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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: 2019/10/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
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自動運転のための連合転移強化学習
シミュレータと実車エージェントがリアルタイムに知識を共有・転移する連合強化学習の枠組みを提案し、衝突回避タスクで障害物との平均距離27%増・衝突回数42%減を実現した。
原題: Federated Transfer Reinforcement Learning for Autonomous Driving ／ Xinle Liang, Yang Liu, Tianjian Chen 他
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アシスティブ・ジム：介助ロボティクス向け物理シミュレーション基盤
日常生活動作の介助を6種類の環境で模擬できるオープンソース物理シミュレーションフレームワークを構築し、強化学習によるベースライン方策と複数ロボットの性能比較を示した。
原題: Assistive Gym: A Physics Simulation Framework for Assistive Robotics ／ Zackory Erickson, Vamsee Gangaram, Ariel Kapusta 他
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メタ強化学習によるシミュレーションから実機へのドメイン適応
メタ学習で多様な動的環境に適応できる方策を訓練し、タスク特化の軌道生成モデルで探索を効率化することで、シミュレーションから実機への転移を実現した。KUKAロボットでホッケーパックを目標に打つタスクに適用し、安定した適応性能を示した。
原題: Meta Reinforcement Learning for Sim-to-real Domain Adaptation ／ Karol Arndt, Murtaza Hazara, Ali Ghadirzadeh 他
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腱駆動ロボット脚の弾性要素が自律学習を促進する
腱駆動脚のシミュレーションで腱の剛性を変えながら自律学習の効率と精度を調べ、適度な弾性が学習と性能を向上させることを示した。
原題: Autonomous Control of a Tendon-driven Robotic Limb with Elastic Elements Reveals that Added Elasticity can Enhance Learning ／ Ali Marjaninejad, Jie Tan, Francisco J. Valero-Cuevas
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滑り・固着遷移を考慮した柔軟接触と正則化摩擦のシミュレーション手法
柔軟接触と正則化摩擦をODEで扱う際の滑り・固着遷移での収束問題を改善する遷移対応ラインサーチと半陰的積分器TAMSIを提案し、sim-to-realマニピュレーションで有効性を示した論文。
原題: A Transition-Aware Method for the Simulation of Compliant Contact with Regularized Friction ／ Alejandro M. Castro, Ante Qu, Naveen Kuppuswamy 他
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シミュレーションから実世界への方向付き意味的把握
手首カメラのRGB画像からDDQNで物体を特定方向から掴む制御を学習し、ドメインランダム化でsim-to-realを実現した研究。
原題: Toward Sim-to-Real Directional Semantic Grasping ／ Shariq Iqbal, Jonathan Tremblay, Thang To 他
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「いいロボット!」：シミュレーションから実機への転移を伴う多段階視覚タスクのための効率的強化学習
行動安全ゾーン内で探索し危険領域を探索せずに学習、進捗を逆行させる経験を優先するSPOTフレームワークを開発。積み木や列作りなどの長期タスクで成功率を大幅に改善し、シミュレーション学習モデルを実機に直接転移させて成功させた。
原題: "Good Robot!": Efficient Reinforcement Learning for Multi-Step Visual Tasks with Sim to Real Transfer ／ Andrew Hundt, Benjamin Killeen, Nicholas Greene 他
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ロボットのためのバーチャルリアリティ
シミュレータの出力をロボットのセンサに提示することで実世界と仮想を融合させ、ブラックボックス/ホワイトボックス型のVR手法と応用(検証・なりすまし攻撃研究・学習データ生成)を提案した論文。
原題: Virtual Reality for Robots ／ Markku Suomalainen, Alexandra Q. Nilles, Steven M. LaValle
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物体集合操作のための接地状態表現学習
シミュレータの状態情報を潜在空間に符号化し、画像ベースの強化学習方策を訓練することで、実世界で多数物体を操作できる手法を提案した。
原題: Learning to Manipulate Object Collections Using Grounded State Representations ／ Matthew Wilson, Tucker Hermans
日本語で読む → - 論文着衣支援/強化学習/sim2realロボティクス
シミュレーションから学ぶ協調動作：ロボットによる着衣支援
物理シミュレーション上で人間とロボットの制御方策を深層強化学習により同時に訓練し、障害のバリエーションもモデル化することで、病院着やTシャツの着衣支援タスクを実現した。シミュレーションで訓練した方策は実機PR2ロボットによるヒューマノイドの腕への着衣にも成功した。
原題: Learning to Collaborate from Simulation for Robot-Assisted Dressing ／ Alexander Clegg, Zackory Erickson, Patrick Grady 他
日本語で読む → - 論文強化学習/飛行制御/sim2real機械学習
深層強化学習によるドローンフライトコントローラの合成
マルチコプタのデジタルツインと強化学習を用いて、機体固有のニューラルネットワーク飛行制御器を訓練・実機展開するためのオープンソース基盤(GymFC/Neuroflight)を構築した論文。
原題: Flight Controller Synthesis Via Deep Reinforcement Learning ／ William Koch
日本語で読む → - 論文空撮/強化学習/sim2realロボティクス
セルフィードローンスティック：スマホで操る空撮インターフェース
スマホのセンサー情報を使って、ユーザーが望む構図の長距離自撮りをクアッドコプターが自律的に撮影できる自然な操作インターフェースを開発した。実画像とシミュレーションを組み合わせた深層強化学習で制御器を訓練し、実機へ転移させた。
原題: Selfie Drone Stick: A Natural Interface for Quadcopter Photography ／ Saif Alabachi, Gita Sukthankar, Rahul Sukthankar
日本語で読む → - 論文sim2real画像認識
地面投影点群からの要救助者検出におけるsim-to-real学習
点群データを地面平面に投影した高さマップ画像をCNNに入力し、地面上の要救助者を検出する手法を提案。シミュレーションの合成データで訓練し実センサデータへ転移するため、生点群へのデータ拡張が有効であることを示した。
原題: Sim-to-Real Learning for Casualty Detection from Ground Projected Point Cloud Data ／ Roni Permana Saputra, Nemanja Rakicevic, Petar Kormushev
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
DoorGym: スケーラブルなドア開け環境とベースラインエージェント
ドメインランダム化を用いてドア開けタスクの汎化方策を訓練できるオープンソースのシミュレーション環境DoorGymを提案し、PPOとSACのベースライン実装および実世界への転移実験を示した。
原題: DoorGym: A Scalable Door Opening Environment And Baseline Agent ／ Yusuke Urakami, Alec Hodgkinson, Casey Carlin 他
日本語で読む → - 論文マルチエージェント/sim2realロボティクス
階層型Sim2Realによる移動を介したマルチエージェントマニピュレーション
シミュレーションで低レベルな目標到達スキルを学習し、それを高レベルRLの行動空間として階層的に組み合わせることで、複数の移動ロボットによる協調物体操作を実世界へゼロショット転移した研究。
原題: Multi-Agent Manipulation via Locomotion using Hierarchical Sim2Real ／ Ofir Nachum, Michael Ahn, Hugo Ponte 他
日本語で読む → - 論文sim2real制御
無人車両制御システムの統合シミュレーション・テストプラットフォーム
無人車両の自律制御システム開発向けに、モジュール式モデリング、モデルベース設計ソフトウェア、FPGAベースのHILシミュレーションを統合したテストプラットフォームを構築し、マルチコプター制御で有効性を検証した論文。
原題: Unified Simulation and Test Platform for Control Systems of Unmanned Vehicles ／ Xunhua Dai, Chenxu Ke, Quan Quan 他
日本語で読む → - 論文sim2real機械学習
悪天候下でも通用する視覚ベース車両制御のための教師なしドメイン適応
1つの天候条件のステアリング角度ラベルのみを用い、画像変換ネットワークと教師-生徒学習で複数の異なる天候条件へ制御を転移させるフレームワークを提案した。
原題: Towards Generalizing Sensorimotor Control Across Weather Conditions ／ Qadeer Khan, Patrick Wenzel, Daniel Cremers 他
日本語で読む → - 論文自動運転/sim2realロボティクス
事故シナリオ生成シミュレーションによる堅牢な自動運転制御
事故などの希少シナリオを自動生成する2つのシミュレータと記憶機構付き階層制御ポリシーを組み合わせ、効率的なオンライン学習で堅牢な自動運転ポリシーを学習する手法ADAPSを提案した。
原題: ADAPS: Autonomous Driving Via Principled Simulations ／ Weizi Li, David Wolinski, Ming C. Lin
日本語で読む → - 論文sim2realmath.OC
安定化可能な非線形ダイナミクスを収縮理論に基づく正則化で学習する枠組み
収縮理論とRKHSの統計学習を組み合わせ、学習したモデルが任意の開ループ軌道に対してロバストな追従制御器を持つことを保証する制御理論的正則化を提案し、平面クアッドロータのシミュレーションと実機で軌道生成・追従性能の向上を実証した。
原題: Learning Stabilizable Nonlinear Dynamics with Contraction-Based Regularization ／ Sumeet Singh, Spencer M. Richards, Vikas Sindhwani 他
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TuneNet：ワンショット残差チューニングによるシステム同定とSim-to-Realタスク転移
1回の観測と最小限のシミュレーションでモデル間のパラメータ差を反復的に推定する手法を提案し、システム同定と実機へのタスク転移を実現した。
原題: TuneNet: One-Shot Residual Tuning for System Identification and Sim-to-Real Robot Task Transfer ／ Adam Allevato, Elaine Schaertl Short, Mitch Pryor 他
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果樹画像解析のための手続き的レンダリングフレームワーク
BlenderとPythonで果樹の合成画像と正解セグメンテーションを自動生成し、照明や背景のランダム化でロボット収穫向け深層学習の学習データを効率的に作る手法を提案。
原題: Toward a Procedural Fruit Tree Rendering Framework for Image Analysis ／ Thomas Duboudin, Maxime Petit, Liming Chen
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シミュレーションから実機への転移可能性を評価する強化学習
物理シミュレーションのパラメータをランダム化して学習し、シミュレーション最適化バイアスの推定値で訓練停止を判断することで、追加学習なしに実機へ直接適用できる制御方策を獲得する手法を提案した。
原題: Assessing Transferability from Simulation to Reality for Reinforcement Learning ／ Fabio Muratore, Michael Gienger, Jan Peters
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状況に応じて事前方策群を自動選択するロボットのオンライン適応手法
多様な状況ごとに方策群(レパートリー)を用意し、現在の状況が不明なときでも最も有用な事前方策を選択して計画するAPROLを提案し、物体押しや脚損傷した六脚ロボットの目標到達で有効性を示した論文。
原題: Adaptive Prior Selection for Repertoire-based Online Adaptation in Robotics ／ Rituraj Kaushik, Pierre Desreumaux, Jean-Baptiste Mouret
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クアッドロータの経路追従と障害物回避を少ないサンプルで学習
モデル予測型の経路追従制御器を教師として模倣学習し、実機のクアッドロータで少ないサンプルから衝突回避と経路追従を両立するニューラル制御方策を学習した。
原題: Sample Efficient Learning of Path Following and Obstacle Avoidance Behavior for Quadrotors ／ Stefan Stevsic, Tobias Naegeli, Javier Alonso-Mora 他
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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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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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Air Learning：自律飛行ロボットの視覚ナビゲーション向け深層強化学習ジム
リソース制約のあるドローン向けに、ドメインランダム化を備えたオープンソースの強化学習シミュレータを開発し、組み込み機器と高性能PC間の性能差をハードウェアインザループで模擬する遅延付加手法で軽減した。
原題: Air Learning: A Deep Reinforcement Learning Gym for Autonomous Aerial Robot Visual Navigation ／ Srivatsan Krishnan, Behzad Boroujerdian, William Fu 他
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コンピュータビジョンは行動に役立つのか？
没入型3Dシミュレーションで、中間表現を介した視覚モデルとピクセルから直接行動を学習するモデルを比較し、視覚の中間表現が学習速度・性能・未知環境への汎化を向上させることを示した。
原題: Does computer vision matter for action? ／ Brady Zhou, Philipp Krähenbühl, Vladlen Koltun
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深層ドローンレーシング：ドメインランダム化によるシミュレーションから現実への転移
CNNによる知覚と計画・制御を組み合わせ、ドメインランダム化でシミュレーション訓練したシステムを実機ドローンにファインチューニングなしで展開し、動的環境での高速自律レースを実現した。
原題: Deep Drone Racing: From Simulation to Reality with Domain Randomization ／ Antonio Loquercio, Elia Kaufmann, René Ranftl 他
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ビデオゲームから実機ロボットへ：行動空間の転移
一般的なビデオゲームをシミュレーションの代わりに使い、ゲームとロボットで行動空間が異なる場合でもニューラルネットの一部再学習で新行動空間を自律獲得し、実機で90%超の成功率を達成した。
原題: From Video Game to Real Robot: The Transfer between Action Spaces ／ Janne Karttunen, Anssi Kanervisto, Ville Kyrki 他
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