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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: 2017/3/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
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仮想から現実への深層強化学習：地図なしナビゲーションのための移動ロボットの連続制御
10次元の距離センサ情報と目標位置を入力に、強化学習で地図不要の連続操舵プランナを学習し、未知の仮想・実環境で衝突なく目標到達できることを示した。
原題: Virtual-to-real Deep Reinforcement Learning: Continuous Control of Mobile Robots for Mapless Navigation ／ Lei Tai, Giuseppe Paolo, Ming Liu
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仮想と現実の融合：ベイズ最適化による強化学習でのシミュレーションと物理実験のトレードオフ
シミュレーションの安価で不正確な情報と物理実験の高価で正確な情報をベイズ最適化で自動的に組み合わせ、少ない実験回数で制御ポリシーを効率的に学習する手法を提案した。
原題: Virtual vs. Real: Trading Off Simulations and Physical Experiments in Reinforcement Learning with Bayesian Optimization ／ Alonso Marco, Felix Berkenkamp, Philipp Hennig 他
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ドメインランダム化によるシミュレーションから実世界への深層ニューラルネットワークの転移
シミュレータの描画をランダム化するドメインランダム化により、実画像で事前学習せずともシミュレーションのみで学習した物体検出器が実世界で1.5cm精度を達成し、雑然とした環境での把持に成功した。
原題: Domain Randomization for Transferring Deep Neural Networks from Simulation to the Real World ／ Josh Tobin, Rachel Fong, Alex Ray 他
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敵対的摂動に強い強化学習
外乱を加える敵対エージェントと制御エージェントをゼロサムminimaxで同時学習させ、sim2realや条件変化に対する頑健性を高める手法を提案。
原題: Robust Adversarial Reinforcement Learning ／ Lerrel Pinto, James Davidson, Rahul Sukthankar 他
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ピボット操作のための強化学習
シミュレータで学習した方策を実機に転移し、物体を目標角度まで回転させるピボット操作を実現。形状や慣性が異なる物体にも汎化することを示した。
原題: Reinforcement Learning for Pivoting Task ／ Rika Antonova, Silvia Cruciani, Christian Smith 他
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閉ループシミュレーションによる液体の推論
液体シミュレーションと実時間知覚を閉ループで結び、観測でシミュレータ内の液体状態の誤差を補正することで、実世界との大きな乖離を防ぎ、遮蔽された液体の推論を可能にした。
原題: Reasoning About Liquids via Closed-Loop Simulation ／ Connor Schenck, Dieter Fox
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非変形履帯車両の高速シミュレーション手法
履帯が変形しない車両を高速かつ妥当にシミュレーションする「接触面運動」という新手法を提案し、Gazebo上で実装して既存手法と比較評価した論文。
原題: Fast Simulation of Vehicles with Non-deformable Tracks ／ Martin Pecka, Karel Zimmermann, Tomáš Svoboda
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未知環境に備える：オンラインシステム同定を用いた汎用ポリシーの学習
質量や摩擦などのダイナミクスが未知・変動する環境に対応するため、多様なモデルで訓練した汎用ポリシーと、履歴から動的パラメータを推定するオンライン同定を組み合わせた制御手法を提案した。
原題: Preparing for the Unknown: Learning a Universal Policy with Online System Identification ／ Wenhao Yu, Jie Tan, C. Karen Liu 他
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深層学習のための把持と視覚を統合したシミュレータとデータセット
多指ロボットハンドによる円筒精密把持のデータを収集するシミュレータを開発し、把持と視覚を組み合わせた深層学習用データセットを構築した。
原題: An Integrated Simulator and Dataset that Combines Grasping and Vision for Deep Learning ／ Matthew Veres, Medhat Moussa, Graham W. Taylor
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農業ロボット向け作物・雑草検出のための自動データセット生成
作物と雑草の種類・土壌・光条件をランダム化して合成画像を自動生成し、深層学習セグメンテーションの学習データとして実画像と同等に有効であることを示した論文。
原題: Automatic Model Based Dataset Generation for Fast and Accurate Crop and Weeds Detection ／ Maurilio Di Cicco, Ciro Potena, Giorgio Grisetti 他
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CAD2RL：実画像なしで実現する単眼画像による実世界飛行
3D CADモデルのみを用いたシミュレーションで訓練し、実画像を一切使わずに実世界の屋内衝突回避飛行を達成する深層強化学習手法を提案。
原題: CAD2RL: Real Single-Image Flight without a Single Real Image ／ Fereshteh Sadeghi, Sergey Levine
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ロボティクス深層学習のための微分可能物理エンジン
制御パラメータを微分可能な物理エンジンをCPU/GPU向けに実装し、勾配ベース最適化を高速化して深層強化学習の代替手法となり得ることを示した論文。
原題: A Differentiable Physics Engine for Deep Learning in Robotics ／ Jonas Degrave, Michiel Hermans, Joni Dambre 他
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安全制約付きベイズ最適化とシミュレーション事前知識によるロボットの安全な損傷回復
シミュレーションで得た事前知識と制約付きベイズ最適化を用い、損傷したヒューマノイドロボットが危険な試行を最小限に抑えつつ高速に這い移動できるよう回復させる手法を提案した。
原題: Safety-Aware Robot Damage Recovery Using Constrained Bayesian Optimization and Simulated Priors ／ Vaios Papaspyros, Konstantinos Chatzilygeroudis, Vassilis Vassiliades 他
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プログレッシブネットによるピクセル入力からのsim-to-realロボット学習
プログレッシブネットワークを用いてシミュレーションで学習した方策を実機ロボットへ転移し、生の画像入力と疎な報酬のみでマニピュレーションタスクを実機学習できることを示した論文。
原題: Sim-to-Real Robot Learning from Pixels with Progressive Nets ／ Andrei A. Rusu, Mel Vecerik, Thomas Rothörl 他
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深層逆動力学モデル学習によるシミュレーションから実世界への転移
シミュレーション上の制御方策が示す次状態を実現する実世界の行動を、学習した深層逆動力学モデルで選ぶことで、シミュレーションから実機への転移を図る手法を提案した。
原題: Transfer from Simulation to Real World through Learning Deep Inverse Dynamics Model ／ Paul Christiano, Zain Shah, Igor Mordatch 他
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バーチャル世界で走る：合成データは実世界タスクの人手アノテーションを代替できるか
シミュレーションエンジンで生成した写実的な合成画像とアノテーションのみで学習した車両検出モデルが、KITTIデータセット上で人手アノテーション学習モデルを上回る性能を示した。
原題: Driving in the Matrix: Can Virtual Worlds Replace Human-Generated Annotations for Real World Tasks? ／ Matthew Johnson-Roberson, Charles Barto, Rounak Mehta 他
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モデルアンサンブルによるロバストなニューラルネットワーク方策の学習
複数のシミュレーションモデルをアンサンブルし敵対的訓練を行うことで、未知の環境変化にも頑健に汎化する強化学習方策を学習するEPOptを提案した。
原題: EPOpt: Learning Robust Neural Network Policies Using Model Ensembles ／ Aravind Rajeswaran, Sarvjeet Ghotra, Balaraman Ravindran 他
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視覚運動ポリシーのsim-to-real転送のためのモジュラーディープQネットワーク
知覚と制御の間にボトルネックを設けて別々に学習し、統合・微調整することで、シミュレーションで学習した視覚誘導ロボットポリシーを実機へ高精度に転送する手法を提案した。
原題: Modular Deep Q Networks for Sim-to-real Transfer of Visuo-motor Policies ／ Fangyi Zhang, Jürgen Leitner, Michael Milford 他
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深層Q学習によるロボットアーム制御のための3Dシミュレーション
3Dシミュレーション内で7自由度ロボットアームを深層Q学習により訓練し、画像入力からキューブの位置特定と把持を学習。実機への直接転移の予備結果も示した。
原題: 3D Simulation for Robot Arm Control with Deep Q-Learning ／ Stephen James, Edward Johns
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単眼リアクティブMAV制御のための転移可能なポリシー学習
関連するソースドメインの訓練データを活用し、目標ドメインで使える運動ポリシーを学習する汎用フレームワークを提案。単眼リアクティブ制御によるMAV飛行で、屋外の障害物環境での実機実験により有効性を示した。
原題: Learning Transferable Policies for Monocular Reactive MAV Control ／ Shreyansh Daftry, J. Andrew Bagnell, Martial Hebert
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粒子トレースによるロボットの予期せぬ挙動検出
ロボットのモデルパラメータや状態推定をサンプリングし、高速なマルチボディシミュレーションと組み合わせて、接触の有無による計画からの逸脱挙動を統計的に検出する手法を提案した。歩行ロボットやマニピュレータ、受動歩行機で有効性を検証した。
原題: Particle Traces for Detecting Divergent Robot Behavior ／ Samuel Zapolsky, Evan Drumwright
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HyQロボットの計算機シミュレーションの検証
四足歩行ロボットHyQの計算機シミュレーションを実機と比較して妥当性を確認した技術報告。
原題: Validation of computer simulations of the HyQ robot ／ Marco Frigerio, Victor Barasuol, Michele Focchi 他
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仮想デモンストレーションから実機マニピュレーションへのLSTMとMDNによる行動転移
仮想環境で収集したデモをLSTMと混合密度ネットワークで学習し、視覚と逆運動学を組み合わせてBaxter実機へ転移させ、把持操作を実現した。
原題: From virtual demonstration to real-world manipulation using LSTM and MDN ／ Rouhollah Rahmatizadeh, Pooya Abolghasemi, Aman Behal 他
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視覚のみでロボットアームを制御する深層強化学習
生のカメラ画像だけから3関節ロボットアームの目標到達動作を深層強化学習(DQN)で学習させ、シミュレーションでは成功したが実機への単純な転移は失敗し、合成画像に置き換えると機能することを示した。
原題: Towards Vision-Based Deep Reinforcement Learning for Robotic Motion Control ／ Fangyi Zhang, Jürgen Leitner, Michael Milford 他
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協働ロボット制御コードのための体系的かつ現実的なシミュレーション検証
カバレッジ駆動型検証と二段階テスト生成を用い、ROS-Gazebo上で物体受け渡しタスクのロボット制御コードを体系的にシミュレーション検証する手法を提案した。
原題: Systematic and Realistic Testing in Simulation of Control Code for Robots in Collaborative Human-Robot Interactions ／ Dejanira Araiza-Illan, David Western, Anthony G. Pipe 他
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シミュレーションリーグ：複雑なロボットシステムの再現可能で堅牢な研究を可能にする
RoboCupシミュレーションリーグを概観し、並列実験で競技形式を評価してハイブリッド形式が真のチームランキングの変動を最小化することを示した。
原題: Simulation leagues: Enabling replicable and robust investigation of complex robotic systems ／ David M Budden, Peter Wang, Oliver Obst 他
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ROSコンポーネントのソフトウェアからハードウェアへの自動移行に向けて
高レベルなROSソフトウェアコンポーネントをFPGAベースの専用ハードウェアへ自動移行する手法を提案し、Unityフレームワークを用いてソフトとハードのギャップを埋める。
原題: Towards Automatic Migration of ROS Components from Software to Hardware ／ Anders Blaabjerg Lange, Ulrik Pagh Schultz, Anders Stengaard Soerensen
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現実ギャップを越える：転移可能性アプローチ入門
シミュレーションと現実のギャップを埋めるため、シミュレーションの限界を最適化アルゴリズムに認識させる転移可能性関数を提案し、回帰で学習する手法を示した。四足歩行ロボットの制御パラメータ最適化で有効性を検証した。
原題: Crossing the Reality Gap: a Short Introduction to the Transferability Approach ／ Jean-Baptiste Mouret, Sylvain Koos, Stéphane Doncieux
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小型ロボットで進化した人工免疫系行動の大型ロボットへの実世界転移
小型ロボット(epuck)でシミュレーション進化させた行動を、人工免疫系の手法で大型ロボット(Pioneer)に移植し、実機でもナビゲーションや目標探索が良好に転移することを示した論文。
原題: Real-world Transfer of Evolved Artificial Immune System Behaviours between Small and Large Scale Robotic Platforms ／ Amanda Whitbrook, Uwe Aickelin, Jonathan M. Garibaldi
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小型ロボットで進化した人工免疫系行動の大規模プラットフォームへの転移
シミュレーション上で小型ロボット(epuck)に進化させた行動を、形状やセンサ構成の異なる大型ロボット(Pioneer P3-DX)へ転移し、適応型人工免疫系制御により物体追跡タスクを遂行できることを示した。
原題: The Transfer of Evolved Artificial Immune System Behaviours between Small and Large Scale Robotic Platforms ／ Amanda Whitbrook, Uwe Aickelin, Jonathan M. Garibaldi
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