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: 2018/2/1 ／ 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3D姿勢推定画像認識
複数単眼視による車両の姿勢と形状の推定
複数の単眼カメラ映像からCNNで車両のキーポイントを抽出し、交差投影最適化と階層的ワイヤーフレーム制約により車両の3D姿勢と形状を高精度に推定する手法を提案した。
原題: Vehicle Pose and Shape Estimation through Multiple Monocular Vision ／ Wenhao Ding, Shuaijun Li, Guilin Zhang 他
日本語で読む → - 論文マルチモーダル知覚ロボティクス
複雑環境におけるクロスモーダル競合解決のためのニューロロボティクス実験
iCubロボットが複数の音声・視覚刺激が競合する環境で人間と同様の応答を示すかを検証し、深層学習モデルでリアルタイムに再現できることを示した研究。
原題: A Neurorobotic Experiment for Crossmodal Conflict Resolution in Complex Environments ／ German I. Parisi, Pablo Barros, Di Fu 他
日本語で読む → - 論文支援ロボティクスロボティクス
支援の手：拡張現実と舌操作インターフェースを用いた支援マニピュレーションフレームワーク
身体障害者向けに、拡張現実グラスと舌操作デバイスでロボットアームを直感的に操作する支援システムを提案し、従来の操作法より短時間でタスクを完了できることを示した。
原題: The Helping Hand: An Assistive Manipulation Framework Using Augmented Reality and a Tongue-Drive Interfaces ／ Fu-Jen Chu, Ruinian Xu, Zhenxuan Zhang 他
日本語で読む → - 論文モデル検証制御
データ駆動モデルの用途別検証フレームワーク
学習モデルを制御に使う前に、実際のシステムとの閉ループ挙動の差を用途に応じて評価し、能動サンプリングで確率的な上限を効率的に推定する手法を提案した。
原題: Context-Specific Validation of Data-Driven Models ／ Somil Bansal, Shromona Ghosh, Alberto Sangiovanni-Vincentelli 他
日本語で読む → - 論文強化学習機械学習
深層強化学習のための構造化制御ネット
方策ネットワークを非線形制御と線形制御の2つのサブモジュールに分割する構造化制御ネット(SCN)を提案し、サンプル効率・最終報酬・汎化性能の向上をMuJoCoやAtariなどで示した論文。
原題: Structured Control Nets for Deep Reinforcement Learning ／ Mario Srouji, Jian Zhang, Ruslan Salakhutdinov
日本語で読む → - 論文位置推定ロボティクス
オイラー角損失による深層学習カメラ位置推定
カメラ姿勢回帰でオイラー角を直接出力する損失関数を提案し、パラメータ選択を不要にした。7 ScenesとKing's Collegeで競争力のある精度を示した。
原題: Euler angles based loss function for camera relocalization with Deep learning ／ Qiang Fang, Tianjiang Hu
日本語で読む → - 論文制御検証制御
ベイズ最適化による制御器の敵対的例検証
ベイズ最適化を用いて、ロボット制御器が安全仕様に違反する敵対的挙動を効率的に探索・検証するフレームワークを提案した。
原題: Verifying Controllers Against Adversarial Examples with Bayesian Optimization ／ Shromona Ghosh, Felix Berkenkamp, Gireeja Ranade 他
日本語で読む → - 論文オンライン適応AI
生体模倣の確率的リカレントネットワークによる効率的なオンライン適応
認知的不協和に着想を得た学習信号とメンタルリプレイを用い、確率的リカレントネットワークが少数の物理相互作用から未知環境に数秒で適応する枠組みを提案し、KUKA LWRアームで検証した。
原題: Intrinsic Motivation and Mental Replay enable Efficient Online Adaptation in Stochastic Recurrent Networks ／ Daniel Tanneberg, Jan Peters, Elmar Rueckert
日本語で読む → - 論文経路追従/MPCロボティクス
同定した制御拡張ダイナミクスを用いた固定翼UAVの非線形モデル予測誘導
市販オートパイロット搭載の小型固定翼機について制御拡張ダイナミクスをモデル同定し、それに基づく非線形モデル予測制御で対気速度安定化と経路追従を両立させ、強風下やモータ故障時を含む飛行実験で検証した。
原題: Nonlinear Model Predictive Guidance for Fixed-wing UAVs Using Identified Control Augmented Dynamics ／ Thomas Stastny, Roland Siegwart
日本語で読む → - 論文触覚ロボティクス
ViTac: 視覚と触覚の特徴共有による布地テクスチャ認識
視覚画像とGelSight触覚画像から布地のテクスチャを認識するため、深層特徴を最大共分散分析で対応付けて共有潜在空間を学習するDMCA融合手法を提案し、90%超の認識性能を達成した。
原題: ViTac: Feature Sharing between Vision and Tactile Sensing for Cloth Texture Recognition ／ Shan Luo, Wenzhen Yuan, Edward Adelson 他
日本語で読む → - 論文パラメータ同定ロボティクス
エネルギー収支に基づく未知物体把持後の自由飛行ロボットのパラメータ同定
自由飛行ロボットが未知物体を把持した後の慣性パラメータを、励起軌道の最適化とエネルギー収支に基づくフーリエ級数の調和数決定により同定する手法を提案し、入力飽和の影響も解析した。
原題: An Energy Balance Based Method for Parameter Identification of a Free-Flying Robot Grasping An Unknown Object ／ Monica Ekal, Rodrigo Ventura
日本語で読む → - 論文SLAMロボティクス
環境磁場の同時地図構築に基づくドリフトフリー屋内ナビゲーション
MEMS慣性センサと磁気センサのみを用い、局所的な磁場マップのマッチングによるループ閉じ込みをガウス過程SLAMに組み込むことで、屋内でミリメートル精度のドリフトフリーナビゲーションを実現した。
原題: Drift-Free Indoor Navigation Using Simultaneous Localization and Mapping of the Ambient Heterogeneous Magnetic Field ／ Jacky C. K. Chow
日本語で読む → - 論文慣性オドメトリロボティクス
IONet：慣性オドメトリにおけるドリフト問題を学習で解決
慣性センサのデータを独立した窓に分割し、深層リカレントニューラルネットで各窓の速度・姿勢を推定することで、誤差蓄積（ドリフト）を抑えた高精度な慣性オドメトリを実現した。
原題: IONet: Learning to Cure the Curse of Drift in Inertial Odometry ／ Changhao Chen, Xiaoxuan Lu, Andrew Markham 他
日本語で読む → - 論文遠隔操作ロボティクス
連続テレオペレーション部分空間による初心者向け直感的ハンド遠隔操作
異なる手の姿勢空間間のマッピングを仲介する低次元で連続的なテレオペレーション部分空間を提案し、非人間型ロボットでの実験で初心者が従来手法より速くピック&プレースを完了できることを示した。
原題: Intuitive Hand Teleoperation by Novice Operators Using a Continuous Teleoperation Subspace ／ Cassie Meeker, Thomas Rasmussen, Matei Ciocarlie
日本語で読む → - 論文触覚ロボティクス
光学式触覚センサによる接触位置の高精度推定と押し込み深さ予測
エラストマー内を通る光の変化を端部の低コスト光学部品で計測し、20mm四方の領域で接触位置と押し込み深さをサブミリ精度で推定する触覚センサを提案した。
原題: Accurate Contact Localization and Indentation Depth Prediction With an Optics-based Tactile Sensor ／ Pedro Piacenza, Weipeng Dang, Emily Hannigan 他
日本語で読む → - 論文次最良視点計画ロボティクス
表面エッジ探索(SEE):3D観測から直接次最良視点を計画する手法
計測点の密度表現を用いて表面境界を検出・探索し、シーンモデル不要で次最良視点を計画する手法を提案。従来のボリューム手法より少ない計算時間で高い表面被覆を実現した。
原題: Surface Edge Explorer (SEE): Planning Next Best Views Directly from 3D Observations ／ Rowan Border, Jonathan D. Gammell, Paul Newman
日本語で読む → - 論文マッピングロボティクス
NanoMap: 不確実性を考慮した高速な局所3Dデータ近接クエリ
相対姿勢の履歴を保存し不確実性最小の視点を検索することで、地図の大域統合を不要にし、姿勢不確実性を考慮した高速3D障害物回避を実現した。
原題: NanoMap: Fast, Uncertainty-Aware Proximity Queries with Lazy Search over Local 3D Data ／ Peter R. Florence, John Carter, Jake Ware 他
日本語で読む → - 論文変形物体操作ロボティクス
ランダムフォレスト模倣学習による布操作
布の視覚特徴から最適な操作行動を出力するランダムフォレスト制御器を模倣学習で構築し、しわ伸ばし・折り畳み・ねじりなどの布操作を頑健に実現した。
原題: Cloth Manipulation Using Random-Forest-Based Imitation Learning ／ Biao Jia, Zherong Pan, Zhe Hu 他
日本語で読む → - 論文ヒューマンインザループ制御ロボティクス
時相タスク下における人間参加型ミックスイニシアティブ制御
LTLで表された複雑なタスクの下で、人間の介入と誤りを許容しつつ安全を保証するオンライン協調制御手法を提案し、IRLで人間の選好を学習する。
原題: Human-in-the-Loop Mixed-Initiative Control under Temporal Tasks ／ Meng Guo, Sofie Andersson, Dimos V. Dimarogonas
日本語で読む → - 論文モジュラーロボットロボティクス
モジュラーロボットのための階層学習による再構成可能な制御
階層的な学習手法を用いて、モジュラーロボットが複数のタスクを同時に学習し、異なる構成（3自由度・4自由度）間で適切な運動プリミティブと構成を選択できるニューラルネットワークを訓練し、実機に転移して汎化性を示した。
原題: Hierarchical Learning for Modular Robots ／ Risto Kojcev, Nora Etxezarreta, Alejandro Hernández 他
日本語で読む → - 論文SLAMロボティクス
IMLS-SLAM: 3Dデータに基づくスキャン・トゥ・モデルマッチング
3D LiDARデータのみを用い、暗黙的移動最小二乗(IMLS)曲面表現で局所モデルを構築してスキャンとマッチングする低ドリフトSLAMを提案。4km走行でループ閉じ込みなしに0.40%のドリフトを達成した。
原題: IMLS-SLAM: scan-to-model matching based on 3D data ／ Jean-Emmanuel Deschaud
日本語で読む → - 論文強化学習/マニピュレーション機械学習
遊びながら学ぶ：スパース報酬タスクをゼロから解く
複数のスパース報酬信号のもとで、補助タスクを能動的にスケジューリングしながらオフポリシー強化学習で複雑なロボット操作行動をゼロから学習する手法SAC-Xを提案した。
原題: Learning by Playing - Solving Sparse Reward Tasks from Scratch ／ Martin Riedmiller, Roland Hafner, Thomas Lampe 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
協調シミュレーションによるロボット設計選択肢の比較概要
制御ソフトの離散事象モデルとロボット物理部の連続時間モデルを組み合わせた協調モデリング手法を提案し、移動ロボット給餌システムの例で設計候補の影響をシミュレーションで比較評価した。
原題: Robotic design choice overview using co-simulation ／ Martin Peter Christiansen, Peter Gorm Larsen, Rasmus Nyholm Jørgensen
日本語で読む → - 論文自動運転アーキテクチャcs.CY
インフラ支援型自動運転：分散知能アーキテクチャの提案
自動運転の責任と負担を自動車メーカー・道路インフラ・サードパーティで分担するため、車両・路側エッジコンピュータ・車内サードパーティ計算機に運転機能を分割する分散知能アーキテクチャを提案した論文。
原題: Infrastructure Enabled Autonomy: A Distributed Intelligence Architecture for Autonomous Vehicles ／ Swaminathan Gopalswamy, Sivakumar Rathinam
日本語で読む → - 論文状態機械/自動修正ロボティクス
SMTを用いた対話型ロボット遷移修復
ロボットの状態遷移関数をSMTソルバで自動修正する手法を提案し、ユーザが数個の誤りを指摘するだけでパラメータを調整、実機・シミュレーションで有効性を示した。
原題: Interactive Robot Transition Repair With SMT ／ Jarrett Holtz, Arjun Guha, Joydeep Biswas
日本語で読む → - 論文物体SLAMロボティクス
カテゴリ別モデルを構築する単眼物体SLAM
CADデータからカテゴリレベルの物体モデルを学習し、単眼カメラで物体形状をオンライン推定しながらSLAMを行う手法を提案。
原題: Constructing Category-Specific Models for Monocular Object-SLAM ／ Parv Parkhiya, Rishabh Khawad, J. Krishna Murthy 他
日本語で読む → - 論文共有自律/強化学習機械学習
深層強化学習による共有自律制御
環境モデルやユーザの目標知識を仮定せず、人間参加型強化学習で観測とユーザ入力から行動価値への写像を学習し、ユーザ入力に近い行動を選びつつ劣った行動を除外する共有自律手法を提案。ビデオゲームと実機クアッドロータで有効性を示した。
原題: Shared Autonomy via Deep Reinforcement Learning ／ Siddharth Reddy, Anca D. Dragan, Sergey Levine
日本語で読む → - 論文ゲーム理論/空域統合cs.GT
無人航空機システムの空域統合評価のための3次元ゲーム理論フレームワーク
有人機と無人機が共存する3Dシナリオで、パイロットの動的レベルk推論と近似強化学習による意思決定をモデル化し、UAS統合概念を評価するシミュレーションフレームワークを提案した。
原題: A 3D Game Theoretical Framework for the Evaluation of Unmanned Aircraft Systems Airspace Integration Concepts ／ Negin Musavi, Ayman Manzoor, Yildiray Yildiz
日本語で読む → - 論文ドライビングシミュレータcs.CY
安全・緊急システムの開発と評価のためのドライビングシミュレータプラットフォーム
安全・緊急システムの初期設計段階での開発・評価を目的とした柔軟なソフトウェア構造を持つドライビングシミュレータを提案し、協調車両システム開発と運転支援システムの影響評価の2例で有効性を検証した。
原題: Driving Simulator Platform for Development and Evaluation of Safety and Emergency Systems ／ Andrés E. Gómez, Tiago C. dos Santos, Carlos M. Massera 他
日本語で読む → - 論文移動ロボット・放射線計測ロボティクス
移動ロボットによる3次元ガンマ線イメージングと線源位置推定
コンプトンガンマカメラを自己位置推定可能な地上ロボットに搭載し、走行経路に沿って取得した放射線画像を統合して3次元ボクセルマップを構築、複数の線源を平均0.2mの精度で位置推定した。
原題: 3-D Volumetric Gamma-ray Imaging and Source Localization with a Mobile Robot ／ Michael S. Lee, Matthew Hanczor, Jiyang Chu 他
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