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: 2019/7/1 ／ 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 →- 論文機構設計ロボティクス
浮遊変位-力変換機構：ロボット機構としての提案
線形ばねとその逆特性ばねを直列に組み合わせ、理論上ゼロの操作力で変位を力に変換できる機構を提案し、非円形プーリを用いた試作で検証した。
原題: Floating Displacement-Force Conversion Mechanism as a Robotic Mechanism ／ Kenjiro Tadakuma, Tori Shimizu, Sosuke Hayashi 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
触覚センシングと深層キャリブレーションを用いた把持
力覚触覚センシングによるフィードバックでロボットの把持を制御し、深層学習によるキャリブレーションでセンサのバイアスを補正する手法を実機で評価した。
原題: Grasping Using Tactile Sensing and Deep Calibration ／ Masoud Baghbahari, Aman Behal
日本語で読む → - 論文サンプリングベース計画ロボティクス
LEGO: 経験を活用したサンプリングベース計画のためのロードマップ生成
過去の計画経験からCVAEを用いてロードマップを生成する際、ボトルネック領域かつ多様なサンプルのみを学習対象とすることで、複雑な障害物配置や訓練・テスト間のミスマッチに頑健なロードマップ生成手法LEGOを提案した。
原題: LEGO: Leveraging Experience in Roadmap Generation for Sampling-Based Planning ／ Rahul Kumar, Aditya Mandalika, Sanjiban Choudhury 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
混雑環境での把持のための物体移動を学習するロボット
把持確率を高めるように物体をずらす動作と把持を自己教師あり学習で同時に獲得し、ビンピッキングで箱を空にできる実世界システムを実現した。
原題: Robot Learning of Shifting Objects for Grasping in Cluttered Environments ／ Lars Berscheid, Pascal Meißner, Torsten Kröger
日本語で読む → - 論文強化学習ロボティクス
環境を探るインタラクションポリシー
強化学習で未知環境に適応するため、まず環境の特性を探るEPIポリシーを学習し、その情報をタスクポリシーの入力に用いる手法を提案。遷移予測性に基づく報酬で学習し、新規環境での性能を向上させた。
原題: Environment Probing Interaction Policies ／ Wenxuan Zhou, Lerrel Pinto, Abhinav Gupta
日本語で読む → - 論文3D物体認識画像認識
より深く見てより良く認識する：オープンエンド3D物体認識のための共有トピックとカテゴリ固有辞書の学習
物体カテゴリと局所特徴を同時に教師なしで学習し、新規物体の追加に逐次対応できるオープンエンド3D物体認識手法を提案。カテゴリ共通の潜在トピックとカテゴリ固有辞書を併用し、少ない学習例でも高精度を実現した。
原題: Look Further to Recognize Better: Learning Shared Topics and Category-Specific Dictionaries for Open-Ended 3D Object Recognition ／ S. Hamidreza Kasaei
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
器用なロボットハンドでルービックキューブを解く学習手法
階層型深層強化学習で計画と操作を分離し、24自由度の多指ハンドでルービックキューブを解く手法を提案。1400個のランダムなキューブで平均90.3%の成功率を達成した。
原題: Learning to Solve a Rubik's Cube with a Dexterous Hand ／ Tingguang Li, Weitao Xi, Meng Fang 他
日本語で読む → - 論文ロボットIoT連携ロボティクス
ロボットとIoT連携のための安定化フィードバック型エピソード記憶と在宅サービス提供フレームワーク
ユーザー行動を逐次学習するフィードバック付き記憶ネットワークと、ロボットとIoTの相乗効果を活かしたスマートホーム向けサービス提供フレームワークを提案し、実験で性能を検証した。
原題: A Stabilized Feedback Episodic Memory (SF-EM) and Home Service Provision Framework for Robot and IoT Collaboration ／ Ue-Hwan Kim, Jong-Hwan Kim
日本語で読む → - 論文人間ロボット協働ロボティクス
人間とロボットの協働における軌道前進手法
人間との物理的インタラクションを利用して参照軌道に沿った作業を前進させる条件を数学的に導出し、iCubヒューマノイドでシミュレーションと実機実験により検証した。
原題: Trajectory Advancement during Human-Robot Collaboration ／ Yeshasvi Tirupachuri, Gabriele Nava, Lorenzo Rapetti 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
TuneNet：ワンショット残差チューニングによるシステム同定とSim-to-Realタスク転移
1回の観測と最小限のシミュレーションでモデル間のパラメータ差を反復的に推定する手法を提案し、システム同定と実機へのタスク転移を実現した。
原題: TuneNet: One-Shot Residual Tuning for System Identification and Sim-to-Real Robot Task Transfer ／ Adam Allevato, Elaine Schaertl Short, Mitch Pryor 他
日本語で読む → - 論文人間ロボット協調cs.MA
人間-ロボット協調作業中の生理反応モニタリングフレームワーク
人間とロボットの協調作業中に、ロボットの動きを刺激として人間の生理反応を連続計測・同期するフレームワークを提案し、事例と可視化ツールを示した。
原題: A Framework for Monitoring Human Physiological Response during Human Robot Collaborative Task ／ Celal Savur, Shitij Kumar, Ferat Sahin
日本語で読む → - 論文歩行機械学習
4.5分のデータで四足歩行を実現するモデルベース強化学習
四足ロボットの歩行をわずか4.5分の実機データで学習するモデルベース手法を提案し、複数ステップ予測損失と遅延対応MPC、脚軌道の事前知識でリアルタイムかつ安全な歩行を実現した。
原題: Data Efficient Reinforcement Learning for Legged Robots ／ Yuxiang Yang, Ken Caluwaerts, Atil Iscen 他
日本語で読む → - 論文SLAMeess.IV
敵対的深度予測で強化された内視鏡SLAM
単眼内視鏡画像から敵対的学習で深度を予測し、SLAMに統合することで消化管内の高密度な3次元再構成を可能にした研究。
原題: SLAM Endoscopy enhanced by adversarial depth prediction ／ Richard J. Chen, Taylor L. Bobrow, Thomas Athey 他
日本語で読む → - 論文ナビゲーション評価ロボティクス
動的時系列ワーピングによる指示条件付きナビゲーションの汎用評価
指示に従って経路を辿るナビゲーションエージェントの評価に動的時系列ワーピング(DTW)を導入し、参照経路との類似度を測るnDTWと成功経路に限定したSDTWを提案した論文。人間の類似度判断とよく一致し、強化学習の報酬としても性能を向上させる。
原題: General Evaluation for Instruction Conditioned Navigation using Dynamic Time Warping ／ Gabriel Ilharco, Vihan Jain, Alexander Ku 他
日本語で読む → - 論文歩行者認識画像認識
単一2D姿勢から歩行者の移動状態を推定
歩行者の横断・非横断に加え車両進行方向に沿って歩く状態も含めた3状態を、単一の2D姿勢から浅いニューラルネットで高精度に識別する手法を提案した。
原題: Estimating Pedestrian Moving State Based on Single 2D Body Pose ／ Zixing Wang, Nikolaos Papanikolopoulos
日本語で読む → - 論文セグメンテーション画像認識
RGBと深度を別々に活用する未知物体インスタンスセグメンテーション
合成RGBと合成深度を別々に用いる2段階手法を提案し、卓上環境の未知物体を高精度にセグメンテーションしてロボット把持に応用した。
原題: The Best of Both Modes: Separately Leveraging RGB and Depth for Unseen Object Instance Segmentation ／ Christopher Xie, Yu Xiang, Arsalan Mousavian 他
日本語で読む → - 論文物体中心生成モデル機械学習
GENESIS: 物体中心潜在表現による生成的シーン推論とサンプリング
物体間の関係を捉え、3D視覚シーンの分解と新規シーン生成の両方を可能にする初の物体中心生成モデルGENESISを提案した。
原題: GENESIS: Generative Scene Inference and Sampling with Object-Centric Latent Representations ／ Martin Engelcke, Adam R. Kosiorek, Oiwi Parker Jones 他
日本語で読む → - 論文認知発達ロボティクス画像認識
指差しが数え学習に与える影響：神経ロボティクスモデル
iCubロボットシミュレータの指差しデータで学習する神経ロボティクスモデルを構築し、ジェスチャーが数え学習に寄与することを子どもの発達と同様の傾向で示した。
原題: Influence of Pointing on Learning to Count: A Neuro-Robotics Model ／ Leszek Pecyna, Angelo Cangelosi
日本語で読む → - 論文可変インピーダンス制御ロボティクス
接触を伴う繊細なタスクのための可変インピーダンス制御の学習
接触の不確実性があるタスクに対し、関節空間のインピーダンスと目標位置を出力する方策を強化学習で学習し、トルク制御や位置制御より堅牢な性能を示した。解釈性と実機転移を促す正則化報酬も提案。
原題: Learning Variable Impedance Control for Contact Sensitive Tasks ／ Miroslav Bogdanovic, Majid Khadiv, Ludovic Righetti
日本語で読む → - 論文強化学習/外乱ロバスト制御ロボティクス
外乱オブザーバ統合型強化学習による未知の過大時変外乱の能動的除去
RNNで未知の時変外乱を推定・予測するオブザーバと制御器を強化学習で統合し、制御能力を超える外乱にも能動的に対抗するDOB-Netを提案した論文。
原題: DOB-Net: Actively Rejecting Unknown Excessive Time-Varying Disturbances ／ Tianming Wang, Wenjie Lu, Zheng Yan 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
状況に応じて事前方策群を自動選択するロボットのオンライン適応手法
多様な状況ごとに方策群(レパートリー)を用意し、現在の状況が不明なときでも最も有用な事前方策を選択して計画するAPROLを提案し、物体押しや脚損傷した六脚ロボットの目標到達で有効性を示した論文。
原題: Adaptive Prior Selection for Repertoire-based Online Adaptation in Robotics ／ Rituraj Kaushik, Pierre Desreumaux, Jean-Baptiste Mouret
日本語で読む → - 論文AR/医療ロボティクスロボティクス
反射型ARディスプレイによる医療ロボットの仮想現実位置合わせ手法
頭部装着型ARで複数視点の拡張情報を同時提示する反射型ARディスプレイを提案し、手術ロボットアームと仮想計画の位置合わせ精度を向上させた。
原題: Reflective-AR Display: An Interaction Methodology for Virtual-Real Alignment in Medical Robotics ／ Javad Fotouhi, Tianyu Song, Arian Mehrfard 他
日本語で読む → - 論文模倣学習ロボティクス
グラフ構造を用いた視覚的模倣学習
作業空間と教師のデモ映像から対応する視覚実体を検出し、その相対的な空間配置の一致度を報酬として操作スキルを模倣する手法を提案した論文。
原題: Graph-Structured Visual Imitation ／ Maximilian Sieb, Zhou Xian, Audrey Huang 他
日本語で読む → - 論文認識/クラスタリング機械学習
自動運転レーダーデータのための多段クラスタリングフレームワーク
レーダー点群から静的背景を除去した後、低次元空間でのクラスタリングと特徴抽出による再クラスタリングの二段階で物体を統合する手法を提案し、その有効性を評価した。
原題: A Multi-Stage Clustering Framework for Automotive Radar Data ／ Nicolas Scheiner, Nils Appenrodt, Jürgen Dickmann 他
日本語で読む → - 論文姿勢推定画像認識
深層学習とフォトリアル描画による宇宙機の姿勢推定
Unreal Engine 4製シミュレータURSOで学習データを生成し、方向の曖昧さをガウス混合で扱う深層学習により、単眼画像から宇宙機の6D姿勢を推定する手法を提案した。
原題: Deep Learning for Spacecraft Pose Estimation from Photorealistic Rendering ／ Pedro F. Proenca, Yang Gao
日本語で読む → - 論文選好学習ロボティクス
能動的選好学習によるロボット行動のユーザ仕様改善：フレームワークと評価
ユーザが指定した制約の重要度を選択肢間の選好から学習し、仕様を反復修正することでロボット性能を大幅に向上させる枠組みを提案し、産業施設の運搬タスクで有効性を示した。
原題: Improving User Specifications for Robot Behavior through Active Preference Learning: Framework and Evaluation ／ Nils Wilde, Alexandru Blidaru, Stephen L. Smith 他
日本語で読む → - 論文軌道予測画像認識
決定点過程を用いた多様な軌道予測
歩行者などの将来軌道を多様かつ尤もらしく予測するため、決定点過程(DPP)に基づく多様性損失で多様性サンプリング関数を学習する手法を提案した。
原題: Diverse Trajectory Forecasting with Determinantal Point Processes ／ Ye Yuan, Kris Kitani
日本語で読む → - 論文軌道予測画像認識
GRIP++: 自動運転のためのグラフベース相互作用認識型軌道予測の改良
固定グラフと動的グラフを併用して交通エージェントの軌道を予測するGRIP++を提案し、ApolloScapeデータセットで最先端精度を達成した論文。
原題: GRIP++: Enhanced Graph-based Interaction-aware Trajectory Prediction for Autonomous Driving ／ Xin Li, Xiaowen Ying, Mooi Choo Chuah
日本語で読む → - 論文状態推定ロボティクス
切替線形システムを用いた高精度IMUプリインテグレーション
連続するIMU計測間で機体座標系の加速度と角速度が一定と仮定する切替線形システム型のIMU積分モデルを提案し、既存手法より高精度なことを実験で示した論文。
原題: Accurate IMU Preintegration Using Switched Linear Systems For Autonomous Systems ／ John Henawy, Zhengguo Li, Wei Yun Yau 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
不確実性下での階層的計画のためのハイブリッド物体運動学の学習
物体運動データから動作条件付き推論で変化点を検出し、局所運動モデルを推定してハイブリッドオートマトンに変換、階層的POMDP計画と組み合わせる手法MICAHを提案した。
原題: Learning Hybrid Object Kinematics for Efficient Hierarchical Planning Under Uncertainty ／ Ajinkya Jain, Scott Niekum
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