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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: 2021/4/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
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直感的物理知識に基づく探索でサンプル効率の良いSim2real転移を実現
物理シミュレータの潜在パラメータをタスク特異的に推定するため、行動のグループ化と部分的な接地という2つの概念を提案し、実環境での効率的な適応を可能にした。
原題: Intuitive Physics Guided Exploration for Sample Efficient Sim2real Transfer ／ Buddhika Laknath Semage, Thommen George Karimpanal, Santu Rana 他
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GzScenic: Gazeboシミュレータ向け自動シーン生成ツール
Scenic言語で記述したシナリオからGazebo用のシーンとモデルを自動生成するツールを提案した。
原題: GzScenic: Automatic Scene Generation for Gazebo Simulator ／ Afsoon Afzal, Claire Le Goues, Christopher S. Timperley
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汎用ロボットダイナミクス学習とGen2Real
ダイナミクスパラメータ・トポロジー・リンク数をランダム化しGPT構造で汎用ダイナミクスモデルを事前学習、シミュレーションから実機へ転移するGen2Realを提案した論文。
原題: General Robot Dynamics Learning and Gen2Real ／ Dengpeng Xing, Jiale Li, Yiming Yang 他
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ドメインランダム化下での学習改善に向けた深層強化学習エージェントの事前学習
ドメインランダム化に不変な知覚エンコーダを事前学習することで、ノイズの多い訓練信号による強化学習の学習阻害を抑え、シミュレーションから実機へのゼロショット転移を改善した。
原題: Pre-training of Deep RL Agents for Improved Learning under Domain Randomization ／ Artemij Amiranashvili, Max Argus, Lukas Hermann 他
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誤差認識型ポリシー学習：部分観測可能な動的環境におけるゼロショット汎化
観測できない要因の影響を予測する誤差予測関数と同時学習する誤差認識型ポリシーを提案し、シミュレーションで訓練した股関節トルク支援装置のポリシーを未知の身体特性を持つ人間にゼロショットで転移できることを示した。
原題: Error-Aware Policy Learning: Zero-Shot Generalization in Partially Observable Dynamic Environments ／ Visak Kumar, Sehoon Ha, C. Karen Liu
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潜在想像が自律レーシングのゼロショット転移を可能にする
LiDAR搭載F1TENTHレーシングロボットのタイムラップ課題で、潜在空間での想像により学習するワールドモデルベース強化学習が、モデルフリー手法より性能・サンプル効率・汎化で優れることを示した。
原題: Latent Imagination Facilitates Zero-Shot Transfer in Autonomous Racing ／ Axel Brunnbauer, Luigi Berducci, Andreas Brandstätter 他
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悪天候シミュレーションのための自動運転知覚性能のリアルタイム劣化再現
軽量な天候拡張手法を用いて、カメラレンズの水滴や薄暗い照明が自動運転車の物体検出性能に与える影響をリアルタイム（8ms未満の遅延）で再現するプロトタイプを開発した。
原題: Worsening Perception: Real-time Degradation of Autonomous Vehicle Perception Performance for Simulation of Adverse Weather Conditions ／ Ivan Fursa, Elias Fandi, Valentina Musat 他
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因果推論で操作方策の構造を学び転移するCREST
シミュレーション内で介入を行い操作に必要な状態だけを特定し、その状態で学習した方策を実世界へ転移する手法を提案した論文。
原題: Causal Reasoning in Simulation for Structure and Transfer Learning of Robot Manipulation Policies ／ Tabitha Edith Lee, Jialiang Zhao, Amrita S. Sawhney 他
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違いを見分ける：Sim2Real微小欠陥セグメンテーションネットワーク
文脈に依存せず2枚の画像間の微小な欠陥を識別するネットワークSSDSを提案し、位相相関の姿勢感度を利用した検出層と外れ値マスキングで、安価なシミュレーションのみで訓練して実世界の微小欠陥を検出できることを示した。
原題: Learn to Differ: Sim2Real Small Defection Segmentation Network ／ Zexi Chen, Zheyuan Huang, Yunkai Wang 他
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Robopheus：仮想・実機連携型モバイルロボット実験基盤
デジタルツインの考え方で実機と仮想シミュレーションを橋渡しし、相互にモデルを学習・反映できる高忠実度なマルチロボット実験基盤を開発した。実機軌道精度を300%向上させた。
原題: Robopheus: A Virtual-Physical Interactive Mobile Robotic Testbed ／ Xuda Ding, Han Wang, Hongbo Li 他
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サービスロボティクス向けシミュレーションにおける球面カメラの活用
球面カメラで撮影したテスト画像列を既存のロボットシミュレータに統合し、実カメラに近い視覚データで視覚システムを検証できる手法を提案した。
原題: The utilization of spherical camera in simulation for service robotics ／ Krystian Chachuła, Maciej Stefańczyk
日本語で読む → - 論文触覚/sim2realロボティクス
物理シミュレーションと学習潜在投影による触覚センシングのsim-to-real
GPUシミュレータ上でBioTac触覚センサの高速FEMモデルを構築し、自己教師あり学習で実世界の電気出力を再現する潜在空間投影を実現した。
原題: Sim-to-Real for Robotic Tactile Sensing via Physics-Based Simulation and Learned Latent Projections ／ Yashraj Narang, Balakumar Sundaralingam, Miles Macklin 他
日本語で読む → - 論文自動運転レース/sim2realロボティクス
Learn-to-Race：自動運転レースのためのマルチモーダル制御環境
高速レース向けの車両ダイナミクスとマルチモーダルセンサを備えた新しいシミュレータ「Arrival」と学習フレームワークを公開し、専門家デモを含むベンチマークを提供した論文。
原題: Learn-to-Race: A Multimodal Control Environment for Autonomous Racing ／ James Herman, Jonathan Francis, Siddha Ganju 他
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深層強化学習による狭い隙間の通過
ロボットが数cm単位の狭い隙間を接触を許容しながら通過するための強化学習ポリシーをシミュレーションで学習し、実機の大型クローラロボットで検証した論文。
原題: Passing Through Narrow Gaps with Deep Reinforcement Learning ／ Brendan Tidd, Akansel Cosgun, Jurgen Leitner 他
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対照的ドメインランダム化によるマニピュレーションのための教師なし特徴学習
視覚入力によるロボット操作のため、対照学習にドメインランダム化を組み込む際の損失関数の欠陥を指摘し、視覚的変動に頑健な物理的特徴を学習する簡便な修正法を提案した。
原題: Unsupervised Feature Learning for Manipulation with Contrastive Domain Randomization ／ Carmel Rabinovitz, Niko Grupen, Aviv Tamar
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ドメイン好奇心：ドメイン適応のための効率的なデータ収集戦略の学習
環境の未知部分を学習するためのデータを効率的に集める探索方策を、学習そのものを報酬として訓練する手法を提案し、シミュレーションと実機の触覚探索で有効性を示した。
原題: Domain Curiosity: Learning Efficient Data Collection Strategies for Domain Adaptation ／ Karol Arndt, Oliver Struckmeier, Ville Kyrki
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球面カーネル点畳み込みと深部中心投票によるSim2Real 3D物体分類
物体表面をグラフ表現し球面カーネル点畳み込みと投票機構で分類する手法を提案し、人工3Dモデルから実物体への転移精度を最大36%改善した。
原題: Sim2Real 3D Object Classification using Spherical Kernel Point Convolution and a Deep Center Voting Scheme ／ Jean-Baptiste Weibel, Timothy Patten, Markus Vincze
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仮想方策勾配を用いた強化学習のハイブリッド手法による倒立振子の平衡制御
シミュレーション上で方策勾配法により倒立振子の平衡制御を学習し、その重みを実機に転移することで、高速かつ堅牢な制御を実現した。
原題: A Hybrid Approach for Reinforcement Learning Using Virtual Policy Gradient for Balancing an Inverted Pendulum ／ Dylan Bates
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HERONの訓練法：2Dレーザーによる湖岸・河岸航行のゼロショットRL
2Dレーザースキャナのみを用い、シミュレーションでモデルベース強化学習とドメインランダム化により湖岸・河岸追従を学習し、実機の無人水上艇でゼロショット適用に成功した。
原題: How To Train Your HERON ／ Antoine Richard, Stephanie Aravecchia, Thomas Schillaci 他
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単発の人間デモンストレーションで現実ギャップを最小化するDROID
単発の人間デモンストレーションからシミュレータの動力学パラメータ分布を同定し、ドメインランダム化の範囲を最適化することで、扉開けタスクの実機へのポリシー転移を改善した研究。
原題: DROID: Minimizing the Reality Gap using Single-Shot Human Demonstration ／ Ya-Yen Tsai, Hui Xu, Zihan Ding 他
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人間の操作データを活用した高速sim-to-real強化学習による衝突回避
人間の遠隔操作データと自己探索データを組み合わせて訓練することで、地図なしの衝突回避を少ない訓練ステップで学習し、実機ロボットにも転移できる手法を提案した。
原題: Accelerated Sim-to-Real Deep Reinforcement Learning: Learning Collision Avoidance from Human Player ／ Hanlin Niu, Ze Ji, Farshad Arvin 他
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シミュレーション経験を実世界へ転移する高 clutter 環境での精密ピックアンドプレース
深度画像から既知物体の把持・配置を学習するPQ-Netを提案し、物理シミュレーションとドメインランダム化で実世界へ転移させて高い成功率を示した。
原題: Transferring Experience from Simulation to the Real World for Precise Pick-And-Place Tasks in Highly Cluttered Scenes ／ Kilian Kleeberger, Markus Völk, Marius Moosmann 他
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SimGAN：敵対的強化学習によるハイブリッドシミュレータ同定とドメイン適応
ニューラルネットと物理シミュレーションを組み合わせたハイブリッドシミュレータを敵対的強化学習で同定し、手動設計なしにsim-to-realなどのドメイン適応を実現するフレームワークを提案。
原題: SimGAN: Hybrid Simulator Identification for Domain Adaptation via Adversarial Reinforcement Learning ／ Yifeng Jiang, Tingnan Zhang, Daniel Ho 他
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触覚制御方策のゼロショットsim-to-real転移によるアグレッシブな振り上げ操作
視覚型触覚センサのみを頼りに、物体の物理特性を事前知識なしで多様な棒を180度まで振り上げる動的マニピュレーションを実現し、シミュレータで学習した方策を実機へゼロショット転移させた研究。
原題: Zero-shot sim-to-real transfer of tactile control policies for aggressive swing-up manipulation ／ Thomas Bi, Carmelo Sferrazza, Raffaello D'Andrea
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操舵不安定によるトラクター転倒事故のドライビングシミュレーション解析
急斜面でのトラクター転倒事故をドライビングシミュレータで再現し、前輪の垂直力低下による操舵不安定（アンダーステア）が転倒の原因であることを示した。
原題: Investigation by Driving Simulation of Tractor Overturning Accidents Caused by Steering Instability ／ Masahisa Watanabe, Kenshi Sakai
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GeoSim：自動運転向けの幾何学考慮型合成によるリアルな動画シミュレーション
既存の走行画像に他のシーンから抽出した動的物体を新たな視点で幾何学的に整合させて合成し、リアルで交通状況を考慮した自動運転シミュレーション動画を生成する手法を提案した論文。
原題: GeoSim: Realistic Video Simulation via Geometry-Aware Composition for Self-Driving ／ Yun Chen, Frieda Rong, Shivam Duggal 他
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Sim2Real転送の現在地と展望：R:SS 2020ワークショップ報告
ロボティクス会議R:SS 2020のSim2Realワークショップでの討論・発表・議論をまとめ、シミュレーションから実世界へのスキル転送の定義や有効性、今後の課題を整理した報告書。
原題: Perspectives on Sim2Real Transfer for Robotics: A Summary of the R:SS 2020 Workshop ／ Sebastian Höfer, Kostas Bekris, Ankur Handa 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
効果的なSim2Real転移のための介入設計
ドメインランダム化とデータ拡張を因果推論の介入として捉え、不変性を促す目的関数がsim2sim・sim2real転移の汎化を改善することを示し、7自由度Jacoアームのピクセル観測によるゼロショット転移で実証した。
原題: Intervention Design for Effective Sim2Real Transfer ／ Melissa Mozifian, Amy Zhang, Joelle Pineau 他
日本語で読む → - 論文強化学習/飛行制御/sim2realロボティクス
クアッドロータのための強化学習フライト制御フレームワークRE+AL
強化学習による低レベル姿勢制御の制御則の滑らかさと応答性を両立させるため、シミュレーション訓練環境を体系的に設計するフレームワークRE+ALを提案し、競技用クアッドロータNF1で実機転移を実証した。
原題: How to Train your Quadrotor: A Framework for Consistently Smooth and Responsive Flight Control via Reinforcement Learning ／ Siddharth Mysore, Bassel Mabsout, Kate Saenko 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
安全を守るポリシー転送
タスク用ポリシーと安全保護用ポリシーを併用し、安全性推定器で切り替えることで、新しい環境へ転送する際の危険を抑える手法を提案した。
原題: Protective Policy Transfer ／ Wenhao Yu, C. Karen Liu, Greg Turk
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