Leveraging GCN-based Action Recognition for Teleoperation in Daily Activity Assistance

投稿日: 2025年4月10日 作成者: jarxiv

要約

高齢者の介護は緊急の世界的な課題であり、多くの高齢者は居住ケアに入るよりも、その場で年齢を収めたいと考えています。
ただし、特に地理的に広大な地域では、適切な在宅支援を提供することは依然として困難です。
テレオパート化されたロボットは有望なソリューションを提供しますが、従来のモーションマッピングテレオ操作はオペレーターに不自然な動きの制約を課し、筋肉の疲労と使いやすさにつながります。
このペーパーでは、直感的なリモートロボット制御を可能にするアクション認識を活用する新しいテレオ操作フレームワークを紹介します。
単純化された時空グラフ畳み込みネットワーク（S-ST-GCN）を使用して、システムは人間の行動を認識し、対応するプリセットロボット軌跡を実行し、直接モーション同期の必要性を排除します。
有限状態マシン（FSM）が統合されており、誤分類されたアクションを除外することにより信頼性を高めます。
私たちの実験は、提案されたフレームワークが正確なロボットの実行を確保しながら、楽なオペレーターの動きを可能にすることを示しています。
この概念実証研究は、介護者が日常生活の活動（ADL）中に高齢者をリモートで支援できるようにするための行動認識を伴うテレオ操作の可能性を強調しています。
将来の作業では、S-ST-GCNの認識精度と一般化の改善、高度な成人ケアのロボット自律性をさらに強化するための高度なモーション計画技術を統合し、システムのテレプレゼンスと制御の容易さを評価するためのユーザー調査を実施することに焦点を当てます。

要約(オリジナル)

Caregiving of older adults is an urgent global challenge, with many older adults preferring to age in place rather than enter residential care. However, providing adequate home-based assistance remains difficult, particularly in geographically vast regions. Teleoperated robots offer a promising solution, but conventional motion-mapping teleoperation imposes unnatural movement constraints on operators, leading to muscle fatigue and reduced usability. This paper presents a novel teleoperation framework that leverages action recognition to enable intuitive remote robot control. Using our simplified Spatio-Temporal Graph Convolutional Network (S-ST-GCN), the system recognizes human actions and executes corresponding preset robot trajectories, eliminating the need for direct motion synchronization. A finite-state machine (FSM) is integrated to enhance reliability by filtering out misclassified actions. Our experiments demonstrate that the proposed framework enables effortless operator movement while ensuring accurate robot execution. This proof-of-concept study highlights the potential of teleoperation with action recognition for enabling caregivers to remotely assist older adults during activities of daily living (ADLs). Future work will focus on improving the S-ST-GCN’s recognition accuracy and generalization, integrating advanced motion planning techniques to further enhance robotic autonomy in older adult care, and conducting a user study to evaluate the system’s telepresence and ease of control.

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著者 Thomas M. Kwok,Jiaan Li,Yue Hu
発行日 2025-04-09 16:14:55+00:00
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Approximate Feedback Nash Equilibria with Sparse Inter-Agent Dependencies

投稿日: 2025年4月10日 作成者: jarxiv

要約

マルチエージェントダイナミックゲームのフィードバックNASH平衡戦略には、制御アクションを計算するためにすべてのプレイヤーの状態情報を可用性にする必要があります。
ただし、実際のシナリオでは、エージェント間のセンシングとコミュニケーションの制限により、完全な状態フィードバックが高価または非現実的になり、他のエージェントからの状態情報が不正確な場合、そのような戦略は脆弱になります。
この目的のために、ダイナミックゲームのエージェントのサブセットの状態に選択的に依存するまばらなフィードバックポリシーを見つけるための正規化された動的プログラミングアプローチを提案します。
提案されたアプローチは、凸型の適応グループのラッソの問題を解決して、ナッシュ平衡ソリューションを近似するまばらなポリシーを計算します。
Linear-Quadratic（LQ）ゲームにおけるNash均衡政策の近隣への正規化されたソリューションの漸近収束を証明します。
さらに、提案されたアプローチは、一般的なアルゴリズムを介して一般的な非LQゲームに拡張します。
マルチロボット相互作用シナリオのシミュレーション結果は、提案されたアプローチがさまざまなスパースレベルのフィードバックポリシーを効果的に計算することを示しています。
エージェントが他のエージェントの状態を騒々しい観察している場合、シミュレーションの結果は、提案された正規化されたポリシーが、他のエージェントの状態とコストが組み合わされているすべての相互作用エージェントについて、標準のナッシュ平衡ポリシーよりも一貫して低コストを最大77％達成することを示しています。

要約(オリジナル)

Feedback Nash equilibrium strategies in multi-agent dynamic games require availability of all players’ state information to compute control actions. However, in real-world scenarios, sensing and communication limitations between agents make full state feedback expensive or impractical, and such strategies can become fragile when state information from other agents is inaccurate. To this end, we propose a regularized dynamic programming approach for finding sparse feedback policies that selectively depend on the states of a subset of agents in dynamic games. The proposed approach solves convex adaptive group Lasso problems to compute sparse policies approximating Nash equilibrium solutions. We prove the regularized solutions’ asymptotic convergence to a neighborhood of Nash equilibrium policies in linear-quadratic (LQ) games. Further, we extend the proposed approach to general non-LQ games via an iterative algorithm. Simulation results in multi-robot interaction scenarios show that the proposed approach effectively computes feedback policies with varying sparsity levels. When agents have noisy observations of other agents’ states, simulation results indicate that the proposed regularized policies consistently achieve lower costs than standard Nash equilibrium policies by up to 77% for all interacting agents whose costs are coupled with other agents’ states.

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著者 Xinjie Liu,Jingqi Li,Filippos Fotiadis,Mustafa O. Karabag,Jesse Milzman,David Fridovich-Keil,Ufuk Topcu
発行日 2025-04-09 16:16:04+00:00
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UAV Position Estimation using a LiDAR-based 3D Object Detection Method

投稿日: 2025年4月10日 作成者: jarxiv

要約

このホワイトペーパーでは、3Dオブジェクト検出にディープラーニングアプローチを適用して、GPS除去された環境にLIDARセンサーを装備した無人の地上車両（UGV）から無人航空機（UAV）の相対位置を計算することを調査します。
これは、3D検出アルゴリズム（Pointpillars）を介してLidarセンサーのデータを評価することで達成されました。
PointPillarsアルゴリズムには、列Voxel Point-Cloud表現と2D畳み込みニューラルネットワーク（CNN）が組み込まれており、この場合はUAVを識別するオブジェクトを表す特徴的なポイントクラウド機能を生成します。
現在のローカリゼーション方法は、Point-Cloudセグメンテーション、ユークリッドクラスタリング、および事前定義されたヒューリスティックを利用して、UAVの相対的な位置を取得します。
次に、2つの方法の結果を参照真理ソリューションと比較しました。

要約(オリジナル)

This paper explores the use of applying a deep learning approach for 3D object detection to compute the relative position of an Unmanned Aerial Vehicle (UAV) from an Unmanned Ground Vehicle (UGV) equipped with a LiDAR sensor in a GPS-denied environment. This was achieved by evaluating the LiDAR sensor’s data through a 3D detection algorithm (PointPillars). The PointPillars algorithm incorporates a column voxel point-cloud representation and a 2D Convolutional Neural Network (CNN) to generate distinctive point-cloud features representing the object to be identified, in this case, the UAV. The current localization method utilizes point-cloud segmentation, Euclidean clustering, and predefined heuristics to obtain the relative position of the UAV. Results from the two methods were then compared to a reference truth solution.

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著者 Uthman Olawoye,Jason N. Gross
発行日 2025-04-09 16:43:59+00:00
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Task-Parameter Nexus: Task-Specific Parameter Learning for Model-Based Control

投稿日: 2025年4月10日 作成者: jarxiv

要約

このペーパーでは、タスクを追跡するためのモデルベースのコントローラー（MBC）の（近く）最適な制御パラメーターのオンライン決定のための学習ベースのアプローチであるタスクパラメーターNexus（TPN）を紹介します。
TPNでは、特に新しいタスクの最適なパラメーターがすぐに利用できない場合、実行時に特定の追跡タスクの制御パラメーターを予測するために、深いニューラルネットワークが導入されています。
このネットワークをトレーニングするために、さまざまなモーション特性を表すさまざまな速度と曲率を持つ軌跡銀行を建設しました。
次に、銀行の各軌道について、オフラインで最適な制御パラメーターを自動調整し、それらを対応するグラウンドトゥルースとして使用します。
このデータセットを使用すると、TPNは監視された学習によってトレーニングされます。
QuadrotorプラットフォームでTPNを評価しました。
シミュレーション実験では、TPNが一連の追跡タスクの最適に近い制御パラメーターを予測し、目に見えないタスクに対する堅牢な一般化機能を実証できることが示されています。

要約(オリジナル)

This paper presents the Task-Parameter Nexus (TPN), a learning-based approach for online determination of the (near-)optimal control parameters of model-based controllers (MBCs) for tracking tasks. In TPN, a deep neural network is introduced to predict the control parameters for any given tracking task at runtime, especially when optimal parameters for new tasks are not immediately available. To train this network, we constructed a trajectory bank with various speeds and curvatures that represent different motion characteristics. Then, for each trajectory in the bank, we auto-tune the optimal control parameters offline and use them as the corresponding ground truth. With this dataset, the TPN is trained by supervised learning. We evaluated the TPN on the quadrotor platform. In simulation experiments, it is shown that the TPN can predict near-optimal control parameters for a spectrum of tracking tasks, demonstrating its robust generalization capabilities to unseen tasks.

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著者 Sheng Cheng,Ran Tao,Yuliang Gu,Shenlong Wang,Xiaofeng Wang,Naira Hovakimyan
発行日 2025-04-09 16:54:38+00:00
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The Importance of Being Discrete: Measuring the Impact of Discretization in End-to-End Differentially Private Synthetic Data

投稿日: 2025年4月10日 作成者: jarxiv

要約

差次的にプライベートな（DP）生成限界モデルは、野生でよく使用され、正式なプライバシー保証を提供しながら、機密データの代わりに合成表形式データセットを放出します。
これらのモデルは、低次元の限界またはクエリワークロードを近似しています。
重要なことに、彼らはトレーニングデータを事前に議論する必要があります。つまり、まずビンに分割する必要があります。
ただし、値（またはそのドメイン）の範囲はトレーニングデータから直接推測されることが多く、ビンとビンのエッジの数は通常任意に定義されているため、このアプローチは最終的にエンドツーエンドのDP保証を破壊する可能性があり、常に最適なユーティリティを生成するとは限りません。
この論文では、DPの限界生成モデルのコンテキストで4つの離散化戦略の広範な測定研究を提示します。
より正確には、3つの離散剤（均一、分位、k-means）のDPバージョンを設計し、Privtreeアルゴリズムを再実装します。
離散剤とビンカウントの選択を最適化すると、デフォルトの戦略とビンの数と比較して、平均して6つのDPの限界モデルで平均30％を改善できることがわかります。
非プライベート離散化を伴うDP生成モデルは、メンバーシップ推論攻撃に対して脆弱なままである一方で、離散化中にDPを適用するとこのリスクを効果的に緩和することを実証します。
最後に、最適な数のビンを自動的に選択し、プライバシー予算の消費と計算オーバーヘッドの両方を削減しながら高いユーティリティを実現するための最適化されたアプローチを提案します。

要約(オリジナル)

Differentially Private (DP) generative marginal models are often used in the wild to release synthetic tabular datasets in lieu of sensitive data while providing formal privacy guarantees. These models approximate low-dimensional marginals or query workloads; crucially, they require the training data to be pre-discretized, i.e., continuous values need to first be partitioned into bins. However, as the range of values (or their domain) is often inferred directly from the training data, with the number of bins and bin edges typically defined arbitrarily, this approach can ultimately break end-to-end DP guarantees and may not always yield optimal utility. In this paper, we present an extensive measurement study of four discretization strategies in the context of DP marginal generative models. More precisely, we design DP versions of three discretizers (uniform, quantile, and k-means) and reimplement the PrivTree algorithm. We find that optimizing both the choice of discretizer and bin count can improve utility, on average, by almost 30% across six DP marginal models, compared to the default strategy and number of bins, with PrivTree being the best-performing discretizer in the majority of cases. We demonstrate that, while DP generative models with non-private discretization remain vulnerable to membership inference attacks, applying DP during discretization effectively mitigates this risk. Finally, we propose an optimized approach for automatically selecting the optimal number of bins, achieving high utility while reducing both privacy budget consumption and computational overhead.

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著者 Georgi Ganev,Meenatchi Sundaram Muthu Selva Annamalai,Sofiane Mahiou,Emiliano De Cristofaro
発行日 2025-04-09 14:30:30+00:00
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RO-FIGS: Efficient and Expressive Tree-Based Ensembles for Tabular Data

投稿日: 2025年4月10日 作成者: jarxiv

要約

ツリーベースのモデルは、多くの場合、情報のない機能に対して堅牢であり、非滑らかで複雑な決定境界を正確にキャプチャできます。
その結果、彼らはしばしば、大幅に低い計算コストで表形式のデータセット上のニューラルネットワークベースのモデルを上回ります。
それにもかかわらず、従来の樹木ベースのアンサンブルが複雑な関係を効率的に表現する能力は、単一の機能を使用して分割を行うことにより制限されます。
樹木ベースの方法の効率と表現力を向上させるために、ランダムな斜めの高速解釈可能な貪欲なツリー合計（RO-FIG）を提案します。
Ro-Figsは、高速解釈可能な貪欲な木合計に基づいて構築され、斜めまたは多変量スプリットで木を学習することで拡張します。各分割は、特徴のランダムサブセットから学習した線形の組み合わせで構成されます。
これにより、機能間の相互作用を明らかにし、パフォーマンスを向上させるのに役立ちます。
提案された方法は、数値的特徴とカテゴリ機能の両方を備えた表形式データセットに適しています。
22の実世界の表形式データセットでRO-FIGを評価し、他のツリーおよびニューラルネットワークベースの方法よりも優れたパフォーマンスとはるかに小さなモデルを実証します。
さらに、それらの分割を分析して、特徴の相互作用に関する貴重な洞察を明らかにし、SHAPサマリープロットから学んだ情報を豊かにし、それによってRO-FIGSモデルの解釈可能性の向上を実証します。
提案された方法は、精度と解釈可能性のバランスが不可欠なアプリケーションに適しています。

要約(オリジナル)

Tree-based models are often robust to uninformative features and can accurately capture non-smooth, complex decision boundaries. Consequently, they often outperform neural network-based models on tabular datasets at a significantly lower computational cost. Nevertheless, the capability of traditional tree-based ensembles to express complex relationships efficiently is limited by using a single feature to make splits. To improve the efficiency and expressiveness of tree-based methods, we propose Random Oblique Fast Interpretable Greedy-Tree Sums (RO-FIGS). RO-FIGS builds on Fast Interpretable Greedy-Tree Sums, and extends it by learning trees with oblique or multivariate splits, where each split consists of a linear combination learnt from random subsets of features. This helps uncover interactions between features and improves performance. The proposed method is suitable for tabular datasets with both numerical and categorical features. We evaluate RO-FIGS on 22 real-world tabular datasets, demonstrating superior performance and much smaller models over other tree- and neural network-based methods. Additionally, we analyse their splits to reveal valuable insights into feature interactions, enriching the information learnt from SHAP summary plots, and thereby demonstrating the enhanced interpretability of RO-FIGS models. The proposed method is well-suited for applications, where balance between accuracy and interpretability is essential.

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著者 Urška Matjašec,Nikola Simidjievski,Mateja Jamnik
発行日 2025-04-09 14:35:24+00:00
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ASRL:A robust loss function with potential for development

投稿日: 2025年4月10日 作成者: jarxiv

要約

この記事では、以前の堅牢な損失関数に基づいて、パーティション：賢明な堅牢な損失関数を提案しました。
この損失関数の特徴は、パーティションごとの設計と適応パラメーター調整により、高い堅牢性と幅広い適用性を達成することです。
最後に、この損失関数の利点と開発の可能性は、この損失関数を回帰質問に適用し、5つの異なるデータセット（異なる寸法、異なるサンプル数、異なるフィールド）を使用して、他の損失関数と比較することにより検証されました。
複数の実験の結果は、損失関数の利点を証明しています。

要約(オリジナル)

In this article, we proposed a partition:wise robust loss function based on the previous robust loss function. The characteristics of this loss function are that it achieves high robustness and a wide range of applicability through partition-wise design and adaptive parameter adjustment. Finally, the advantages and development potential of this loss function were verified by applying this loss function to the regression question and using five different datasets (with different dimensions, different sample numbers, and different fields) to compare with the other loss functions. The results of multiple experiments have proven the advantages of our loss function .

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著者 Chenyu Hui,Anran Zhang,Xintong Li
発行日 2025-04-09 14:40:46+00:00
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A Survey of Source Code Representations for Machine Learning-Based Cybersecurity Tasks

投稿日: 2025年4月10日 作成者: jarxiv

要約

サイバーセキュリティ関連のソフトウェアエンジニアリングタスクの機械学習技術は、ますます人気が高まっています。
ソースコードの表現は、モデルがソースコードの機能を学習する方法に影響を与える可能性のある手法の重要な部分です。
これらの手法の数が増えているため、現場の現在の状態を確認することは、何が存在し、何が存在していないかをよりよく理解することができます。
この記事では、これらの既存の機械学習ベースのアプローチの研究を紹介し、さまざまなサイバーセキュリティタスクとプログラミング言語に使用されている表現の種類を示します。
さらに、さまざまな表現で使用されるモデルの種類を調べます。
グラフベースの表現は表現の最も一般的なカテゴリーであり、トークン剤と抽象的な構文ツリー（AST）が全体的に2つの最も一般的な表現であることがわかりました（たとえば、ASTとトークンザーは、紙の最高のカウントを持つ表現ですが、グラフベースの表現は紙の最高のカテゴリを持つカテゴリです）。
また、最も人気のあるサイバーセキュリティタスクは脆弱性検出であり、最も多くのテクニックでカバーされている言語はCであることがわかりました。最後に、シーケンスベースのモデルはモデルの最も人気のあるカテゴリであり、サポートベクトルマシンが全体的に最も人気のあるモデルであることがわかりました。

要約(オリジナル)

Machine learning techniques for cybersecurity-related software engineering tasks are becoming increasingly popular. The representation of source code is a key portion of the technique that can impact the way the model is able to learn the features of the source code. With an increasing number of these techniques being developed, it is valuable to see the current state of the field to better understand what exists and what is not there yet. This article presents a study of these existing machine learning based approaches and demonstrates what type of representations were used for different cybersecurity tasks and programming languages. Additionally, we study what types of models are used with different representations. We have found that graph-based representations are the most popular category of representation, and tokenizers and Abstract Syntax Trees (ASTs) are the two most popular representations overall (e.g., AST and tokenizers are the representations with the highest count of papers, whereas graph-based representations is the category with the highest count of papers). We also found that the most popular cybersecurity task is vulnerability detection, and the language that is covered by the most techniques is C. Finally, we found that sequence-based models are the most popular category of models, and Support Vector Machines are the most popular model overall.

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著者 Beatrice Casey,Joanna C. S. Santos,George Perry
発行日 2025-04-09 15:06:35+00:00
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FuseMoE: Mixture-of-Experts Transformers for Fleximodal Fusion

投稿日: 2025年4月10日 作成者: jarxiv

要約

重要な分野の機械学習モデルは、マルチモーダルデータとますます取り組んでいるため、幅広いモダリティを処理するという二重の課題に直面しています。多くの場合、要素が欠落しているため不完全であり、収集されたサンプルの時間的不規則性とスパース性に直面しています。
高品質のトレーニングサンプルの希少性を克服しながら、この複雑なデータをうまく活用することは、これらのモデルの予測パフォーマンスを改善するための鍵です。
革新的なゲーティング機能に組み込まれたExpertsの混合フレームワークである「Fusemoe」 ‘を紹介します。
多様な数のモダリティを統合するように設計されたFusemoeは、モダリティが欠落し、不規則にサンプリングされたデータの軌跡を備えたシナリオの管理に効果的です。
理論的には、私たちのユニークなゲーティング機能は、収束速度の向上に貢献し、複数のダウンストリームタスクのパフォーマンスが向上します。
現実の世界におけるフューセモエの実用的な有用性は、多様な一連の挑戦的な予測タスクによって検証されています。

要約(オリジナル)

As machine learning models in critical fields increasingly grapple with multimodal data, they face the dual challenges of handling a wide array of modalities, often incomplete due to missing elements, and the temporal irregularity and sparsity of collected samples. Successfully leveraging this complex data, while overcoming the scarcity of high-quality training samples, is key to improving these models’ predictive performance. We introduce “FuseMoE”, a mixture-of-experts framework incorporated with an innovative gating function. Designed to integrate a diverse number of modalities, FuseMoE is effective in managing scenarios with missing modalities and irregularly sampled data trajectories. Theoretically, our unique gating function contributes to enhanced convergence rates, leading to better performance in multiple downstream tasks. The practical utility of FuseMoE in the real world is validated by a diverse set of challenging prediction tasks.

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著者 Xing Han,Huy Nguyen,Carl Harris,Nhat Ho,Suchi Saria
発行日 2025-04-09 15:12:58+00:00
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Scalable Geometric Learning with Correlation-Based Functional Brain Networks

投稿日: 2025年4月10日 作成者: jarxiv

要約

相関マトリックスは、ニューロイメージングにおける機能的脳ネットワークの中心的な表現です。
従来の分析は、多くの場合、ユークリッドの環境で独立してペアワイズ相互作用を扱い、相関マトリックスの固有のジオメトリを見落としています。
以前の試みは相関マニホールドの商のジオメトリを受け入れてきましたが、特に高次元のコンテキストでは、計算の非効率性と数値の不安定性によって制限されたままです。
このホワイトペーパーでは、相関マトリックスをユークリッド空間に埋め込み、顕著なマニホールド特性を維持し、大規模な分析を可能にするために、違いの変換を使用する新しい幾何学的フレームワークを紹介します。
提案された方法は、確立された学習アルゴリズム（回帰、次元低下、クラスタリング）と統合され、脳ネットワークの人口レベルの推論に自然に拡張されます。
シミュレーション研究は、従来のマニホールドベースのアプローチと比較して、計算速度の向上と精度の向上の両方を示しています。
さらに、実際のニューロイメージングシナリオでのアプリケーションは、フレームワークの有用性を示し、行動スコアの予測を強化し、静止状態のfMRIでの被験者の指紋、および脳波データでの仮説テストを示しています。
幅広い採用を促進し、機能的な脳ネットワーク研究における相関ジオメトリの適用を進めるために、オープンソースMATLABツールボックスが提供されています。

要約(オリジナル)

The correlation matrix is a central representation of functional brain networks in neuroimaging. Traditional analyses often treat pairwise interactions independently in a Euclidean setting, overlooking the intrinsic geometry of correlation matrices. While earlier attempts have embraced the quotient geometry of the correlation manifold, they remain limited by computational inefficiency and numerical instability, particularly in high-dimensional contexts. This paper presents a novel geometric framework that employs diffeomorphic transformations to embed correlation matrices into a Euclidean space, preserving salient manifold properties and enabling large-scale analyses. The proposed method integrates with established learning algorithms – regression, dimensionality reduction, and clustering – and extends naturally to population-level inference of brain networks. Simulation studies demonstrate both improved computational speed and enhanced accuracy compared to conventional manifold-based approaches. Moreover, applications in real neuroimaging scenarios illustrate the framework’s utility, enhancing behavior score prediction, subject fingerprinting in resting-state fMRI, and hypothesis testing in electroencephalogram data. An open-source MATLAB toolbox is provided to facilitate broader adoption and advance the application of correlation geometry in functional brain network research.

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著者 Kisung You,Yelim Lee,Hae-Jeong Park
発行日 2025-04-09 15:14:53+00:00
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カテゴリー: cs.LG, stat.ML | Scalable Geometric Learning with Correlation-Based Functional Brain Networks はコメントを受け付けていません