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: 2019/6/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集

• 論文データ駆動制御ロボティクス2019/6/1

  クープマン作用素を用いたデータ駆動制御のためのダイナミクスの能動学習

  非線形系をクープマン作用素で線形表現し、情報理論に基づく能動学習制御器でロボットのダイナミクスを効率的に学習・制御する手法を提案し、クアッドコプターで検証した。

  原題: Active Learning of Dynamics for Data-Driven Control Using Koopman Operators ／ Ian Abraham, Todd D. Murphey

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• 論文群制御ロボティクス2019/6/1

  勾配計算に基づくシンプルな群れ探索アルゴリズム

  限られた通信範囲と記憶容量を持つ群れロボットが、他ロボットからの引力・斥力信号に応じてランダムウォークの旋回確率を調整し、未知環境で効率的に目標を探索・回収するアルゴリズムを提案した。

  原題: Simple Swarm Foraging Algorithm Based on Gradient Computation ／ Simon O. Obute, Mehmet R. Dogar, Jordan H. Boyle

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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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• 論文障害物回避ロボティクス2019/6/1

  低次元幾何記述子による汎化可能な障害物回避のための結合項学習

  環境の低次元幾何記述子を用いて、学習と動的運動プリミティブを組み合わせた階層的枠組みで、汎化性の高い反応的な障害物回避行動を生成する手法を提案した。

  原題: Learning Generalisable Coupling Terms for Obstacle Avoidance via Low-dimensional Geometric Descriptors ／ Èric Pairet, Paola Ardón, Michael Mistry 他

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• 論文自律走行ロボティクス2019/6/1

  NeuroTrajectory：自律走行のための局所状態軌道学習への神経進化的アプローチ

  遺伝的アルゴリズムで深層ニューラルネットワークの集団を訓練し、知覚・計画ネットワークが有限予測期間にわたる自車の状態軌道を推定する多目的神経進化手法を提案。

  原題: NeuroTrajectory: A Neuroevolutionary Approach to Local State Trajectory Learning for Autonomous Vehicles ／ Sorin Grigorescu, Bogdan Trasnea, Liviu Marina 他

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• 論文行動予測画像認識2019/6/1

  道路のルール：意味的相互作用の畳み込みモデルによる運転行動予測

  高精度な3D知覚情報と詳細な意味地図を空間グリッド上で統合し、畳み込みモデルで車両や環境との相互作用を学習して将来の運転行動を予測する手法を提案し、新データセットで有効性を示した。

  原題: Rules of the Road: Predicting Driving Behavior with a Convolutional Model of Semantic Interactions ／ Joey Hong, Benjamin Sapp, James Philbin

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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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• 論文センサーフュージョン画像認識2019/6/1

  RGBとLiDARの融合による自動運転向け3Dセマンティックセグメンテーション

  RGB画像をLiDARの極座標グリッド表現に変換し、早期・中間・ハイブリッド融合アーキテクチャを設計することで、LiDAR単独よりmIoUを10%改善した3Dセマンティックセグメンテーション手法を提案した論文。

  原題: RGB and LiDAR fusion based 3D Semantic Segmentation for Autonomous Driving ／ Khaled El Madawy, Hazem Rashed, Ahmad El Sallab 他

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• 論文マニピュレーションロボティクス2019/6/1

  エンドエフェクタ空間における可変インピーダンス制御：接触の多いタスクのための強化学習アクション空間

  接触を伴うマニピュレーションタスク向けに、エンドエフェクタ空間での可変インピーダンス制御を強化学習のアクション空間として提案し、サンプル効率・省エネルギー・安全性の面で優れることを3つのタスクで示した。

  原題: Variable Impedance Control in End-Effector Space: An Action Space for Reinforcement Learning in Contact-Rich Tasks ／ Roberto Martín-Martín, Michelle A. Lee, Rachel Gardner 他

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• 論文被覆計画ロボティクス2019/6/1

  エネルギー制約付きオンライン被覆経路計画の定数近似アルゴリズム

  限られたエネルギーで未知環境を探索し充電を挟みながら全領域を被覆する問題に対し、経路長を最適解の定数倍に抑えるDFSベースの探索戦略を提案した。

  原題: A Constant-Factor Approximation Algorithm for Online Coverage Path Planning with Energy Constraint ／ Ayan Dutta, Gokarna Sharma

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• 論文ナビゲーションロボティクス2019/6/1

  高精度位置推定に依存しないナビゲーション: 目標指向ナビゲーションコストマップの弱教師学習

  GPSレベルの粗い位置推定と生の知覚データ・公開地図から、条件付き敵対的生成ネットワークで目標指向経路を生成し、ナビゲーションコストマップを描画する弱教師学習フレームワークを提案した。

  原題: Towards navigation without precise localization: Weakly supervised learning of goal-directed navigation cost map ／ Huifang Ma, Yue Wang, Li Tang 他

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• 論文自動運転ロボティクス2019/6/1

  自動運転のサーベイ：実践と新興技術

  自動運転システムの課題・アーキテクチャ・主要機能（自己位置推定、地図構築、知覚、計画、HMI）を概観し、実車でアルゴリズム比較を行ったサーベイ論文。

  原題: A Survey of Autonomous Driving: Common Practices and Emerging Technologies ／ Ekim Yurtsever, Jacob Lambert, Alexander Carballo 他

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• 論文歩行ロボティクス2019/6/1

  ヒューマノイドのバランス回復における代表的な倒立振子モデルの比較研究

  ヒューマノイドロボットの押し外力に対するバランス回復を目的に、代表的な倒立振子系の抽象力学モデルを理論的・数値的に比較し、Linear Inverted Pendulum Plus Flywheelの拡張版が最も安定回復に優れることを示した。

  原題: Comparison Study of Well-Known Inverted Pendulum Models for Balance Recovery in Humanoid Robot ／ Mohammadreza Kasaei, Nuno Lau, Artur Pereira

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• 論文群制御ロボティクス2019/6/1

  走化性を利用した群ロボットの仮想フェンス

  微生物の走化性を模倣し、境界のない環境で群ロボットを巣周辺の作業領域に引き戻すアルゴリズムを提案し、シミュレーションと実機で有効性を検証した。

  原題: Chemotaxis Based Virtual Fence for Swarm Robots in Unbounded Environments ／ Simon O. Obute, Mehmet R. Dogar, Jordan H. Boyle

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• 論文物体表現学習ロボティクス2019/6/1

  DensePhysNet：多段動的相互作用による密な物理物体表現の学習

  物体を滑らせたり衝突させたりする動的相互作用を能動的に行い、その視覚観測から摩擦や質量などの物理特性を反映したピクセル単位の密な表現を学習する手法を提案した。

  原題: DensePhysNet: Learning Dense Physical Object Representations via Multi-step Dynamic Interactions ／ Zhenjia Xu, Jiajun Wu, Andy Zeng 他

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• 論文ナビゲーションロボティクス2019/6/1

  エントロピー探索を用いたロボットナビゲーション

  深層Qネットワークによるロボットナビゲーションで、エントロピー探索とε-greedy探索を比較し、シミュレーションと実機で汎化性能を検証した。

  原題: Robotic Navigation using Entropy-Based Exploration ／ Muhammad Usama, Dong Eui Chang

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• 論文自動運転/交通予測ロボティクス2019/6/1

  GAMMA: 自動運転のための汎用エージェント運動モデル

  異種混在する交通エージェントの運動を速度空間での制約付き最適化として予測し、人間の行動状態をパラメータ化することで多様な挙動に対応したリアルタイム予測モデルを提案。

  原題: GAMMA: A General Agent Motion Model for Autonomous Driving ／ Yuanfu Luo, Panpan Cai, Yiyuan Lee 他

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• 論文セマンティックセグメンテーションロボティクス2019/6/1

  時系列一貫性を備えた3D LiDARスキャンの深層セマンティックセグメンテーション

  LiDARスキャンを車・歩行者・自転車に分類するDCNNを提案し、ベイズフィルタで時系列的に一貫した予測を実現した研究。

  原題: DeepTemporalSeg: Temporally Consistent Semantic Segmentation of 3D LiDAR Scans ／ Ayush Dewan, Wolfram Burgard

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• 論文視覚的自己位置推定画像認識2019/6/1

  二分木エンコーディングによる視覚的自己位置推定

  画像検索ベースの視覚的自己位置推定において、二分木構造で特徴を圧縮符号化し、ストレージと推論時間をサブリニアに抑える手法を提案した論文。

  原題: BTEL: A Binary Tree Encoding Approach for Visual Localization ／ Huu Le, Tuan Hoang, Michael Milford

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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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