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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: 2019/9/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
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テンプレートモデルとアンカーモデルの近似シミュレーションによる形式的接続
LIPモデルで計画したバランサ制御がLIPを近似シミュレートすることを示し、接地制約を満たす線形条件を導出して二次計画法で高速な計画・再計画を実現した。
原題: Formal Connections between Template and Anchor Models via Approximate Simulation ／ Vince Kurtz, Rafael Rodrigues da Silva, Patrick M. Wensing 他
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ランダム報酬連動目標による深層学習経路計画と宇宙応用の可能性
訓練中に報酬関数のパラメータをランダム化した深層強化学習により、8自由度のアリ型四足ロボットが単一のニューラルネットワークで経路計画と運動制御を同時に行えることを示した。
原題: Deep Learned Path Planning via Randomized Reward-Linked-Goals and Potential Space Applications ／ Tamir Blum, William Jones, Kazuya Yoshida
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モデル予測制御によるヘビ型ロボットの歩容自動生成
モデル予測制御と軌道最適化を用いて、環境に応じたヘビ型ロボットの進行歩容を自動生成する手法を提案し、様々な摩擦・流体モデルで効率的な歩容が得られることを示した。
原題: Automatic Snake Gait Generation Using Model Predictive Control ／ Emily Hannigan, Bing Song, Gagan Khandate 他
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メタ戦略最適化による脚式ロボットの高速適応学習
訓練とテストで同じ適応プロセスを共有するメタ学習手法MSOを提案し、四足歩行ロボットがsim2realやモータ故障、坂道など新環境に少数試行で適応できることを実機で示した。
原題: Learning Fast Adaptation with Meta Strategy Optimization ／ Wenhao Yu, Jie Tan, Yunfei Bai 他
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強化学習を用いたリダイレクションコントローラ
リダイレクテッドウォーキングの制御に強化学習を導入し、障害物の多い実環境でリセット操作を削減できることを示した論文。
原題: Redirection Controller Using Reinforcement Learning ／ Yuchen Chang, Keigo Matsumoto, Takuji Narumi 他
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体幹のピッチ振動による人間とヒューマノイドロボットの関節負荷再配分
バネ付き倒立振子モデルと仮想点目標を用い、体幹の振動が人間の走行やロボットの関節負荷に与える影響を解析した研究。
原題: Trunk Pitch Oscillations for Joint Load Redistribution in Humans and Humanoid Robots ／ Özge Drama, Alexander Badri-Spröwitz
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二足歩行の最適低次元モデリング
LIPやSLIPのような低次元モデルを自動合成し、高次元系の能力を保ちつつ歩行速度や傾斜に最適化するアルゴリズムを提案した論文。
原題: Optimal Reduced-order Modeling of Bipedal Locomotion ／ Yu-Ming Chen, Michael Posa
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車輪脚ロボットのオンライン軌道最適化によるハイブリッド移動
車輪付き四脚ロボットのためのオンライン軌道最適化フレームワークを提案し、歩行と走行を組み合わせたハイブリッド移動を実時間で計画・制御できるようにした。
原題: Rolling in the Deep -- Hybrid Locomotion for Wheeled-Legged Robots using Online Trajectory Optimization ／ Marko Bjelonic, Prajish K. Sankar, C. Dario Bellicoso 他
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可変高さ倒立振子モデルの線形フィードバックによる二足歩行の安定化
重心高さの変化を活用するVHIPモデルに線形フィードバックを適用し、小さな外乱から大きな外乱まで対応できる二足歩行の安定化手法を提案し、HRP-4ヒューマノイドで実証した。
原題: Biped Stabilization by Linear Feedback of the Variable-Height Inverted Pendulum Model ／ Stéphane Caron
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二足走行における体幹ピッチ振動のエネルギー最適化：鳥類とロボットの比較分析
鳥類の走行をバネ付き倒立振子モデルで解析し、体幹のピッチ振動がエネルギー消費に与える影響を評価。重心のエネルギー変動や脚・股関節の仕事を最小化する3つの戦略を導出し、脚式ロボットへの応用を提案した。
原題: Trunk Pitch Oscillations for Energy Trade-offs in Bipedal Running Birds and Robots ／ Özge Drama, Alexander Badri-Spröwitz
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バネ質点走行ロボットの安定姿勢制御のための運動量ベース足配置戦略
点足二足ロボットの走行において、SLIPモデルの足配置目標を修正することで、胴体姿勢を安定化させる新しい制御手法を提案し、従来手法より優れることを示した。
原題: A Momentum-Based Foot Placement Strategy for Stable Postural Control of Robotic Spring-Mass Running with Point Feet ／ Gorkem Secer, Ali Levent Cinar
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ロボット運動リスク推論フレームワーク
ロボットの移動におけるリスクを命題論理と確率論で形式定義し、時間・空間両面のリスクを単一指標に統合する枠組みを提案した。
原題: Robot Motion Risk Reasoning Framework ／ Xuesu Xiao, Jan Dufek, Robin R. Murphy
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DeepGait: 深層強化学習による四脚歩容の計画と制御
モデルベース計画と強化学習を組み合わせ、動的実現可能性の評価をMDPに組み込むことで、不整地における足場と胴体の運動を計画・実行する四脚ロボットの歩容制御ポリシーを学習した。
原題: DeepGait: Planning and Control of Quadrupedal Gaits using Deep Reinforcement Learning ／ Vassilios Tsounis, Mitja Alge, Joonho Lee 他
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時変モデル予測制御に基づくロバストな閉ループ二足歩行計画器
時変モデル予測制御(TVMPC)を用いて、状態・入力・出力の制約を考慮しつつ、COMの鉛直運動やDCMによる参照ZMPのオンライン修正を取り入れた、外乱に強い二足歩行の参照軌道計画手法を提案した。
原題: A Robust Closed-Loop Biped Locomotion Planner Based on Time Varying Model Predictive Control ／ Mohammadreza Kasaei, Nuno Lau, Artur Pereira
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脚式ロボットのバランス制御における不確かさとサンプリング周期の感度解析
ロバスト制御理論を用いて脚式ロボットの重心・圧力中心制御に対するセンサ・アクチュエータの不確かさの影響を定量化し、サンプリング周期が200msまで長くてもバランス維持に影響しないことを示した。
原題: Sensitivity of Legged Balance Control to Uncertainties and Sampling Period ／ Nahuel Villa, Johannes Englsberger, Pierre-Brice Wieber
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単一2D姿勢から歩行者の移動状態を推定
歩行者の横断・非横断に加え車両進行方向に沿って歩く状態も含めた3状態を、単一の2D姿勢から浅いニューラルネットで高精度に識別する手法を提案した。
原題: Estimating Pedestrian Moving State Based on Single 2D Body Pose ／ Zixing Wang, Nikolaos Papanikolopoulos
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不整地を自律歩行するための足配置計画
環境を平面領域で表現し、部分的な足場も許容するA*足配置プランナを提案。不整地でのヒューマノイドロボットの自律歩行を実現した。
原題: Footstep Planning for Autonomous Walking Over Rough Terrain ／ Robert J. Griffin, Georg Wiedebach, Stephen McCrory 他
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車両との相互作用を考慮した歩行者意図予測のための要因潜在動的CRF
車両との相互作用を文脈に取り込み、歩行者の横断意図を早期に予測するFLDCRFモデルを提案し、LSTMを上回る精度と予測時間の改善を示した。
原題: Context Model for Pedestrian Intention Prediction using Factored Latent-Dynamic Conditional Random Fields ／ Satyajit Neogi, Michael Hoy, Kang Dang 他
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二足歩行ロボットCassieによるホバーシューズ自律走行のフィードバック制御
二足歩行ロボットがホバーシューズに乗ってバランス・速度・旋回を制御し、段差や階段、屋外の不整地を含む障害物コースを自律走行するフレームワークを開発した。
原題: Feedback Control for Autonomous Riding of Hovershoes by a Cassie Bipedal Robot ／ Shuxiao Chen, Jonathan Rogers, Bike Zhang 他
日本語で読む → - 論文歩行者追跡画像認識
確率的データ関連付けと対応埋め込みによる歩行者追跡
固定カメラでは検出器の微調整とJIPDAで高精度化し、移動カメラでは深い対応埋め込みの最近傍追跡が最良となることを示した歩行者追跡研究。
原題: Pedestrian Tracking by Probabilistic Data Association and Correspondence Embeddings ／ Borna Bićanić, Marin Oršić, Ivan Marković 他
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ベイズ最適化で軌道最適化を堅牢化するヒューマノイド歩行
全身シミュレーションのデータを使いベイズ最適化でコスト重みを調整し、外乱や不確実性に強いヒューマノイドの歩行軌道を生成する手法を提案した。
原題: Robust Humanoid Locomotion Using Trajectory Optimization and Sample-Efficient Learning ／ Mohammad Hasan Yeganegi, Majid Khadiv, S. Ali A. Moosavian 他
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終了カリキュラムを用いた自己模倣による移動運動の学習
木探索で生成した合成参照運動をRSIで模倣し、終了閾値を適応させるTermination Curriculumで学習を加速、4コアPCで数時間で歩行運動を獲得する手法を提案。
原題: Self-Imitation Learning of Locomotion Movements through Termination Curriculum ／ Amin Babadi, Kourosh Naderi, Perttu Hämäläinen
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4.5分のデータで四足歩行を実現するモデルベース強化学習
四足ロボットの歩行をわずか4.5分の実機データで学習するモデルベース手法を提案し、複数ステップ予測損失と遅延対応MPC、脚軌道の事前知識でリアルタイムかつ安全な歩行を実現した。
原題: Data Efficient Reinforcement Learning for Legged Robots ／ Yuxiang Yang, Ken Caluwaerts, Atil Iscen 他
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Naoヒューマノイドのための高速で安定な全方向歩行エンジン
上半身と下半身の2質量で表す抽象動力学モデルとLQG制御器を組み合わせ、遺伝的アルゴリズムでパラメータ最適化する歩行生成フレームワークを提案し、Naoロボットのシミュレーションで最大80.5cm/sの全方向歩行を実現した。
原題: A Fast and Stable Omnidirectional Walking Engine for the Nao Humanoid Robot ／ Mohammadreza Kasaei, Nuno Lau, Artur Pereira
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サンプル効率の良い学習によるヒューマノイド歩行のロバスト軌道最適化
ベイズ最適化を用いて軌道最適化のコスト重みを調整し、少ない試行でヒューマノイドのロバストな歩行軌道を生成する手法を提案した。
原題: Trajectory Optimization for Robust Humanoid Locomotion with Sample-Efficient Learning ／ Majid Khadiv, Mohammad Hasan Yeganegi, S. Ali A. Moosavian 他
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マイクロスパインで六脚ロボットの垂直移動能力を強化
ゴキブリ型六脚ロボットにマイクロスパイン足を追加し、地上移動性能を損なわずに最大45度のオーバーハング静止と55度の斜面登攀を可能にした。
原題: Enhancing the Vertical Mobility of a Robot Hexapod Using Microspines ／ Matt Martone, Catherine Pavlov, Adam Zeloof 他
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液冷粘弾性アクチュエータで駆動する高性能二足歩行ロボットの制御
液冷粘弾性アクチュエータ(VLCA)を搭載した人間サイズの二足歩行ロボットを開発し、力制御の安定性解析や位置制御の評価、操作空間制御による脚部制御、そして無支持動的二足歩行の実現までを検証した論文。
原題: Control of A High Performance Bipedal Robot using Viscoelastic Liquid Cooled Actuators ／ Junhyeok Ahn, Donghyun Kim, SeungHyeon Bang 他
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DCMとLQG制御器に基づくロバストな二足歩行
発散成分(DCM)とLQG最適閉ループ制御器を組み合わせ、外乱に強いヒューマノイドの歩行を実現。遊脚の着地位置を調整する制御器も提案し、MATLABシミュレーションでロバスト性を検証した。
原題: A Robust Biped Locomotion Based on Linear-Quadratic-Gaussian Controller and Divergent Component of Motion ／ Mohammadreza Kasaei, Nuno Lau, Artur Pereira
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動的バランスモデルで支援するデータ効率と安全性を両立したヒューマノイド歩行学習
歩行パターン生成器とニューラルネット、安全制御器を組み合わせ、動的バランスモデルを活用して少ないデータで安全にヒューマノイドの歩行を強化学習する手法を提案した。
原題: Data-Efficient and Safe Learning for Humanoid Locomotion Aided by a Dynamic Balancing Model ／ Junhyeok Ahn, Jaemin Lee, Luis Sentis
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モデルベースの二足ロボット平衡安定化システム
LIPPFMとDCMを用いて重心動態の不安定成分も考慮し、転倒を防ぐ踏み出しのタイミングと位置を決定する二足ロボットの平衡安定化システムを提案し、MATLABシミュレーションで有効性を示した。
原題: A Model-Based Balance Stabilization System for Biped Robot ／ Mohammadreza Kasaei, Nuno Lau, Artur Pereira
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