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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: 2019/3/1 ／ 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 →- 論文模倣学習ロボティクス
カーネル化運動プリミティブを用いた不確実性を考慮した模倣学習
カーネル化運動プリミティブ(KMP)でロボット動作のばらつき・相関・不確実性を予測し、最適制御器融合と組み合わせることで、不確実な状況では安全に振る舞い、部分的な実演から複雑なタスクを最適に遂行できる模倣学習手法を提案した。
原題: Uncertainty-Aware Imitation Learning using Kernelized Movement Primitives ／ João Silvério, Yanlong Huang, Fares J. Abu-Dakka 他
日本語で読む → - 論文オンライン学習ロボティクス
水中ロボットの動力学モデルをオンライン学習するフレームワーク
増分サポートベクター回帰とデータの追加・忘却戦略により、環境変化に応じて水中ロボットの動力学モデルをオンラインで適応学習する枠組みを提案し、シミュレーションと実機で有効性を示した。
原題: A Framework for On-line Learning of Underwater Vehicles Dynamic Models ／ Bilal Wehbe, Marc Hildebrandt, Frank Kirchner
日本語で読む → - 論文外骨格/制御ロボティクス
弾性カフを用いた筋力増幅外骨格のコンプライアンス整形制御
力覚カフに直列ばねを導入し、外骨格のコンプライアンスを設計することで高増幅率でも安定な筋力増幅を実現する「二重コンプライアンス整形」法を提案し、伝達外乱オブザーバで摩擦の影響を軽減した。
原題: Compliance Shaping for Control of Strength Amplification Exoskeletons with Elastic Cuffs ／ Gray Cortright Thomas, Jeremiah M. Coholich, Luis Sentis
日本語で読む → - 論文ロバスト制御制御
不確実な動的システムに対する近似ロバスト制御
不確実な環境下の非線形システムの安全制御のため、サンプリングと保守的近似に基づく2つの計算可能なロバスト制御手法を提案し、自動運転に適用した。
原題: Approximate Robust Control of Uncertain Dynamical Systems ／ Edouard Leurent, Yann Blanco, Denis Efimov 他
日本語で読む → - 論文制御/自動運転制御
自動運転車のためのコンティンジェンシーモデル予測制御
目標経路を追従しつつ、緊急回避用の代替軌道を常に並行して維持するMPCフレームワークを提案し、凍結した左折路での実験で有効性を示した。
原題: Contingency Model Predictive Control for Automated Vehicles ／ John P. Alsterda, Matthew Brown, J. Christian Gerdes
日本語で読む → - 論文記号回帰機械学習
記号回帰による動的システムの簡潔な解析モデル構築
記号回帰(SNGPとMGGP)を用いて動的システムの簡潔な解析的モデルを自動構築し、倒立振子・移動ロボット・二足歩行ロボットの例で深層ニューラルネットや局所線形回帰より優れることを示した論文。
原題: Constructing Parsimonious Analytic Models for Dynamic Systems via Symbolic Regression ／ Erik Derner, Jiří Kubalík, Nicola Ancona 他
日本語で読む → - 論文人間ロボット協調ロボティクス
ロバストな計画認識と軌道予測による人間とロボットの協調改善
人間の計画認識と軌道予測を統合し、ロボットが人間の意図を先読みして安全かつ効率的に協働できるフレームワークを提案した論文。
原題: Towards Better Human Robot Collaboration with Robust Plan Recognition and Trajectory Prediction ／ Yujiao Cheng, Liting Sun, Changliu Liu 他
日本語で読む → - 論文自己位置推定ロボティクス
LookUP: 天井カメラのみで実現する鉱山車両のリアルタイム高精度自己位置推定
坑内鉱山車両向けに、天井向きカメラの映像のみからニューラルネットで画素サンプリング戦略を学習しホモグラフィを推定する高精度自己位置推定システムを提案。手動ラベリング不要で約5fpsのリアルタイム動作と平均誤差約1.2mを2つの実鉱山で達成した。
原題: LookUP: Vision-Only Real-Time Precise Underground Localisation for Autonomous Mining Vehicles ／ Fan Zeng, Adam Jacobson, David Smith 他
日本語で読む → - 論文強化学習機械学習
連続制御強化学習のための自己回帰方策
連続制御タスクの探索を改善するため、時間的に滑らかで標準正規分布に従う自己回帰確率過程に基づく方策を提案し、サンプル効率と実機での安全な動作を実証した。
原題: Autoregressive Policies for Continuous Control Deep Reinforcement Learning ／ Dmytro Korenkevych, A. Rupam Mahmood, Gautham Vasan 他
日本語で読む → - 論文3D検出・追跡データセット画像認識
H3Dデータセット：混雑都市環境における全周囲3D多物体検出・追跡
3D LiDARで収集した大規模な全周囲3D多物体検出・追跡用データセットH3Dを構築し、効率的なアノテーション手法と標準ベンチマークを提案した。
原題: The H3D Dataset for Full-Surround 3D Multi-Object Detection and Tracking in Crowded Urban Scenes ／ Abhishek Patil, Srikanth Malla, Haiming Gang 他
日本語で読む → - 論文歩行者検出画像認識
全方位カメラの歪みを活用した深層強化学習によるロバストな歩行者検出
全方位カメラ画像の歪みを前処理で除去せず、深層強化学習で3Dバウンディングボックスを考慮して歩行者の世界座標位置を推定する検出手法を提案した論文。
原題: OmniDRL: Robust Pedestrian Detection using Deep Reinforcement Learning on Omnidirectional Cameras ／ G. Dias Pais, Tiago J. Dias, Jacinto C. Nascimento 他
日本語で読む → - 論文モデルベースRLロボティクス
オンラインガウス過程状態空間モデル：部分観測力学系の学習と計画
逐次到着する時系列データからガウス過程状態空間モデルを破滅的忘却なくオンライン学習する手法を提案し、ベイズフィルタと軌道最適化を組み合わせて部分観測系の強化学習に応用した。
原題: Online Gaussian Process State-Space Model: Learning and Planning for Partially Observable Dynamical Systems ／ Soon-Seo Park, Young-Jin Park, Youngjae Min 他
日本語で読む → - 論文耐故障性/宇宙機cs.AR
低予算で実現する耐故障性ナノ衛星コンピューティング
スレッド単位の粗粒度ロックステップによるソフトウェア耐故障手法をFPGA上のタイル型MPSoCと部分再構成で実装し、故障注入で検証した低コスト高信頼アーキテクチャ。
原題: Fault-Tolerant Nanosatellite Computing on a Budget ／ Christian M. Fuchs, Nadia Murillo, Aske Plaat 他
日本語で読む → - 論文歩行ロボティクス
反復強化学習によるCassieの動的歩行スキル設計
報酬関数を反復ごとに再定義しつつ前回からの逸脱を抑える実用的な強化学習手法を提案し、二足歩行ロボットCassieで様々な歩容・速度の安定歩行とシミュレーションから実機への転移を実現した。
原題: Iterative Reinforcement Learning Based Design of Dynamic Locomotion Skills for Cassie ／ Zhaoming Xie, Patrick Clary, Jeremy Dao 他
日本語で読む → - 論文歩行ロボティクス
深層強化学習による二足歩行制御のメッシュベース安定性解析
5リンク平面二足モデルの深層強化学習ポリシーについて、モンテカルロ法の代わりにメッシュベースの手法で安定性とロバスト性を効率的に評価する枠組みを提案した。
原題: Mesh-based Tools to Analyze Deep Reinforcement Learning Policies for Underactuated Biped Locomotion ／ Nihar Talele, Katie Byl
日本語で読む → - 論文UAV経路計画ロボティクス
山火事などの拡散プロセス監視・介入のための優先度マップ
動的に広がる山火事などのプロセスに対し、UAVの監視・介入優先度マップを生成する最適化手法を提案し、大規模例で有効性を示した。
原題: Priority Maps for Surveillance and Intervention of Wildfires and other Spreading Processes ／ Vera L. J. Somers, Ian R. Manchester
日本語で読む → - 論文動作計画ロボティクス
局所経験を活用したグローバル動作計画
作業空間を局所プリミティブに分解し、各プリミティブでの局所サンプラーをデータベースに記憶して、状況に応じて再利用することで効率的なグローバルサンプリングを実現し、高次元の難問題で大幅な高速化を達成した論文。
原題: Using Local Experiences for Global Motion Planning ／ Constantinos Chamzas, Anshumali Shrivastava, Lydia E. Kavraki
日本語で読む → - 論文自己位置推定ロボティクス
煙霧環境下の飛行ロボット向け熱赤外マーカーと慣性融合による自己位置推定
霧や煙の中でも検出できるよう長波長赤外域で機能する低コストなフィデューシャルマーカーを設計し、熱カメラによる姿勢推定を慣性計測と拡張カルマンフィルタで融合して飛行ロボットの自己位置推定精度を高めた。
原題: Marker based Thermal-Inertial Localization for Aerial Robots in Obscurant Filled Environments ／ Shehryar Khattak, Christos Papachristos, Kostas Alexis
日本語で読む → - 論文マルチロボット計画AI
複数ロボットによる構築問題の形式ハイブリッド計画フレームワーク
複数の自律ロボットがブロックを積み上げて安定構造を構築する問題に対し、Answer Set Programmingに基づく形式ハイブリッド計画手法を提案し、各段階での安定性と支持性を保証する計画を生成、双腕Baxterロボットで実証した。
原題: A Formal Framework for Robot Construction Problems: A Hybrid Planning Approach ／ Faseeh Ahmad, Esra Erdem, Volkan Patoglu
日本語で読む → - 論文深度推定画像認識
DFineNet：RGBガイド付き疎でノイズの多い深度入力からの自己運動推定と深度精緻化
疎でノイズの多い深度入力をRGB画像でガイドしながら高密度深度に補完し、カメラ姿勢も同時に推定するend-to-end学習手法を提案。KITTIとTUMで有効性を示した。
原題: DFineNet: Ego-Motion Estimation and Depth Refinement from Sparse, Noisy Depth Input with RGB Guidance ／ Yilun Zhang, Ty Nguyen, Ian D. Miller 他
日本語で読む → - 論文経路計画ロボティクス
ラムダフィールド：リスク評価のためのベイズ占有格子の連続版
ベイズ占有格子の離散性によるリスク計算の粗さを解消するため、環境占有を連続的に表現する新手法を提案し、経路上の衝突リスクを力として定義して安全な経路生成を可能にした。
原題: Lambda-Field: A Continuous Counterpart of the Bayesian Occupancy Grid for Risk Assessment ／ Johann Laconte, Christophe Debain, Roland Chapuis 他
日本語で読む → - 論文言語指示・計画AI
未来予測による言語からの解釈可能な計画生成
自然言語の指示を中間目標の系列に変換する枠組みを提案し、行動前に結果を予測する「プロスペクション」を学習させることで、シミュレーション環境でのロボット指示解釈の精度を示した。
原題: Prospection: Interpretable Plans From Language By Predicting the Future ／ Chris Paxton, Yonatan Bisk, Jesse Thomason 他
日本語で読む → - 論文ロバスト推定stat.ML
外れ値に頑健な空間知覚：困難性、汎用アルゴリズム、保証
外れ値を含む空間知覚問題の計算困難性を示し、各インスタンスの近似品質を評価する下界と、グローバルソルバを活用して外れ値を反復除去する汎用アルゴリズム「適応トリミング」を提案した。
原題: Outlier-Robust Spatial Perception: Hardness, General-Purpose Algorithms, and Guarantees ／ Vasileios Tzoumas, Pasquale Antonante, Luca Carlone
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
人間の敵対的介入によるロボット学習
人間がロボットに敵対的に介入する物理的枠組みを提案し、その摂動を学習に活用することで把持タスクの成功率が自己教師あり学習より大幅に向上することを示した。
原題: Robot Learning via Human Adversarial Games ／ Jiali Duan, Qian Wang, Lerrel Pinto 他
日本語で読む → - 論文経路計画ロボティクス
センサ可視性制約下で安全に飛行するMAVのための探索ベース3D計画と軌道最適化
機体搭載センサの視野制約を考慮し、飛行方向の障害物を検知できるよう3Dレーザスキャナの視野内に収まる軌道を探索・最適化する手法を提案し、実機とHILシミュレーションで評価した。
原題: Search-based 3D Planning and Trajectory Optimization for Safe Micro Aerial Vehicle Flight Under Sensor Visibility Constraints ／ Matthias Nieuwenhuisen, Sven Behnke
日本語で読む → - 論文RGBD評価画像認識
3Dプリント治具による近距離RGBDカメラの定量深度品質評価
3Dプリント治具を用いて近距離でのRGBDカメラの深度品質を点群密度とRMSEで定量評価する手法を提案し、3機種の比較とカメラ選定事例を示した。
原題: Quantitative Depth Quality Assessment of RGBD Cameras At Close Range Using 3D Printed Fixtures ／ Michele Pratusevich, Jason Chrisos, Shreyas Aditya
日本語で読む → - 論文歩行者予測ロボティクス
歩行者軌道予測のための確率的サンプリングシミュレーション
少量の実アノテーションから確率的サンプリングで自動注釈付きのリアルな歩行者軌道を大量生成し、Social GANの学習に用いることで、実データ学習を上回る予測性能を達成した。
原題: Stochastic Sampling Simulation for Pedestrian Trajectory Prediction ／ Cyrus Anderson, Xiaoxiao Du, Ram Vasudevan 他
日本語で読む → - 論文連続体ロボットロボティクス
つる型ロボット：設計・遠隔操作・実環境でのナビゲーション探査への展開
先端成長型の連続体ロボット「つる型ロボット」を、柔軟なジョイスティックとカメラで遠隔操作できる可搬システムとして開発し、競技会と遺跡探査の現場で障害物や狭い通路を通過するナビゲーション性能を実証した。
原題: Vine Robots: Design, Teleoperation, and Deployment for Navigation and Exploration ／ Margaret M. Coad, Laura H. Blumenschein, Sadie Cutler 他
日本語で読む → - 論文模倣学習/ロボット間転移ロボティクス
異種ロボット間で清掃タスクの知識を転移する深層学習手法
テーブル上の清掃タスクを実演から学習し、畳み込みニューラルネットワークで未知の汚れパターンに汎化するとともに、異なる環境で動作する異種ロボット間で清掃知識を転移できることを示した。
原題: Cleaning tasks knowledge transfer between heterogeneous robots: a deep learning approach ／ Jaeseok Kim, Nino Cauli, Pedro Vicente 他
日本語で読む → - 論文模倣学習ロボティクス
プレイデータから潜在プランを自己教師あり学習するロボット制御
人間の遠隔操作プレイデータを自己教師あり学習で潜在空間に整理し、テスト時に特定の目標へ再利用するPlay-LMPを提案。ラベルなしプレイから学習したモデルは、18の視覚的マニピュレーションタスクで専門家訓練ポリシーを大幅に上回り、摂動に頑健で再試行行動も示す。
原題: Learning Latent Plans from Play ／ Corey Lynch, Mohi Khansari, Ted Xiao 他
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