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: 2019/12/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集

• 論文視覚サーボロボティクス2019/12/1

  形態非依存の視覚的ロボット制御

  ロボットの形状やカメラ位置の事前知識なしに、数秒の探索動作で視覚的な制御点を自己発見し、視覚サーボで制御する手法MAVRICを提案。

  原題: Morphology-Agnostic Visual Robotic Control ／ Brian Yang, Dinesh Jayaraman, Glen Berseth 他

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• 論文ステレオビジョン画像認識2019/12/1

  深層学習支援による高解像度ステレオ深度再構成

  学習ベースの不確実性付き初期視差予測で非学習ステレオマッチングを誘導し、高解像度画像の高精度3D再構成を低計算コストで実現した。

  原題: Deep-Learning Assisted High-Resolution Binocular Stereo Depth Reconstruction ／ Yaoyu Hu, Weikun Zhen, Sebastian Scherer

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• 論文マルチオブジェクト追跡画像認識2019/12/1

  外観と3D情報を活用するマルチオブジェクト追跡の拡張

  SiameseネットワークとRNNを組み合わせて外観・動き情報を統合し、Bird's Eye View空間の3D情報を制約付き最適化として活用するリアルタイム多物体追跡手法を提案した論文。

  原題: Extending Multi-Object Tracking systems to better exploit appearance and 3D information ／ Kanchana Ranasinghe, Sahan Liyanaarachchi, Harsha Ranasinghe 他

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• 論文ナビゲーション画像認識2019/12/1

  中レベル視覚事前知識を用いたナビゲーション学習

  距離推定やエッジ検出などの中レベル視覚スキルを強化学習に組み込み、生画像からの学習より速く汎化性能も高いナビゲーションポリシーが得られることを大規模実験で示した論文。

  原題: Learning to Navigate Using Mid-Level Visual Priors ／ Alexander Sax, Jeffrey O. Zhang, Bradley Emi 他

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• 論文群制御ロボティクス2019/12/1

  グラフ注意ネットワークでマルチロボットチームを動的に調整する学習手法

  時間・空間制約下でのロボットチームのタスク割当を、グラフ注意ネットワークと模倣学習＋深層Q学習の組み合わせで高速かつ準最適に解く手法を提案した。

  原題: Learning to Dynamically Coordinate Multi-Robot Teams in Graph Attention Networks ／ Zheyuan Wang, Matthew Gombolay

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• 論文屋内測位eess.SP2019/12/1

  視覚障害者の屋内ナビゲーションに向けたBeaconとDecawaveの屋内測位精度比較

  視覚障害者向け屋内ナビゲーションのため、BeaconとDecawaveを同一条件で比較し、ユークリッド距離と標準偏差で測位誤差を評価した研究。

  原題: Towards blind user's indoor navigation: a comparative study of beacons and decawave for indoor accurate location ／ Prabin Sharma, Sambad Bidari, Kisan Thapa 他

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• 論文ジェスチャー認識画像認識2019/12/1

  指差し時の視覚的対象の曖昧性を解決する教師なし学習アプローチ

  人間の指差しジェスチャーと対象物体の対応を、GWRネットワークを用いた教師なし学習でモデル化し、雑然とした環境でもリアルタイムに対象を特定する手法を提案した論文。

  原題: Solving Visual Object Ambiguities when Pointing: An Unsupervised Learning Approach ／ Doreen Jirak, David Biertimpel, Matthias Kerzel 他

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• 論文3D物体検出画像認識2019/12/1

  見えるものが手に入る：可視性を活用した3D物体検出

  LiDARの2.5Dデータからレイキャスティングで可視性マップを復元し、ボクセルベース3D検出器の追加入力として組み込むことで検出精度を向上させた研究。

  原題: What You See is What You Get: Exploiting Visibility for 3D Object Detection ／ Peiyun Hu, Jason Ziglar, David Held 他

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• 論文視覚ナビゲーションロボティクス2019/12/1

  ハミルトン・ヤコビ到達可能性によるロバストな視覚ナビゲーション監督信号の生成

  CNNの予測誤差を外乱として扱い、ハミルトン・ヤコビ到達可能性解析でロバストなウェイポイント監督を生成し、混雑した狭い屋内環境での視覚ナビゲーションを改善した研究。

  原題: Generating Robust Supervision for Learning-Based Visual Navigation Using Hamilton-Jacobi Reachability ／ Anjian Li, Somil Bansal, Georgios Giovanis 他

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• 論文ソフトグリッパロボティクス2019/12/1

  多様な把持モードを実現する指なし柔軟グリッパ

  単一の流体ポートで制御できる円筒アコーディオン構造の柔軟グリッパを開発し、包み込み・ゲッコー型粘着・吸引・拡張把持を統合した。

  原題: A Multimodal, Enveloping Soft Gripper: Shape Conformation, Bioinspired Adhesion, and Expansion-Driven Suction ／ Yufei Hao, Shantonu Biswas, Elliot Hawkes 他

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• 論文模倣学習/ドローン撮影画像認識2019/12/1

  単一の実演動画から撮影スタイルを模倣するワンショット撮影学習

  同じスタイルの実演動画を1本見るだけで撮影スタイルを模倣し、6自由度ドローンで新たな状況に転移して撮影できるフレームワークを提案した。

  原題: One-Shot Imitation Filming of Human Motion Videos ／ Chong Huang, Yuanjie Dang, Peng Chen 他

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• 論文模倣学習ロボティクス2019/12/1

  連合模倣学習：異種センサデータを持つクラウドロボットシステムのための新フレームワーク

  クラウドロボットシステム向けに、各ロボットの異種知識をクラウドで融合しガイドモデルを生成して配布する連合模倣学習フレームワークFILを提案し、自動運転タスクで模倣学習の効率向上を示した。

  原題: Federated Imitation Learning: A Novel Framework for Cloud Robotic Systems with Heterogeneous Sensor Data ／ Boyi Liu, Lujia Wang, Ming Liu 他

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• 論文軌道推定cs.IT2019/12/1

  摂動補償付き電力制限ステアリングモデルによる適応的軌道推定

  非協力対象の運動を記述する電力制限ステアリングモデルを提案し、摂動の非線形効果を繰り込み群で補償しつつ、統計量と打ち切り時間をオンライン更新する適応的軌道推定アルゴリズムを開発した。

  原題: Adaptive Trajectory Estimation with Power Limited Steering Model under Perturbation Compensation ／ Weipeng Li, Xiaogang Yang, Ruitao Lu 他

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• 論文姿勢推定画像認識2019/12/1

  カテゴリレベル関節物体の姿勢推定

  単一深度画像から未学習の関節物体インスタンスの姿勢を推定するため、関節を考慮した正規化座標空間階層(ANCSH)を提案し、PointNet++で部位分割・正規化座標・関節パラメータを予測する手法。

  原題: Category-Level Articulated Object Pose Estimation ／ Xiaolong Li, He Wang, Li Yi 他

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• 論文生涯学習機械学習2019/12/1

  継続的生涯学習のための適応的オンラインプランニング

  モデルベース計画とモデルフリー学習を組み合わせ、不確実性に応じて必要な時だけ計画を呼び出すことで、環境変化に適応しつつ計算コストを抑えるオンライン生涯学習アルゴリズムを提案した。

  原題: Adaptive Online Planning for Continual Lifelong Learning ／ Kevin Lu, Igor Mordatch, Pieter Abbeel

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• 論文転移学習機械学習2019/12/1

  サイドチューニング：加算型サイドネットワークによるネットワーク適応のベースライン

  事前学習済みネットワークを変更せず、軽量な「サイド」ネットワークを加算で融合して学習する適応手法を提案し、過学習や破滅的忘却に強く多様なタスクで有効性を示した。

  原題: Side-Tuning: A Baseline for Network Adaptation via Additive Side Networks ／ Jeffrey O Zhang, Alexander Sax, Amir Zamir 他

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• 論文ARキャリブレーション画像認識2019/12/1

  深層学習と深度センサを用いたロボット環境向けARキャリブレーション手法

  Hololensの深度カメラとVoteNetベースのニューラルネットワークを用い、マーカーなしでARデバイスとロボット環境のキャリブレーションを行う手法を提案した。

  原題: A 3D-Deep-Learning-based Augmented Reality Calibration Method for Robotic Environments using Depth Sensor Data ／ Linh Kästner, Vlad Catalin Frasineanu, Jens Lambrecht

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• 論文模倣学習ロボティクス2019/12/1

  追従すべきか否か：観察からの選択的模倣学習

  実演の全ステップを真似るのではなく、現在のエージェントが到達可能な状態だけを選んで学習するSILOを提案し、実機・シミュレーションで有効性を示した論文。

  原題: To Follow or not to Follow: Selective Imitation Learning from Observations ／ Youngwoon Lee, Edward S. Hu, Zhengyu Yang 他

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• 論文自己教師あり学習ロボティクス2019/12/1

  音響特徴の教師なし学習による自己教師あり視覚地形分類

  車両と地形の接触音から教師なしで地形を分類し、その結果を画像のピクセル単位セマンティックセグメンテーションの自己教師信号として利用する枠組みを提案した論文。

  原題: Self-Supervised Visual Terrain Classification from Unsupervised Acoustic Feature Learning ／ Jannik Zürn, Wolfram Burgard, Abhinav Valada

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• 論文sim2real画像認識2019/12/1

  Sim2Real予測性：シミュレーション評価は実世界性能を予測できるか

  同一コードをシミュレーションと実機で実行できるライブラリHaPyを開発し、PointGoalナビゲーションで9モデルの並行実験を行い、シミュレーション性能と実機性能の相関（SRCC）を定量化した。

  原題: Sim2Real Predictivity: Does Evaluation in Simulation Predict Real-World Performance? ／ Abhishek Kadian, Joanne Truong, Aaron Gokaslan 他

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• 論文模倣学習ロボティクス2019/12/1

  人間動画のピクセル変換で多段階タスクを学習するAVID

  人間のデモ動画をCycleGANでロボット映像に変換し、モデルベース強化学習の報酬を自動生成。各段階を自律的にリセットしながら多段階タスクを学習する枠組みを提案。

  原題: AVID: Learning Multi-Stage Tasks via Pixel-Level Translation of Human Videos ／ Laura Smith, Nikita Dhawan, Marvin Zhang 他

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• 論文物理的HRIロボティクス2019/12/1

  身体的ヒューマンロボット相互作用を強化するための人間全身ダイナミクス推定

  身体装着型センサと確率的アルゴリズムを用いて、人間の全身運動とトルク・内力などのダイナミクスをリアルタイムで推定するフレームワークを提案した論文。

  原題: Human Whole-Body Dynamics Estimation for Enhancing Physical Human-Robot Interaction ／ Claudia Latella

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• 論文SLAM/データセットロボティクス2019/12/1

  UrbanLoco：都市環境での地図作成と自己位置推定のためのフルセンサスイートデータセット

  サンフランシスコと香港の高層都市環境で収集した、LiDAR・カメラ・IMU・GNSSを備えた地図作成/自己位置推定用データセットを公開した論文。

  原題: UrbanLoco: A Full Sensor Suite Dataset for Mapping and Localization in Urban Scenes ／ Weisong Wen, Yiyang Zhou, Guohao Zhang 他

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• 論文状態推定制御2019/12/1

  ベイズ最適化によるカルマンフィルタのチューニング

  カルマンフィルタのノイズパラメータ調整を、局所解や確率的な性能変動に強いベイズ最適化で行う手法を提案し、非線形状態推定問題で有効性を示した。

  原題: Kalman Filter Tuning with Bayesian Optimization ／ Zhaozhong Chen, Nisar Ahmed, Simon Julier 他

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• 論文最適制御/学習機械学習2019/12/1

  ポントリャーギン微分可能プログラミング：エンドツーエンド学習と制御の統一フレームワーク

  ポントリャーギンの最大原理を通じて微分を行い、軌道のパラメータに対する解析的勾配を求めることで、ダイナミクス・方策・目的関数のエンドツーエンド学習を可能にする統一的な学習・制御フレームワークを提案した。

  原題: Pontryagin Differentiable Programming: An End-to-End Learning and Control Framework ／ Wanxin Jin, Zhaoran Wang, Zhuoran Yang 他

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• 論文ロボット制御math.HO2019/12/1

  CAT(0)幾何学とロボット、そして社会

  離散ロボットの配置空間がCAT(0)立方複体となる場合に、組合せ論と幾何学的群論を用いて最適にロボットを移動させる「リモートコントロール」を構築する。

  原題: CAT(0) geometry, robots, and society ／ Federico Ardila

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• 論文人物追従ロボティクス2019/12/1

  ペドロを追いかけろ！赤外線を用いた非線形最適化による人物追従ロボット

  ROS2上で魚眼カメラ・LiDAR・IMUを組み合わせ、ARマーカーや赤外線ビーコンをパーティクルフィルタと非線形最適化で追跡する人物追従システムを車輪ロボットに実装した。

  原題: Follow Pedro! An Infrared-based Person-Follower using Nonlinear Optimization ／ Pedro Pena, Toffee Albina

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• 論文移動マニピュレーションロボティクス2019/12/1

  学習ダイナミクスを用いた非ホロノミック物体のオンライン移動マニピュレーションのためのモデル予測制御

  歩行器や椅子などの脚付き物体を対象に、ロボットとの相互作用データから近似ダイナミクスモデルを学習し、モデル予測制御と混合整数凸最適化で把持脚の選択と力制御を統合する移動マニピュレーション手法を提案した。

  原題: A Model Predictive Approach for Online Mobile Manipulation of Nonholonomic Objects using Learned Dynamics ／ Roya Sabbagh Novin, Amir Yazdani, Andrew Merryweather 他

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• 論文SLAMロボティクス2019/12/1

  森林インベントリのためのセマンティックLiDARオドメトリとマッピング

  セマンティックセグメンテーションとLiDAR SLAMを組み合わせ、森林内で樹木の直径を自動推定するパイプラインを提案した論文。

  原題: SLOAM: Semantic Lidar Odometry and Mapping for Forest Inventory ／ Steven W. Chen, Guilherme V. Nardari, Elijah S. Lee 他

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• 論文自動運転データセット画像認識2019/12/1

  自動運転研究のためのMcityデータ収集

  自動運転開発向けに、知覚センサや車両制御入力、運転者行動を記録したMcityのデータ収集を紹介し、車車間・車対脆弱道路利用者の相互作用データも収集した。

  原題: Mcity Data Collection for Automated Vehicles Study ／ Yiqun Dong, Yuanxin Zhong, Wenbo Yu 他

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