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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: 2019/6/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集

• 論文sim2realロボティクス2019/6/1

  点群予測ネットワークを用いたSim-to-Real把持のデータ効率学習

  シミュレーションと少数の実世界RGBD撮影からドメイン不変な3D点群表現を学習し、実世界把持データなしで多様な物体の卓上把持を実現した。

  原題: Data-Efficient Learning for Sim-to-Real Robotic Grasping using Deep Point Cloud Prediction Networks ／ Xinchen Yan, Mohi Khansari, Jasmine Hsu 他

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• 論文動作計画ロボティクス2019/6/1

  強化学習を活用したニューラル動作計画

  画像とロボット状態から次の状態を予測するニューラル動作計画を強化学習で学習し、教師あり学習より高精度で従来のサンプリング手法より高速に計画できることを示した。

  原題: Harnessing Reinforcement Learning for Neural Motion Planning ／ Tom Jurgenson, Aviv Tamar

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• 論文ドローンロボティクス2019/6/1

  小型無人航空機における計算資源の役割

  計算能力がドローンの飛行時間やエネルギー消費にどう影響するかを解析・シミュレーション・実機評価で調べ、サイバー・フィジカル協調設計の重要性を示した研究。

  原題: The Role of Compute in Autonomous Aerial Vehicles ／ Behzad Boroujerdian, Hasan Genc, Srivatsan Krishnan 他

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• 論文障害物回避ロボティクス2019/6/1

  イベントカメラで動的障害物を回避する深層学習ドローン制御

  単一のイベントカメラと機上計算のみで、クアッドロータが複数の動く障害物を回避する深層学習手法を提案し、シミュレーション学習から実世界へ直接転移させて70%の成功率を達成した。

  原題: EVDodgeNet: Deep Dynamic Obstacle Dodging with Event Cameras ／ Nitin J. Sanket, Chethan M. Parameshwara, Chahat Deep Singh 他

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• 論文軌道計画ロボティクス2019/6/1

  Bスプラインを活用したクアッドロータ向け効率的キノダイナミック再計画フレームワーク

  Bスプラインの性質を利用し、非静止初期状態にも対応しつつ安全性と動的実現性を保証するクアッドロータの軌道再計画手法を提案し、機上実験で有効性を示した。

  原題: An Efficient B-spline-Based Kinodynamic Replanning Framework for Quadrotors ／ Wenchao Ding, Wenliang Gao, Kaixuan Wang 他

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• 論文軌道予測機械学習2019/6/1

  デュアルLSTMによる意図認識を考慮した周辺車両の長期軌道予測

  2段のLSTMを用いて周辺車両の運転意図を推定し、その結果を踏まえて5秒先までの長期軌道を高精度に予測する手法を提案した。

  原題: Intention-aware Long Horizon Trajectory Prediction of Surrounding Vehicles using Dual LSTM Networks ／ Long Xin, Pin Wang, Ching-Yao Chan 他

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• 論文SLAMロボティクス2019/6/1

  変形環境における可観測時系列に基づくSLAMアルゴリズム

  変形する環境でのSLAMにおいて、従来のEmbedded Deformationグラフが可観測でないことを示し、過去形状の線形結合で変形を近似する新手法を提案してロボット姿勢推定の曖昧さを解消した。

  原題: An observable time series based SLAM algorithm for deforming environment ／ Jingwei Song, Liang Zhao, Shoudong Huang 他

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• 論文追跡ロボティクス2019/6/1

  RoadTrack: 密集・異種環境における道路エージェントのリアルタイム追跡

  歩行者・二輪車・車・バスなどが混在する密集交通映像で、衝突回避と相互作用をモデル化した新運動モデルSimCAIにより道路エージェントをリアルタイム追跡する手法を提案した。

  原題: RoadTrack: Realtime Tracking of Road Agents in Dense and Heterogeneous Environments ／ Rohan Chandra, Uttaran Bhattacharya, Tanmay Randhavane 他

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• 論文水中ナビゲーションロボティクス2019/6/1

  マルチモーダル知覚を用いた深海自己位置推定のための適応型ナビゲーション手法

  陸上ロボティクスの点群生成・平面表現・位置合わせを水中に応用し、粗い確率マップでノイズを除去する2段階の適応型ナビゲーションで深海での自己位置推定精度を向上させた。

  原題: Adaptive Navigation Scheme for Optimal Deep-Sea Localization Using Multimodal Perception Cues ／ Arturo Gomez Chavez, Qingwen Xu, Christian A. Mueller 他

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• 論文強化学習cs.MM2019/6/1

  自然言語ナレーションをStarCraft IIのゲーム状態に接地する相互埋め込みモデル

  自然言語の指示をゲーム状態と同じ高次元空間に埋め込む相互埋め込みモデルを提案し、報酬形成による強化学習の改善可能性を示した。

  原題: Grounding Natural Language Commands to StarCraft II Game States for Narration-Guided Reinforcement Learning ／ Nicholas Waytowich, Sean L. Barton, Vernon Lawhern 他

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• 論文状態推定制御2019/6/1

  適応到着コストを用いた有界外乱下の非線形系に対する移動ホライズン推定のロバスト安定性

  非線形検出可能系に対し、適応到着コストに基づく移動ホライズン推定器のロバスト安定性と真状態への収束を証明し、シミュレーションで既存手法と比較した。

  原題: Robust stability of moving horizon estimation for nonlinear systems with bounded disturbances using adaptive arrival cost ／ Nestor N. Deniz, Marina H. Murillo, Guido Sanchez 他

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• 論文sim2realロボティクス2019/6/1

  ベイズ推論による適応的ドメインランダム化フレームワークBayesSim

  シミュレータのパラメータをベイズ的に推定するBayesSimを提案し、実機軌道から事後分布を求めてSim2Realのドメインランダム化に活用できることを示した。

  原題: BayesSim: adaptive domain randomization via probabilistic inference for robotics simulators ／ Fabio Ramos, Rafael Carvalhaes Possas, Dieter Fox

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• 論文モデルベース設計ロボティクス2019/6/1

  ロボットコントローラの迅速なプロトタイピングと配備を可能にする汎用同期データフローアーキテクチャ

  モデルベース設計で生成したロボットコントローラを効率的に試作・配備するための、アクター指向フレームワークとパイプラインからなるソフトウェアアーキテクチャを提案し、iCubヒューマノイドのバランス制御に適用して有効性を示した。

  原題: A Generic Synchronous Dataflow Architecture to Rapidly Prototype and Deploy Robot Controllers ／ Diego Ferigo, Silvio Traversaro, Francesco Romano 他

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• 論文予測ロボティクス2019/6/1

  高精細地図と効率的な畳み込みネットワークを用いた脆弱な道路利用者の動き予測

  高精細地図と周囲を鳥瞰図画像に変換し、高速な畳み込みネットワークで歩行者や自転車などの脆弱な道路利用者の将来の動きを予測する手法を提案した論文。

  原題: Predicting Motion of Vulnerable Road Users using High-Definition Maps and Efficient ConvNets ／ Fang-Chieh Chou, Tsung-Han Lin, Henggang Cui 他

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• 論文意味マッピング画像認識2019/6/1

  セマンティックテクスチャメッシュによるラベル伝播を用いた半教師あり意味マッピング

  シーン形状をメッシュ、意味情報を独立解像度のテクスチャとして保持し、個別視点のセグメンテーションを反復的に再学習・融合することで時空間的に一貫した意味地図を構築する手法を提案した。

  原題: Semi-Supervised Semantic Mapping through Label Propagation with Semantic Texture Meshes ／ Radu Alexandru Rosu, Jan Quenzel, Sven Behnke

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• 論文ロボット概念知識AI2019/6/1

  マルチモーダル特性データセットからロボット中心の家庭用品概念知識へ

  物体の物理的・機能的特性を10種類抽出し、教師なしクラスタリングで記号化してロボット視点の概念知識を生成する枠組みを提案し、110家庭用品のデータセットで評価した。

  原題: From Multi-modal Property Dataset to Robot-centric Conceptual Knowledge About Household Objects ／ Madhura Thosar, Christian A. Mueller, Georg Jaeger 他

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• 論文ソフトロボティクスcond-mat.soft2019/6/1

  柔軟な機械的メタマテリアルでソフトロボットをプログラミングする

  大きく変形する機械的メタマテリアルの複雑な挙動を活用し、ソフトロボットの性能を高める手法を提案した論文。

  原題: Programming Soft Robots with Flexible Mechanical Metamaterials ／ Ahmad Rafsanjani, Katia Bertoldi, André R. Studart

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• 論文航空画像分類画像認識2019/6/1

  UAV搭載の軽量CNNによる災害対応向け航空画像分類

  災害対応用の航空画像データセットAIDERを構築し、組み込み環境で効率的に動く軽量CNNを開発して既存モデルより約3倍高速かつ高精度を維持できることを示した。

  原題: Deep-Learning-Based Aerial Image Classification for Emergency Response Applications Using Unmanned Aerial Vehicles ／ Christos Kyrkou, Theocharis Theocharides

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• 論文マルチモーダル能動学習機械学習2019/6/1

  深層強化学習によるマルチモーダル能動学習：人間データからのユーザ状態推定

  深層強化学習を用いてマルチモーダルデータの能動的選択方策を最適化し、ラベル付けコストを抑えつつユーザ状態（エンゲージメント）を高精度に推定する手法を提案した。

  原題: Multi-modal Active Learning From Human Data: A Deep Reinforcement Learning Approach ／ Ognjen Rudovic, Meiru Zhang, Bjorn Schuller 他

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• 論文群制御cs.MA2019/6/1

  群ロボティクスにおけるバッテリーエネルギー効率の最大化

  群れ全体のエネルギー消費を抑えつつ物体収集タスクの性能を高めるため、バッテリー上限・下限のしきい値を動的に調整するエネルギー管理手法を提案した。

  原題: Maximizing Energy Battery Efficiency in Swarm Robotics ／ Anthony Chen, John Harwell, Maria Gini

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• 論文ナビゲーションロボティクス2019/6/1

  多様な軌道候補を生成する階層型ネットワーク

  周囲環境から複数の将来軌道候補を提案する2段階CNNを構築し、屋内外の実環境で多様な経路生成の有効性を示した。

  原題: A Hierarchical Network for Diverse Trajectory Proposals ／ Sriram N. N., Gourav Kumar, Abhay Singh 他

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• 論文連続体ロボットロボティクス2019/6/1

  モーメント結合効果とモデル校正による連続体ロボットの平衡変調の簡易運動学

  連続体ロボットのマイクロスケール運動を、サブセグメント間のモーメント結合を表す2つの校正パラメータでモデル化し、実験で見られた転換点挙動を再現できる簡易運動学を提案した論文。

  原題: Simplified Kinematics of Continuum Robot Equilibrium Modulation via Moment Coupling Effects and Model Calibration ／ Long Wang, Giuseppe Del Giudice, Nabil Simaan

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• 論文強化学習/インターフェース機械学習2019/6/1

  エージェント設計のための拡張可能な対話型インターフェース

  複雑なタスクを報酬関数で指定する代わりに、ユーザーが既存ポリシーを切り替えながらデモンストレーションを行い、それに基づいて新ポリシーを学習する対話型インターフェースを提案。Lunar Landerで有効性を示した。

  原題: An Extensible Interactive Interface for Agent Design ／ Matthew Rahtz, James Fang, Anca D. Dragan 他

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• 論文視覚オドメトリロボティクス2019/6/1

  SGANVO：積層GANによる教師なし視覚オドメトリと深度推定

  積層型GANを用いて、単眼画像から教師なしで深度と自己運動を推定する視覚オドメトリ手法を提案した論文。

  原題: SGANVO: Unsupervised Deep Visual Odometry and Depth Estimation with Stacked Generative Adversarial Networks ／ Tuo Feng, Dongbing Gu

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• 論文キャリブレーションロボティクス2019/6/1

  移動ロボット向けマルチセンサ外部キャリブレーションの自動化手法

  移動ロボットに搭載したLidar・深度・RGBカメラなど異種センサ間の6DoF外部キャリブレーションを、運動情報と地面観測から自動推定する手法を提案し、単眼カメラのスケール曖昧性も明示的に扱う。

  原題: Automatic Multi-Sensor Extrinsic Calibration for Mobile Robots ／ David Zuñiga-Noël, Jose-Raul Ruiz-Sarmiento, Ruben Gomez-Ojeda 他

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• 論文交通シミュレーションロボティクス2019/6/1

  ガウス確率場による多車両インタラクションシナリオのモデリング

  確率的ベクトル場とノンパラメトリックベイズ学習を用いて自然交通データから多車両の相互作用パターンを抽出し、有限次元で再現可能な形で交通シナリオを生成する手法を提案した。

  原題: Modeling Multi-Vehicle Interaction Scenarios Using Gaussian Random Field ／ Yaohui Guo, Vinay Varma Kalidindi, Mansur Arief 他

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• 論文球体ロボットロボティクス2019/6/1

  3次元地形を転がる球体ロボットの運動学

  球体ロボットが一般的な3次元表面上を転がる際の運動学方程式を導出し、機構分類と経路追従制御の有効性をシミュレーションで検証した論文。

  原題: Kinematics of Spherical Robots Rolling Over 3D Terrains ／ Saeed Moazami, Hassan Zargarzadeh, Srinivas Palanki

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• 論文マルチモーダル学習画像認識2019/6/1

  視覚と触覚をつなぐクロスモーダル予測

  視覚と触覚の相互変換を実現するため、ロボットに両センサーを搭載して大規模データセットを収集し、スケール差を考慮した条件付き敵対的モデルで触覚から視覚、視覚から触覚の生成を行う。

  原題: Connecting Touch and Vision via Cross-Modal Prediction ／ Yunzhu Li, Jun-Yan Zhu, Russ Tedrake 他

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• 論文模倣学習機械学習2019/6/1

  単一の観察デモンストレーションから学ぶ強化学習型逆動力学モデリング

  デモンストレータの行動情報を必要とせず、単一の観察軌道から逆動力学モデルを強化学習で学習するRIDMを提案し、シミュレーションと実機UR5で有効性を示した。

  原題: RIDM: Reinforced Inverse Dynamics Modeling for Learning from a Single Observed Demonstration ／ Brahma S. Pavse, Faraz Torabi, Josiah P. Hanna 他

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• 論文強化学習・探索ロボティクス2019/6/1

  非一様状態表現を用いた強化学習による適応的探索

  探索領域を非一様にサンプリングし、強化学習に基づく非近視眼的経路生成で確率質量を効率的にカバーする探索アルゴリズムを提案した論文。

  原題: Reinforcement Learning with Non-uniform State Representations for Adaptive Search ／ Sandeep Manjanna, Herke van Hoof, Gregory Dudek

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