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: 2019/10/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集

• 論文ベイズ最適化ロボティクス2019/10/1

  リーマン多様体上のベイズ最適化によるロボット学習

  ロボットで頻出する非ユークリッドなパラメータ空間（姿勢や剛性行列など）をリーマン多様体として扱い、幾何を考慮したカーネルと獲得関数の最適化によりベイズ最適化の性能を高める手法を提案し、7自由度ロボットの操作スキル学習で検証した。

  原題: Bayesian Optimization Meets Riemannian Manifolds in Robot Learning ／ Noémie Jaquier, Leonel Rozo, Sylvain Calinon 他

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• 論文自己位置推定ロボティクス2019/10/1

  GNSS途絶環境下でのパーティクルフィルタと視覚オドメトリを用いたUAVのロバストな自己位置推定

  下向きカメラの画像と地図の類似度をパーティクルフィルタの尤度に変換する2種類の関数を提案し、GNSSが使えない状況でもUAVが高精度に自己位置推定できることを示した。

  原題: Robust GNSS Denied Localization for UAV Using Particle Filter and Visual Odometry ／ Rokas Jurevičius, Virginijus Marcinkevičius, Justinas Šeibokas

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• 論文sim2real画像認識2019/10/1

  ロボット3D物体分類におけるSim2Realギャップの解消

  CADモデルで学習し実環境の再構成物体で評価する際のギャップに対し、変換に頑健な物体パーツを抽出しグラフ畳み込みで分類する手法を提案した。

  原題: Addressing the Sim2Real Gap in Robotic 3D Object Classification ／ Jean-Baptiste Weibel, Timothy Patten, Markus Vincze

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• 論文GAN/データ拡張画像認識2019/10/1

  GANによる制約のない道路標示認識

  GANを用いてぼやけた道路標示を復元し、相互情報量に基づくデータ拡張で制約のないデータセットでも高精度に認識する手法を提案した。

  原題: Unconstrained Road Marking Recognition with Generative Adversarial Networks ／ Younkwan Lee, Juhyun Lee, Yoojin Hong 他

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• 論文予測/マルチモーダル機械学習2019/10/1

  マルチヘッド注意機構によるマルチモーダル車両運動の同時予測

  道路上の全車両の位置を多峰確率密度関数の系列として同時予測するマルチヘッド注意機構ベースの手法を提案し、同一データセットで最先端モデルを上回る予測尤度を達成した。

  原題: Multi-Head Attention for Multi-Modal Joint Vehicle Motion Forecasting ／ Jean Mercat, Thomas Gilles, Nicole El Zoghby 他

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• 論文sim2realロボティクス2019/10/1

  視覚的ロボット操作のための自己教師ありSim-to-Real適応

  シミュレーションで深層強化学習により潜在状態表現を学習し、ラベルのない実ロボット画像データを用いた時系列ベースの自己教師あり目的関数で実環境に適応させる手法を提案した。

  原題: Self-Supervised Sim-to-Real Adaptation for Visual Robotic Manipulation ／ Rae Jeong, Yusuf Aytar, David Khosid 他

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• 論文ウェアラブルセンサ/歩行計測ロボティクス2019/10/1

  3つのウェアラブルセンサのみで歩行時の下肢キネマティクスを推定する制約付きカルマンフィルタアルゴリズム

  骨盤と両すねに装着した3つの慣性センサのみから、制約付きカルマンフィルタを用いて歩行中の骨盤・大腿・下腿の3次元運動を推定する手法を提案し、光学式モーションキャプチャとの比較で精度を評価した。

  原題: Estimating Lower Limb Kinematics using a Reduced Wearable Sensor Count ／ Luke Sy, Michael Raitor, Michael Del Rosario 他

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• 論文安全強化学習機械学習2019/10/1

  予測を活用した自動運転車の安全強化学習

  予測を用いて探索を制約する枠組みを提案し、自動運転車が交差点での運転行動を安全に学習できることを示した。

  原題: Safe Reinforcement Learning on Autonomous Vehicles ／ David Isele, Alireza Nakhaei, Kikuo Fujimura

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• 論文群制御cs.MA2019/10/1

  マルチエージェント環境における分散型干渉除去

  ノイズや故障を含むエージェント間の通信で、各エージェントの振る舞いに応じて共有重みを適応的に調整し干渉を抑える分散アルゴリズムを提案し、マルチエージェント強化学習と拡散LMSで有効性を示した論文。

  原題: Distributed interference cancellation in multi-agent scenarios ／ Mahdi Shamsi, Alireza Moslemi Haghighi, Farokh Marvasti

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• 論文マニピュレーションロボティクス2019/10/1

  人間の活動データセットからタスク指向把持を学習する

  人間のRGB活動データから手と物体の姿勢を同時推定し、そのデータで物体点群からタスクに適した把持領域を予測するモデルを学習。実機で新規物体へのタスク指向把持を実現した。

  原題: Learning Task-Oriented Grasping from Human Activity Datasets ／ Mia Kokic, Danica Kragic, Jeannette Bohg

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• 論文行動予測ロボティクス2019/10/1

  協調環境における行動予測：文脈情報と不確実性に基づく予測の影響

  人間の手足の動きに加え、視線・物体情報などの文脈情報を時系列で活用し、予測の不確実性をオンライン意思決定基準として用いることで、協調作業における行動予測精度を向上させた研究。

  原題: Action Anticipation for Collaborative Environments: The Impact of Contextual Information and Uncertainty-Based Prediction ／ Clebeson Canuto, Plinio Moreno, Jorge Samatelo 他

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• 論文タスク・動作計画ロボティクス2019/10/1

  信念空間ナビゲーションのためのタスク・動作統合計画

  屋内大規模環境でのナビゲーションに向け、離散的なタスク計画と連続的な動作計画を統合し、動作・センシングの不確実性下(信念空間)でタスクレベル最適な計画を返す確率的完全な枠組みを提案し、Gazeboの模擬オフィスで検証した。

  原題: Task-Motion Planning for Navigation in Belief Space ／ Antony Thomas, Fulvio Mastrogiovanni, Marco Baglietto

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• 論文経路計画制御2019/10/1

  線形計画法による多角形環境でのロバストな計画と制御

  多角形環境をセル分割し、CLF/CBF制約付きのロバストmin-max線形計画問題を解くことで、ランドマークとの相対変位のみを用いた安定かつ安全な制御器を合成する手法を提案した。

  原題: Robust Planning and Control For Polygonal Environments via Linear Programming ／ Mahroo Bahreinian, Erfan Aasi, Roberto Tron

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• 論文自己教師あり学習画像認識2019/10/1

  動画の時間情報を用いた動的障害物の自己教師あり分類

  動画中の時間的なパッチ系列からオフラインでクラスタを学習し、それを疑似ラベルとしてリアルタイム画像分類器を訓練することで、動的障害物を動きパターンに応じて自己教師あり分類する手法を提案した。

  原題: Self-supervised classification of dynamic obstacles using the temporal information provided by videos ／ Sid Ali Hamideche, Florent Chiaroni, Mohamed-Cherif Rahal

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• 論文遠隔操作ロボティクス2019/10/1

  腕の動きで操作するソフト成長ロボットの遠隔操作インターフェース

  腕の動きを使ってソフト成長ロボットを遠隔操作する人間中心のインターフェースを提案し、ピックアンドプレース作業で97%の成功率と平均2cm未満の配置誤差を達成した。

  原題: Human Interface for Teleoperated Object Manipulation with a Soft Growing Robot ／ Fabio Stroppa, Ming Luo, Kyle Yoshida 他

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• 論文感情認識/歩容解析画像認識2019/10/1

  歩容から感情を読み取る時空間グラフ畳み込みネットワークSTEP

  歩行映像の歩容特徴を時空間グラフ畳み込みネットワークで解析し、喜び・悲しみ・怒り・中立の4感情を分類する手法を提案。生成ネットワークで合成歩容を拡張し、E-Gaitデータセットも公開した。

  原題: STEP: Spatial Temporal Graph Convolutional Networks for Emotion Perception from Gaits ／ Uttaran Bhattacharya, Trisha Mittal, Rohan Chandra 他

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• 論文マニピュレーションロボティクス2019/10/1

  Omnipush：RGB-D動画付き押し動作ダイナミクスの多様で実世界な高精度データセット

  物体の形状と質量分布を体系的に変化させた250物体×250回の平面押し動作をRGB-Dと高精度トラッキングで記録し、メタ学習やRGB動画予測のベンチマークを備えたデータセットを構築した。

  原題: Omnipush: accurate, diverse, real-world dataset of pushing dynamics with RGB-D video ／ Maria Bauza, Ferran Alet, Yen-Chen Lin 他

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• 論文SLAMロボティクス2019/10/1

  Kimera：リアルタイム計量・意味SLAMのオープンソースライブラリ

  視覚慣性オドメトリ・ポーズグラフ最適化・3Dメッシュ生成・意味ラベリングを統合し、CPUでリアルタイムに3D計量意味メッシュを構築するモジュール式C++ライブラリを公開した。

  原題: Kimera: an Open-Source Library for Real-Time Metric-Semantic Localization and Mapping ／ Antoni Rosinol, Marcus Abate, Yun Chang 他

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• 論文強化学習ロバスト性ロボティクス2019/10/1

  深層強化学習のための認証付き敵対的ロバスト性

  深層強化学習の実行時に状態行動価値の保証付き下限を計算し、入力の最悪ケース変動下でも最適行動を選べるオンライン防御手法を提案した。

  原題: Certified Adversarial Robustness for Deep Reinforcement Learning ／ Björn Lütjens, Michael Everett, Jonathan P. How

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• 論文自己位置推定ロボティクス2019/10/1

  環境変化に強いリアルタイム3D LiDAR自己位置推定

  3D LiDARとGPSで作成した地図を小領域に分割してレジストレーションし、複数のオドメトリを融合することで、変化する環境でも高精度・高頻度に自己位置を推定する手法を提案した。

  原題: Real-Time, Environmentally-Robust 3D LiDAR Localization ／ Yilong Zhu, Bohuan Xue, Linwei Zheng 他

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• 論文能動視覚/姿勢推定/強化学習画像認識2019/10/1

  深層強化学習による混雑環境での能動的6D多物体姿勢推定

  混雑した環境で複数物体の6D姿勢を推定するため、不確実性の高い物体へカメラを能動的に動かす方策を強化学習で学習し、時間・移動距離の制約下で精度を向上させた研究。

  原題: Active 6D Multi-Object Pose Estimation in Cluttered Scenarios with Deep Reinforcement Learning ／ Juil Sock, Guillermo Garcia-Hernando, Tae-Kyun Kim

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• 論文歩行ロボティクス2019/10/1

  歩容原理と敵対的批評家付き強化学習による二足歩行ロボットの歩行学習

  歩行原理に基づく歩容報酬と敵対的TD3+RNNで二足歩行ロボットの強化学習を改善し、累積報酬の過大評価を抑えて人間らしい安定歩行を実現した。

  原題: Teach Biped Robots to Walk via Gait Principles and Reinforcement Learning with Adversarial Critics ／ Kuangen Zhang, Zhimin Hou, Clarence W. de Silva 他

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• 論文交通シナリオ生成ロボティクス2019/10/1

  解釈可能な交通プリミティブとガウス過程回帰による多車両インタラクションシナリオ生成

  実走行データを交通プリミティブに分割し、道路形状に合わせてサンプリング計画とガウス過程回帰で多車両の自然なインタラクション軌道を生成する手法を提案した。

  原題: Multi-Vehicle Interaction Scenarios Generation with Interpretable Traffic Primitives and Gaussian Process Regression ／ Weiyang Zhang, Wenshuo Wang, Ding Zhao

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• 論文ヒューマノイドロボティクス2019/10/1

  低コスト小型ヒューマノイドロボットチーム「Electric Sheep」の紹介

  ニュージーランド発のRoboCupキッズサイズ向けヒューマノイドチームが、低コストな機体プラットフォームとソフトウェア・視覚処理・歩行・戦略手法を開発した。

  原題: Electric Sheep Team Description Paper Humanoid League Kid-Size 2019 ／ Daniel Barry, Andrew Curtis-Black, Merel Keijsers 他

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• 論文逆動力学学習ロボティクス2019/10/1

  データ効率の良いロボット逆動力学学習のためのカスケードガウス過程

  マニピュレータの逆動力学を、リンク構造に沿ってカスケード化したガウス過程で学習し、次元削減によりデータ効率と汎化性能を向上させた研究。

  原題: Cascaded Gaussian Processes for Data-efficient Robot Dynamics Learning ／ Sahand Rezaei-Shoshtari, David Meger, Inna Sharf

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• 論文視覚運動制御ロボティクス2019/10/1

  目標パラメータ化による再標的可能な視覚運動スキルの学習

  目標をパラメータ化したニューラルネット方策として視覚運動スキルを学習し、未見の目標にもゼロショットで汎化できることをボタン押しやペグ挿入タスクで示した論文。

  原題: Learning Deep Parameterized Skills from Demonstration for Re-targetable Visuomotor Control ／ Jonathan Chang, Nishanth Kumar, Sean Hastings 他

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• 論文運動計画eess.SP2019/10/1

  自動運転の学習ベース縦方向運動計画のレビュー：自動運転と交通渋滞の研究ギャップ

  自動運転車の機械学習による縦方向運動計画（mMP）の現状をレビューし、安全性偏重で交通渋滞への影響が見過ごされていることや、公開データセットに渋滞シナリオが不足していることなど、研究ギャップを特定した。

  原題: Review of Learning-based Longitudinal Motion Planning for Autonomous Vehicles: Research Gaps between Self-driving and Traffic Congestion ／ Hao Zhou, Jorge Laval, Anye Zhou 他

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• 論文姿勢推定画像認識2019/10/1

  2D姿勢推定による歩行者と自転車利用者の意図認識

  単眼カメラの深層学習ベース2D姿勢推定を用いて、歩行者の横断意図や自転車利用者の手信号による進路変更意図を認識する手法を提案し、自転車用の新規データセットも公開した。

  原題: Intention Recognition of Pedestrians and Cyclists by 2D Pose Estimation ／ Zhijie Fang, Antonio M. López

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• 論文3Dセグメンテーションeess.IV2019/10/1

  2D画像からのラベル拡散による3D物体セグメンテーション

  RGB画像の2Dセグメンテーション結果を点群とグラフで結び、半教師ありラベル拡散で3D点群をセグメントする手法を提案。3D学習データ不要でKITTIや実機ロボットで高精度を示した。

  原題: LDLS: 3-D Object Segmentation Through Label Diffusion From 2-D Images ／ Brian H. Wang, Wei-Lun Chao, Yan Wang 他

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• 論文群制御ロボティクス2019/10/1

  大規模ロボット群はいかにして集団として意思決定するのか：生物学的着想から分散アルゴリズム設計へ

  生物の集団的意思決定の仕組みを概観し、それを模倣したモジュール式の分散意思決定アルゴリズム設計フレームワークをレビューした論文。

  原題: How robots in a large group make decisions as a whole? From biological inspiration to the design of distributed algorithms ／ Gabriele Valentini

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