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: 2019/9/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集

• 論文自己位置推定eess.SP2019/9/1

  Milli-RIO: 低コストミリ波レーダによる自己運動推定

  単一チップの低コストミリ波レーダとIMUを組み合わせ、移動するレーダの6自由度自己運動を推定する手法を提案し、屋内測位で数cm精度を達成した。

  原題: Milli-RIO: Ego-Motion Estimation with Low-Cost Millimetre-Wave Radar ／ Yasin Almalioglu, Mehmet Turan, Chris Xiaoxuan Lu 他

  日本語で読む →
• 論文SLAMロボティクス2019/9/1

  小視野LiDAR向け高速・高精度オドメトリとマッピング

  視野が狭く不規則サンプリングのLiDAR向けに、フロントエンドとバックエンドを改良したリアルタイムLOAMを提案し、既存手法より高精度・高効率を実現してコードを公開した。

  原題: Loam_livox: A fast, robust, high-precision LiDAR odometry and mapping package for LiDARs of small FoV ／ Jiarong Lin, Fu Zhang

  日本語で読む →
• 論文クラウドロボティクスロボティクス2019/9/1

  クラウドロボティクス向け高効率バッファリングアルゴリズムAFR

  クラウドロボット通信でのデータ損失に対処するため、受信情報量を最大化するバッファリングアルゴリズムAFRを提案し、ROS上で実装して地図構築や追従タスクでの有効性を示した論文。

  原題: AFR: An Efficient Buffering Algorithm for Cloud Robotic Systems ／ Yu-Ping Wang, Hao-Ning Wang, Zi-Xin Zou 他

  日本語で読む →
• 論文ナビゲーションロボティクス2019/9/1

  深層強化学習によるクアッドロータのエンドツーエンド動作計画

  前方カメラの深度画像から直接滑らかな動作プリミティブを生成し、障害物を避けて目標へ移動するエンドツーエンドの動作計画手法を提案。AirSimと実機で有効性を確認した。

  原題: End-to-End Motion Planning of Quadrotors Using Deep Reinforcement Learning ／ Efe Camci, Erdal Kayacan

  日本語で読む →
• 論文意思決定AI2019/9/1

  信念空間のスパース化による意思決定の簡略化

  不確実性下の意思決定を、信念のスパース近似で簡略化して効率的に解く手法を提案し、能動SLAMで計算時間を大幅削減しつつ解品質を維持できることを示した。

  原題: Simplified decision making in the belief space using belief sparsification ／ Khen Elimelech, Vadim Indelman

  日本語で読む →
• 論文複数人追跡画像認識2019/9/1

  原始行動特徴を含む複数手がかりを用いた複数人追跡

  ドローン映像中の複数人追跡のため、原始行動特徴(PAF)を含む複数の手がかりを組み合わせた手法MHT-PAFを提案し、Okutama-Actionデータセットで有効性を検証した。

  原題: Multiple Human Tracking using Multi-Cues including Primitive Action Features ／ Hitoshi Nishimura, Kazuyuki Tasaka, Yasutomo Kawanishi 他

  日本語で読む →
• 論文ナビゲーションロボティクス2019/9/1

  THÖR: 人とロボットの共存空間におけるナビゲーション用データセット

  屋内環境で人間の移動軌跡・視線・社会的グループなどを高精度に計測し、移動ロボットのセンサデータも含めた新しいデータセットTHÖRを構築した論文。

  原題: TH\"OR: Human-Robot Navigation Data Collection and Accurate Motion Trajectories Dataset ／ Andrey Rudenko, Tomasz P. Kucner, Chittaranjan S. Swaminathan 他

  日本語で読む →
• 論文歩行ロボティクス2019/9/1

  地形情報を活用したMPCによる動的四足歩行制御

  CNNで安全な足場を選び、MPCで地面反力を最適化する四足歩行制御を提案し、機上センシング条件下のシミュレーションで評価した。

  原題: MPC-based Controller with Terrain Insight for Dynamic Legged Locomotion ／ Octavio Villarreal, Victor Barasuol, Patrick M. Wensing 他

  日本語で読む →
• 論文把持ロボティクス2019/9/1

  生成的残差畳み込みニューラルネットワークによる対向型ロボット把持

  GR-ConvNetという生成型残差CNNを提案し、未知物体の対向型把持をリアルタイム（約20ms）で生成。標準データセットで97.7%の精度を達成し、実機でも95.4%の把持成功率を示した。

  原題: Antipodal Robotic Grasping using Generative Residual Convolutional Neural Network ／ Sulabh Kumra, Shirin Joshi, Ferat Sahin

  日本語で読む →
• 論文群制御制御2019/9/1

  角度符号化PSOを用いた再構成可能なマルチUAVフォーメーション

  視覚検査向けにtheta-PSOで経路計画し、中間ウェイポイントで編隊トポロジーを再構成して障害物回避を可能にするマルチUAV編隊アルゴリズムを提案し、橋梁検査で有効性を確認した。

  原題: Reconfigurable Multi-UAV Formation Using Angle-Encoded PSO ／ V. T. Hoang, M. D. Phung, T. H. Dinh 他

  日本語で読む →
• 論文走行・軌道計画ロボティクス2019/9/1

  深層逆強化学習によるオフロード自動走行の走破性解析と軌道計画

  深層最大エントロピー逆強化学習を用い、専門家の走行デモからコスト関数を学習してオフロード環境での走破性解析と軌道計画を行う手法を提案した。

  原題: Off-road Autonomous Vehicles Traversability Analysis and Trajectory Planning Based on Deep Inverse Reinforcement Learning ／ Zeyu Zhu, Nan Li, Ruoyu Sun 他

  日本語で読む →
• 論文姿勢推定画像認識2019/9/1

  CNNによる6自由度カメラ姿勢推定の精度向上手法

  PoseNetを対象に、視野の重要性やデータ拡張、LSTMの効果を検討し、単眼CNNによるカメラ姿勢回帰の精度を改善した研究。

  原題: How to improve CNN-based 6-DoF camera pose estimation ／ Soroush Seifi, Tinne Tuytelaars

  日本語で読む →
• 論文歩行ロボティクス2019/9/1

  バネ質点走行ロボットの安定姿勢制御のための運動量ベース足配置戦略

  点足二足ロボットの走行において、SLIPモデルの足配置目標を修正することで、胴体姿勢を安定化させる新しい制御手法を提案し、従来手法より優れることを示した。

  原題: A Momentum-Based Foot Placement Strategy for Stable Postural Control of Robotic Spring-Mass Running with Point Feet ／ Gorkem Secer, Ali Levent Cinar

  日本語で読む →
• 論文触覚ロボティクス2019/9/1

  爪画像から指先の力・トルク・接触面曲率を推定

  指の爪と周辺皮膚の変形・色分布を画像から解析し、様々な物体把持時の指先力・トルク・接触面曲率を推定する手法を提案。複数指への拡張も実現。

  原題: Estimating Fingertip Forces, Torques, and Local Curvatures from Fingernail Images ／ Nutan Chen, Göran Westling, Benoni B. Edin 他

  日本語で読む →
• 論文着衣支援/強化学習/sim2realロボティクス2019/9/1

  シミュレーションから学ぶ協調動作：ロボットによる着衣支援

  物理シミュレーション上で人間とロボットの制御方策を深層強化学習により同時に訓練し、障害のバリエーションもモデル化することで、病院着やTシャツの着衣支援タスクを実現した。シミュレーションで訓練した方策は実機PR2ロボットによるヒューマノイドの腕への着衣にも成功した。

  原題: Learning to Collaborate from Simulation for Robot-Assisted Dressing ／ Alexander Clegg, Zackory Erickson, Patrick Grady 他

  日本語で読む →
• 論文ナビゲーションロボティクス2019/9/1

  社会性を考慮した可動障害物ナビゲーションへの挑戦

  可動障害物ナビゲーション(NAMO)研究を調査し、社会的受容性が未解決であることを指摘。社会的NAMOの目的を定義し、障害物選択と配置のアルゴリズムを提案、Pepperロボットで予備実験を行った。

  原題: Towards S-NAMO: Socially-aware Navigation Among Movable Obstacles ／ Benoit Renault, Jacques Saraydaryan, Olivier Simonin

  日本語で読む →
• 論文模倣学習ロボティクス2019/9/1

  自己教師あり対応学習による視覚運動ポリシーの汎化

  密な視覚対応を自己教師ありで学習し、それを視覚運動ポリシーの訓練に用いることで、少ないデモ数でも物体クラスや変形物体、無テクスチャ物体に汎化する模倣学習ポリシーを実現した。

  原題: Self-Supervised Correspondence in Visuomotor Policy Learning ／ Peter Florence, Lucas Manuelli, Russ Tedrake

  日本語で読む →
• 論文6D姿勢推定画像認識2019/9/1

  相関融合による6D物体姿勢推定

  RGBと深度のモダリティ内・間の相関をアテンション機構で捉え、効果的に融合する6D姿勢推定手法を提案し、LineMODとYCB-Videoで最先端性能を達成、実ロボット把持にも有効性を示した。

  原題: 6D Pose Estimation with Correlation Fusion ／ Yi Cheng, Hongyuan Zhu, Ying Sun 他

  日本語で読む →
• 論文群制御cs.MA2019/9/1

  アトラクタダイナミクスと振動計算による複雑環境での認知的群知能

  げっ歯類の空間認知の神経回路を模倣し、エージェントをニューロン、群れを再帰ネットワークと見なすNeuroSwarms制御フレームワークを提案し、位相同期やヘッブ学習に基づく群れ行動を実現した。

  原題: Cognitive swarming in complex environments with attractor dynamics and oscillatory computing ／ Joseph D. Monaco, Grace M. Hwang, Kevin M. Schultz 他

  日本語で読む →
• 論文逆運動学ロボティクス2019/9/1

  二乗和最適化による直列多関節ロボットの逆運動学

  直列多関節ロボットの逆運動学を最近点問題として定式化し、疎性を活かした二乗和最適化で関節限界付きの大域的最適解を多項式時間で求める手法を提案した。

  原題: Inverse Kinematics for Serial Kinematic Chains via Sum of Squares Optimization ／ Filip Maric, Matthew Giamou, Soroush Khoubyarian 他

  日本語で読む →
• 論文経路計画ロボティクス2019/9/1

  環境流れ下のDubins車両に対する高速経路計画

  風や海流などの環境流れがある中で、解析解が得られる2種類のDubins経路(LSL/RSR)のみを用い、円弧の範囲を4πに拡張することで完全到達性と低コストを両立したリアルタイム経路計画手法を提案した論文。

  原題: Rapid Path Planning for Dubins Vehicles under Environmental Currents ／ Khushboo Mittal, Junnan Song, Shalabh Gupta 他

  日本語で読む →
• 論文姿勢推定math.NA2019/9/1

  ストラップダウン姿勢計算：関数反復積分法とテイラー級数展開法の比較

  ストラップダウン慣性航法の姿勢計算において、テイラー級数展開法と関数反復積分法をクォータニオン・ロドリゲスベクトル・回転ベクトルに適用して比較し、円錐運動下での精度を評価した論文。

  原題: Strapdown Attitude Computation: Functional Iterative Integration versus Taylor Series Expansion ／ Yuanxin Wu, Yury A. Litmanovich

  日本語で読む →
• 論文群制御ロボティクス2019/9/1

  複数ロボットで空間場を最短時間で学習する手法

  ガウス過程回帰を用いて空間的に変化する場を学習する際、事後分散を閾値以下に保ちつつ、測定地点の選定やロボットの巡回時間を最小化する近似アルゴリズムを提案した論文。

  原題: Learning a Spatial Field in Minimum Time with a Team of Robots ／ Varun Suryan, Pratap Tokekar

  日本語で読む →
• 論文SLAM/位置合わせロボティクス2019/9/1

  初期化不確かさを考慮した3D ICP共分散推定の新手法

  ICPによる位置合わせの不確かさを、初期化誤差やセンサノイズ、バイアスなど全誤差要因を考慮して推定する新手法を提案し、実データで従来法より良好な結果を示した。

  原題: A New Approach to 3D ICP Covariance Estimation ／ Martin Brossard, Silvere Bonnabel, Axel Barrau

  日本語で読む →
• 論文人間追跡ロボティクス2019/9/1

  ロボット搭載ToFレーザ測距センサによる人間位置の検出と追跡

  ロボットの各リンクに円形配置したToFレーザ測距センサのみを用い、疎な3D点群からニューラルネットで人間の足元位置を推定し、パーティクルフィルタで追跡する手法を提案した。

  原題: Human Position Detection & Tracking with On-robot Time-of-Flight Laser Ranging Sensors ／ Sarthak Arora, Shitij Kumar, Ferat Sahin

  日本語で読む →
• 論文マルチロボット計画ロボティクス2019/9/1

  競合ベース探索による表現最適なマルチロボット動作計画

  異種エージェントの連続空間におけるマルチエージェント動作計画を、競合ベース探索(CBS)を拡張して解く手法を提案し、最大32エージェントや8自由度マニピュレータのチームで高速かつ高品質な計画を実現した。

  原題: Representation-Optimal Multi-Robot Motion Planning using Conflict-Based Search ／ Irving Solis, Read Sandström, James Motes 他

  日本語で読む →
• 論文触覚ロボティクス2019/9/1

  触覚テクスチャ生成のための動作条件付きモデルの学習

  視覚触覚センサとユーザ動作を入力に、素材ごとに別モデルを必要とせず全素材を統合した動作条件付きモデルで触覚振動フィードバック用の加速度を予測する手法を提案した。

  原題: Learning an Action-Conditional Model for Haptic Texture Generation ／ Negin Heravi, Wenzhen Yuan, Allison M. Okamura 他

  日本語で読む →
• 論文自動運転/強化学習ロボティクス2019/9/1

  深層強化学習で密集交通をすり抜ける自動運転

  深層強化学習を用いて、他車の協調性を引き出しながら密集交通の中で車線変更や合流を行う連続制御ポリシーを学習し、モデル予測制御を上回る性能を示した論文。

  原題: Driving in Dense Traffic with Model-Free Reinforcement Learning ／ Dhruv Mauria Saxena, Sangjae Bae, Alireza Nakhaei 他

  日本語で読む →
• 論文ゲーム理論/信念空間計画ロボティクス2019/9/1

  信念空間における確率的動的ゲーム

  不確実性下で他エージェントと相互作用するためのゲーム理論的POMDPをガウス信念空間のiLQGで解き、追跡・誘導・レースに応用した研究。

  原題: Stochastic Dynamic Games in Belief Space ／ Wilko Schwarting, Alyssa Pierson, Sertac Karaman 他

  日本語で読む →
• 論文強化学習探索ロボティクス2019/9/1

  新規性と驚きによる到達可能な結果空間の教師なし学習と探索

  高次元観測からタスク非依存に多様な方策を探索するTAXONSを提案し、オートエンコーダで構築した低次元結果空間と再構成誤差を探索の駆動力に用いて、真の結果空間の広範囲をカバーする制御器群を獲得できることを示した。

  原題: Unsupervised Learning and Exploration of Reachable Outcome Space ／ Giuseppe Paolo, Alban Laflaquière, Alexandre Coninx 他

  日本語で読む →