法より速いタスク遂行と狭い廊下での実機検証を示した論文。
原題: Whole-Body Control of a Mobile Manipulator using End-to-End Reinforcement Learning ／ Julien Kindle, Fadri Furrer, Tonci Novkovic 他
日本語で読む → - 論文SLAMeess.SP
LAMP：知覚困難な地下環境探査のための大規模自律マッピング・測位
DARPA地下チャレンジ向けに開発したLiDARベースのマルチロボットSLAMシステムを報告し、トンネルなど特徴の乏しい大規模地下環境での精度とロバスト性を評価した。
原題: LAMP: Large-Scale Autonomous Mapping and Positioning for Exploration of Perceptually-Degraded Subterranean Environments ／ Kamak Ebadi, Yun Chang, Matteo Palieri 他
日本語で読む → - 論文経路計画ロボティクス
動的不確実性下での安全なミッション計画
不確実な動的環境におけるロボットの安全なミッション計画のため、動的不確実性の確率モデルを構築し、安全性を最大化する経路生成フレームワークと効率的なモンテカルロ法を提案した論文。
原題: Safe Mission Planning under Dynamical Uncertainties ／ Yimeng Lu, Maryam Kamgarpour
日本語で読む → - 論文セグメンテーションロボティクス
LiDARガイドによる小障害物セグメンテーション
疎なLiDARと単眼カメラを組み合わせ、LiDARの信頼度マップを単眼セグメンテーションの入力に加えることで路上の小障害物を高精度に検出する手法を提案し、新データセットとキャリブレーション精緻化法も公開した。
原題: LiDAR guided Small obstacle Segmentation ／ Aasheesh Singh, Aditya Kamireddypalli, Vineet Gandhi 他
日本語で読む → - 論文強化学習ナビゲーション機械学習
超音波画像を用いた深層強化学習によるロボットナビゲーション
超音波画像を入力とする初の強化学習ベースのロボットナビゲーション手法を提案し、深層Qネットワークと終了判定用分類器を組み合わせて仙骨への誘導を実現した。
原題: Ultrasound-Guided Robotic Navigation with Deep Reinforcement Learning ／ Hannes Hase, Mohammad Farid Azampour, Maria Tirindelli 他
日本語で読む → - 論文学習MPC制御
境界条件調整可能な安全なサンプルベース学習MPC
確率的非線形システムに対し、新しい開始・目標配置へ素早く適応でき、期待値的に反復改善を保証するサンプルベース学習MPCアルゴリズムを提案し、3つの連続制御タスクで有効性を示した。
原題: ABC-LMPC: Safe Sample-Based Learning MPC for Stochastic Nonlinear Dynamical Systems with Adjustable Boundary Conditions ／ Brijen Thananjeyan, Ashwin Balakrishna, Ugo Rosolia 他
日本語で読む → - 論文マルチエージェント強化学習機械学習
進化的集団カリキュラムによるマルチエージェント強化学習のスケーリング
エージェント数を段階的に増やすカリキュラム学習と進化的手法を組み合わせ、大規模マルチエージェント強化学習の学習を安定化・高性能化した研究。
原題: Evolutionary Population Curriculum for Scaling Multi-Agent Reinforcement Learning ／ Qian Long, Zihan Zhou, Abhibav Gupta 他
日本語で読む → - 論文信頼・透明性ロボティクス
ロボットの心の読み取りと信頼の問題
ロボットへの心の帰属（マインドリーディング）が信頼を高めるかを検討し、透明性向上の試みがかえって自動意思決定の不透明さを増すトレードオフを論じた概念論文。
原題: Robot Mindreading and the Problem of Trust ／ Andrés Páez
日本語で読む → - 論文衝突リスク推定ロボティクス
不確かな凸障害物に対する衝突確率上界の高速認証
不確実な凸障害物との衝突リスクの上界を、証明領域探索により高速に計算する2つのアルゴリズムを提案し、理論保証付きで既存手法より桁違いに高速化した。
原題: Fast Certification of Collision Probability Bounds with Uncertain Convex Obstacles ／ Charles Dawson, Andreas Hofmann, Brian Williams
日本語で読む → - 論文群制御ロボティクス
能力が未知・変動する異種ロボットチームのための適応的タスク割り当て
各ロボットのタスク遂行能力が事前に不明だったり時間とともに変化する状況で、実行中の進捗から能力をオンライン推定しつつタスクを再割り当てする枠組みを提案した。
原題: Adaptive Task Allocation for Heterogeneous Multi-Robot Teams with Evolving and Unknown Robot Capabilities ／ Yousef Emam, Siddharth Mayya, Gennaro Notomista 他
日本語で読む → - 論文意味セグメンテーション画像認識
FarSee-Net：効率的なマルチスケール文脈集約と特徴空間超解像によるリアルタイム意味セグメンテーション
軽量なCF-ASPPモジュールと超解像ベースのアップサンプリングを組み合わせ、限られた計算資源でも高精度かつリアルタイムに動作する意味セグメンテーション手法を提案した論文。
原題: FarSee-Net: Real-Time Semantic Segmentation by Efficient Multi-scale Context Aggregation and Feature Space Super-resolution ／ Zhanpeng Zhang, Kaipeng Zhang
日本語で読む → - 論文経路計画ロボティクス
不確実な意味点群に対する仮説ベース計画法DeepSemanticHPPC
深層ベイズNNで不確実性付きセマンティック点群を生成し、次善視点計画と仮説ベース経路計画を組み合わせて、不確実性を逐次低減しながら安全な経路を計画する手法を提案した。
原題: DeepSemanticHPPC: Hypothesis-based Planning over Uncertain Semantic Point Clouds ／ Yutao Han, Hubert Lin, Jacopo Banfi 他
日本語で読む → - 論文知識グラフ埋め込みAI
自動運転データ向け知識グラフ埋め込みの評価：実践と知見
自動運転のシーン理解に向けて知識グラフ埋め込みを生成・評価し、情報詳細度が埋め込み品質に与える影響や適切なアルゴリズムを体系的に検証した。
原題: An Evaluation of Knowledge Graph Embeddings for Autonomous Driving Data: Experience and Practice ／ Ruwan Wickramarachchi, Cory Henson, Amit Sheth
日本語で読む → - 論文ナビゲーション機械学習
ゴール指向参照経路による制約環境での効率的探索
経路計画を教師あり学習、制御を強化学習に分離し、衝突回避経路を予測して追従させることで、制約環境でのナビゲーション学習を高効率化・汎化させた研究。
原題: Efficient Exploration in Constrained Environments with Goal-Oriented Reference Path ／ Kei Ota, Yoko Sasaki, Devesh K. Jha 他
日本語で読む → - 論文強化学習制御
環境モデルと実データを併用する混合強化学習
環境モデルと実測の状態行動データを同時に使って方策を探索し、モデル不確かさをベイズ推定で補償することで学習精度と速度を両立させる混合強化学習を提案した論文。
原題: Mixed Reinforcement Learning with Additive Stochastic Uncertainty ／ Yao Mu, Shengbo Eben Li, Chang Liu 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーション機械学習
モデルフリー強化学習による卓球ロボット
進化探索とCNNベースのポリシーを用いて、100Hzでロボット関節を制御し卓球の球を返球するモデルフリー強化学習手法を提案。カリキュラム学習によりフォアハンドとバックハンドの多様な打法を獲得し、80%の返球率を達成した。
原題: Robotic Table Tennis with Model-Free Reinforcement Learning ／ Wenbo Gao, Laura Graesser, Krzysztof Choromanski 他
日本語で読む → - 論文スケジューリングロボティクス
宇宙空間での自律組立タスク割当をフレキシブルジョブショップ問題として定式化
宇宙での自律組立プロジェクトのタスク割当をフレキシブルジョブショップ問題として表現し、混合整数計画法と強化学習の2手法で解を求めて比較した。
原題: A Flexible Job Shop Scheduling Representation of the Autonomous In-Space Assembly Task Assignment Problem ／ Joshua Moser, Julia Hoffman, Robert Hildebrand 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
DeepCrashTest：ドライブレコーダー映像から自動運転向け仮想衝突試験を生成
インターネット上のドラレコ衝突映像から3D車両軌跡を抽出し、シミュレータ上で衝突シナリオを再現する手法を提案した論文。
原題: DeepCrashTest: Turning Dashcam Videos into Virtual Crash Tests for Automated Driving Systems ／ Sai Krishna Bashetty, Heni Ben Amor, Georgios Fainekos
日本語で読む →