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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: 2018/3/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
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実機ロボットで強化学習タスクを構築するための指針
UR5ロボットアームで強化学習タスクを構築し、セットアップの詳細が学習性能や再現性に大きく影響することを示すとともに、実機での信頼性の高い実験を可能にする改善策を提案した。
原題: Setting up a Reinforcement Learning Task with a Real-World Robot ／ A. Rupam Mahmood, Dmytro Korenkevych, Brent J. Komer 他
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モデルベース強化学習による実世界でのオンライン適応学習
メタ学習で力学モデルの事前分布を訓練し、実世界の脚式小型ロボットが脚の欠損や未知の地形、姿勢推定誤差などにオンラインで素早く適応できることを示した論文。
原題: Learning to Adapt in Dynamic, Real-World Environments Through Meta-Reinforcement Learning ／ Anusha Nagabandi, Ignasi Clavera, Simin Liu 他
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非把持マニピュレーションのための強化学習：シミュレーションから実機への転移
3台のPhantomロボットで物体を押して目標位置へ運ぶ制御を、同定したシミュレータ上でモデルベース強化学習により学習し、追加学習なしで実機に転移できることを示した。モデルアンサンブル学習によりモデリング誤差への頑健性も向上する。
原題: Reinforcement learning for non-prehensile manipulation: Transfer from simulation to physical system ／ Kendall Lowrey, Svetoslav Kolev, Jeremy Dao 他
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知識駆動型シミュレーション・イン・ザ・ループによる深海ロボット運用の堅牢な連続システム統合
実世界データを組み込んだ高忠実度シミュレーションをループ内に統合し、深海ロボットの知覚・自己位置推定などを実環境と模擬環境で同時に評価・ベンチマークする手法を提案した。
原題: Robust Continuous System Integration for Critical Deep-Sea Robot Operations Using Knowledge-Enabled Simulation in the Loop ／ Christian A. Mueller, Tobias Doernbach, Arturo Gomez Chavez 他
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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
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仮想から現実へ：視覚的セマンティックセグメンテーションを用いた制御学習
RGB画像をセマンティックセグメンテーションに変換する知覚モジュールと強化学習による制御ポリシーを分離したモジュール型アーキテクチャを提案し、シミュレータで学習したモデルを実世界の障害物回避・目標追従タスクへ効率的に転移できることを示した。
原題: Virtual-to-Real: Learning to Control in Visual Semantic Segmentation ／ Zhang-Wei Hong, Chen Yu-Ming, Shih-Yang Su 他
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インフラ支援型自動運転のための分散ハイブリッドHILシミュレーション基盤
路側インフラに知能を分散させる自動運転パラダイム(IEA)を検討するため、実ハードウェアと通信機器を組み込んだ分散型ハードウェア・イン・ザ・ループシミュレーションを構築し、複数カメラ情報による車両の閉ループ制御を実証した。
原題: A Distributed Hybrid Hardware-In-the-Loop Simulation framework for Infrastructure Enabled Autonomy ／ Abhishek Nayak, Kenny Chour, Tyler Marr 他
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ロボット用VRゴーグル：視覚制御のための実世界からシミュレーションへのドメイン適応
実世界の画像をシミュレーション風に変換してから強化学習ポリシーに入力することで、シミュレーションで学習した視覚制御ポリシーを実環境へ転移する手法を提案した論文。
原題: VR-Goggles for Robots: Real-to-sim Domain Adaptation for Visual Control ／ Jingwei Zhang, Lei Tai, Peng Yun 他
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目視と連続制御による高精度把持のsim2real転移
視覚モジュールと閉ループ制御を分離し、実背景とシミュレーション画像を合成して学習することで、実機で直径1.37cmの小球を90%の成功率で把持できる手法を実現した。
原題: Sim-to-Real Transfer of Accurate Grasping with Eye-In-Hand Observations and Continuous Control ／ Mengyuan Yan, Iuri Frosio, Stephen Tyree 他
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シミュレーションと実世界の交差点における自動運転知識の転移
交差点処理を強化学習問題として扱い、ある交差点で学習したモデルは他へ汎化しにくいが、事前学習とファインチューニングで性能が向上し、シミュレーションから実車への知識転移も有効であることを示した。
原題: Transferring Autonomous Driving Knowledge on Simulated and Real Intersections ／ David Isele, Akansel Cosgun
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再帰制御による視点不変なSim2Realビジュアルサーボ
深層再帰コントローラを強化学習で訓練し、視点変化に頑健なビジュアルサーボを実現。知覚と制御を分離して視覚層のみ適応させることで実機へ転移した。
原題: Sim2Real View Invariant Visual Servoing by Recurrent Control ／ Fereshteh Sadeghi, Alexander Toshev, Eric Jang 他
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敵対的学習によるドメイン適応を用いた自律ナビゲーション
シミュレータ画像を実写風に変換する敵対的ドメイン適応で、安価な単眼カメラのみを使った屋外自律走行モデルを学習した研究。
原題: Domain Adaptation Using Adversarial Learning for Autonomous Navigation ／ Jaeyoon Yoo, Yongjun Hong, YungKyun Noh 他
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ガウス過程を用いたマルチフィデリティ強化学習
複数の忠実度のシミュレータを連鎖させ、ガウス過程を組み込むことで実環境サンプル数を削減する強化学習手法を提案し、地上ロボットのナビゲーションで有効性を示した。
原題: Multi-Fidelity Reinforcement Learning with Gaussian Processes ／ Varun Suryan, Nahush Gondhalekar, Pratap Tokekar
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GeneSIS-RT: 実世界の二次タスク学習のための合成画像生成
シミュレーションとラベルのない実画像を画像変換で組み合わせ、実世界タスク用の高品質な合成訓練データを生成する手法を提案し、セマンティックセグメンテーションや障害物回避、クアッドコプターの高速飛行で有効性を示した。
原題: GeneSIS-RT: Generating Synthetic Images for training Secondary Real-world Tasks ／ Gregory J. Stein, Nicholas Roy
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シミュレーションからのインスタンス把持学習のためのマルチタスクドメイン適応
シミュレーションで学習した把持モデルを、ドメイン敵対的損失と無差別把持データを用いて実機に転移するマルチタスクドメイン適応手法を提案し、実ロボット実験で有効性を示した。
原題: Multi-Task Domain Adaptation for Deep Learning of Instance Grasping from Simulation ／ Kuan Fang, Yunfei Bai, Stefan Hinterstoisser 他
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物理エンジンとベイズ最適化によるデータ効率の良いモデル同定と方策探索
物理エンジン上で実機実験を再現し、ベイズ最適化で機械パラメータを同定する手法を提案。完全な精度より「方策評価に十分なモデル」を目指すことで、実機データを大幅に削減しつつ方策学習を効率化する。
原題: Fast Model Identification via Physics Engines for Data-Efficient Policy Search ／ Shaojun Zhu, Andrew Kimmel, Kostas E. Bekris 他
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DoShiCoチャレンジ：制御予測におけるドメインシフト
非現実的な基本シミュレーション環境で訓練したドローン衝突回避ポリシーが、現実的な環境でも適用できるかを競うベンチマークを提案し、深度予測を補助タスクに用いるベースライン手法を実装した。
原題: DoShiCo Challenge: Domain Shift in Control Prediction ／ Klaas Kelchtermans, Tinne Tuytelaars
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画像ベースロボット学習のための非対称アクター・クリティック
シミュレータ内でクリティックには完全状態、アクターにはRGBD画像のみを与える非対称なアクター・クリティック学習を提案し、ドメインランダム化と組み合わせて実世界データなしで実機へ転移できることを示した。
原題: Asymmetric Actor Critic for Image-Based Robot Learning ／ Lerrel Pinto, Marcin Andrychowicz, Peter Welinder 他
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ダイナミクスランダム化によるロボット制御のsim2real転移
シミュレータのダイナミクスを訓練中にランダム化することで、実機でそのまま使える頑健な制御方策を獲得し、ロボットアームの物体押しタスクで実機転移を実証した論文。
原題: Sim-to-Real Transfer of Robotic Control with Dynamics Randomization ／ Xue Bin Peng, Marcin Andrychowicz, Wojciech Zaremba 他
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実機で高速ホッピングを学ぶための「補助輪」：報酬地形を整形する実践的手法
脚ロボットに一時的な物理的補助（補助輪）を取り付けて報酬地形を整形し、実機上で直接高速ホッピングを学習させる手法を実証し、効果的な補助輪設計の3基準を提案した。
原題: Shaping in Practice: Training Wheels to Learn Fast Hopping Directly in Hardware ／ Steve Heim, Felix Ruppert, Alborz A. Sarvestani 他
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変分オートエンコーダによる合成画像から実画像への転移学習とロボット応用
複数の変分オートエンコーダを用いて、大量の合成画像と少量の実画像から物体位置検出能力を実世界へ転移し、シミュレーションで学習したピック＆プレースやリーチングを再学習なしで実機ロボットに適用した。
原題: Transfer learning from synthetic to real images using variational autoencoders for robotic applications ／ Tadanobu Inoue, Subhajit Chaudhury, Giovanni De Magistris 他
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Shapechanger：ロボットタスク向け転移強化学習ライブラリ
シミュレーション間・シミュレーションから実機・実機間の3種類の知識転移に対応した、連続状態・行動のロボットタスク用転移強化学習ライブラリを提案。
原題: Shapechanger: Environments for Transfer Learning ／ Sébastien M. R. Arnold, Tsam Kiu Pun, Théo-Tim J. Denisart 他
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敵対的識別による視覚運動方策のsim-to-real転移
ラベル付き実画像を必要とせず、敵対的学習でシミュレーションから実環境へ視覚運動方策を転移し、ラベル付き実データ要件を半減させた。
原題: Adversarial Discriminative Sim-to-real Transfer of Visuo-motor Policies ／ Fangyi Zhang, Jürgen Leitner, Zongyuan Ge 他
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実在する人間の関節可動域を物理シミュレーションで再現するデータ駆動手法
実人間のデータから関節可動域の境界をニューラルネットで学習し、物理エンジン上で現実的な関節制約を効率的に再現する手法を提案した。
原題: Data-Driven Approach to Simulating Realistic Human Joint Constraints ／ Yifeng Jiang, C. Karen Liu
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シミュレーションとドメイン適応による深層ロボット把持の効率化
ランダム化したシミュレーション環境とGraspGANと呼ばれるピクセルレベルドメイン適応を組み合わせ、実世界のラベル付きデータを最大50分の1に削減しつつ新規物体の把持を実現した。
原題: Using Simulation and Domain Adaptation to Improve Efficiency of Deep Robotic Grasping ／ Konstantinos Bousmalis, Alex Irpan, Paul Wohlhart 他
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確率的動力学系におけるゼロショット適応ポリシー転送
シミュレータで学習したRLポリシーを、オンラインのチューブ型MPCと組み合わせることで、動力学誤差のある未知環境へ安全かつゼロショットで転送するADAPTを提案した。
原題: ADAPT: Zero-Shot Adaptive Policy Transfer for Stochastic Dynamical Systems ／ James Harrison, Animesh Garg, Boris Ivanovic 他
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シミュレーションから実世界への多段階タスクのためのEnd-to-End視覚運動制御の転移
シミュレータで生成した軌道とドメインランダム化を用いてCNNを訓練し、実画像なしで実世界の多段階片付けタスク（キューブの把持とバスケットへの投入）をEnd-to-Endで実行できることを示した。
原題: Transferring End-to-End Visuomotor Control from Simulation to Real World for a Multi-Stage Task ／ Stephen James, Andrew J. Davison, Edward Johns
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実世界で使えるRLポリシーのためのシミュレータ設計
制御のモデル化を重視したRL向け簡易シミュレータを設計し、高忠実度シミュレータより実機で機能するポリシーを学習できることをピボット操作で示した論文。
原題: Unlocking the Potential of Simulators: Design with RL in Mind ／ Rika Antonova, Silvia Cruciani
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シミュレーション深度画像で学習する実世界把持の視覚運動制御器
シミュレーションで生成した深度画像を用いてCNNを訓練し、把持対象への距離関数を学習することで、実世界のノイズや外乱に頑健な閉ループ把持制御を実現した。
原題: Learning a visuomotor controller for real world robotic grasping using simulated depth images ／ Ulrich Viereck, Andreas ten Pas, Kate Saenko 他
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AirSim：自律走行車向け高忠実度視覚・物理シミュレータ
Unreal Engine上に構築した、視覚的・物理的にリアルな自律走行車向けシミュレータAirSimを提案し、クアッドロータで実機飛行と比較検証した。
原題: AirSim: High-Fidelity Visual and Physical Simulation for Autonomous Vehicles ／ Shital Shah, Debadeepta Dey, Chris Lovett 他
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