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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: 2024/9/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
📖 UMIデバイス・カタログ(日本語版)UMI式データ収集デバイスと主要データセットを日本語で俯瞰 →- 論文群制御ロボティクス
限られた駆動能力下での分散型安全・スケーラブル多エージェント制御
限られた駆動能力のもとで、ニューラル積分制御バリア関数と分散MPCを組み合わせ、デッドロックを抑えつつ最大1000体までスケールする安全な分散型多エージェント制御を実現した。
原題: Decentralized Safe and Scalable Multi-Agent Control under Limited Actuation ／ Vrushabh Zinage, Abhishek Jha, Rohan Chandra 他
日本語で読む → - 論文強化学習/制御ロボティクス
批評家をリアプノフ関数として用いる安定化強化学習エージェント
批評家ネットワークをリアプノフ関数として扱い、モデルフリーで各エピソード中に動的システムの安定性を保証する強化学習エージェントCALFを提案し、移動ロボットシミュレータで学習性能の向上を示した。
原題: Critic as Lyapunov function (CALF): a model-free, stability-ensuring agent ／ Pavel Osinenko, Grigory Yaremenko, Roman Zashchitin 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
自律飛行のためのハイブリッドAI向けシミュレーション基盤HAMERITT
UAVのニューロシンボリック自律アルゴリズムの訓練・検証のため、意味的文脈付きのシナリオを自動生成できるシミュレーションフレームワークを提案した。
原題: Simulation-based Scenario Generation for Robust Hybrid AI for Autonomy ／ Hambisa Keno, Nicholas J. Pioch, Christopher Guagliano 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
深層強化学習によるLHD機械の鉱石山自律積み込み
LHD機械が鉱石山を自律的に積み込むための深層強化学習制御器をシミュレーションで訓練し、実機実験で有効性とロバスト性を検証した。
原題: Autonomous loading of ore piles with Load-Haul-Dump machines using Deep Reinforcement Learning ／ Rodrigo Salas, Francisco Leiva, Javier Ruiz-del-Solar
日本語で読む → - 論文手術ロボット/模倣学習ロボティクス
Actor-Criticフレームワークと自己教師あり模倣学習による手術タスク自動化
状態のみの専門家デモンストレーションを自己教師あり模倣学習で活用するActor-Critic強化学習フレームワークを提案し、手術ロボットタスクの自動化性能を向上させた。
原題: Surgical Task Automation Using Actor-Critic Frameworks and Self-Supervised Imitation Learning ／ Jingshuai Liu, Alain Andres, Yonghang Jiang 他
日本語で読む → - 論文制御ロボティクス
ロボットシステムのための適応型人工時間遅延制御
人工時間遅延制御を二足歩行ロボットとクアッドロータに適用し、精密なモデリングなしで未知の動特性を補償できることを実験で示した論文。
原題: Adaptive Artificial Time Delay Control for Robotic Systems ／ Swati Dantu
日本語で読む → - 論文人間ロボット協調ロボティクス
人間とロボットの協調のための柔軟なブラインドハンドオーバー制御
作業に集中してロボットに背を向けている操作者に対し、ロボットが安全に物体を手渡し、適切なタイミングで離すブラインドハンドオーバーを自律的に行う手法を提案した。
原題: Compliant Blind Handover Control for Human-Robot Collaboration ／ Davide Ferrari, Andrea Pupa, Cristian Secchi
日本語で読む → - 論文車載ディスプレイ監視画像認識
先進車載インストルメントクラスタ描画のための学習ベース誤り検出システム
車載ディスプレイの描画誤りを検出するため、警告表示（テルテール）を例に、人間が正しく認識できる「良好」と認識できない「破損」を学習ベースで分類する監視手法を提案し、実験で全破損パターンを正しく検出し誤警報なしを達成した。
原題: Learning-Based Error Detection System for Advanced Vehicle Instrument Cluster Rendering ／ Cornelius Bürkle, Fabian Oboril, Kay-Ulrich Scholl
日本語で読む → - 論文ヒューマン・イン・ザ・ループ学習ロボティクス
ロボットのエラーが人間の教示ダイナミクスに与える影響
ロボットのエラーの有無や深刻さが、人間のフィードバックの粒度・豊かさ・教示時間にどう影響するかをユーザー研究で調査した。
原題: On the Effect of Robot Errors on Human Teaching Dynamics ／ Jindan Huang, Isaac Sheidlower, Reuben M. Aronson 他
日本語で読む → - 論文移動ロボティクスロボティクス
GPS不測環境における空中・地上ハイブリッド車両の自律走行
車輪付きドローン「Rollocopter」のための局所計画アーキテクチャを開発し、衝突回避、自己位置推定なしでの計画、走行と飛行を切り替えるハイブリッド移動モードを統合した。
原題: Hybrid Aerial-Ground Vehicle Autonomy in GPS-denied Environments ／ Tara Bartlett
日本語で読む → - 論文行動計画ロボティクス
ブロッキング条件と解決による逐次離散行動選択
ロボットの逐次行動選択を「進行を妨げるブロッキング条件」の解決として捉え、状態遷移グラフとゼロショットLLMを組み合わせて一度に一つの行動を選ぶ手法を提案し、シミュレーションで有効性を示した。
原題: Sequential Discrete Action Selection via Blocking Conditions and Resolutions ／ Liam Merz Hoffmeister, Brian Scassellati, Daniel Rakita
日本語で読む → - 論文自律走行/ナビゲーションロボティクス
レーダーによるティーチ・アンド・リピート：アーキテクチャと初期フィールド試験
GPSなしで悪路を自律走行するため、FMCW走査レーダーとジャイロのみを用いたティーチ・アンド・リピート型ナビゲーションシステムを構築し、11.8kmの走行でLiDARに匹敵する経路追従精度を示した。
原題: Radar Teach and Repeat: Architecture and Initial Field Testing ／ Xinyuan Qiao, Alexander Krawciw, Sven Lilge 他
日本語で読む → - 論文組立/生成AIロボティクス
音声から現実へ：自然言語・3D生成AI・離散ロボット組立によるオンデマンド生産
音声指示から3D生成AIで形状を作り、製造制約に合わせて離散化し、ロボットアームで5分以内に実物体として組み立てるシステムを提案した。
原題: Speech to Reality: On-Demand Production using Natural Language, 3D Generative AI, and Discrete Robotic Assembly ／ Alexander Htet Kyaw, Miana Smith, Se Hwan Jeon 他
日本語で読む → - 論文群制御ロボティクス
複雑環境における距離ベースの複数非協力地上目標包囲
GPSの使えない障害物の多い環境で、複数ドローンが距離センサのみを用いて複数の地上目標を包囲するための、目標状態推定と協調制御の手法を提案した論文。
原題: Distance-based Multiple Non-cooperative Ground Target Encirclement for Complex Environments ／ Fen Liu, Shenghai Yuan, Kun Cao 他
日本語で読む → - 論文姿勢推定ロボティクス
CtRNet-X: 単一カメラによる実環境下でのカメラ・ロボット間姿勢推定
ロボットの一部がカメラの視野外にあっても、視覚言語モデルで部位を検出し、キーポイントベースの姿勢推定を頑健に行うフレームワークを提案した。
原題: CtRNet-X: Camera-to-Robot Pose Estimation in Real-world Conditions Using a Single Camera ／ Jingpei Lu, Zekai Liang, Tristin Xie 他
日本語で読む → - 論文ソフトロボティクスロボティクス
ソフトロボットに埋め込む伸縮可能なArduino
任意の2層回路を伸縮可能なソフト形状に変換する手法を提案し、Arduino Pro Miniなどのマイコンを300%以上のひずみに耐える形でソフトロボットに埋め込んだ。
原題: Stretchable Arduinos embedded in soft robots ／ Stephanie J. Woodman, Dylan S. Shah, Melanie Landesberg 他
日本語で読む → - 論文群制御ロボティクス
動的環境におけるマルチロボットナビゲーションのための知的ナップサックによる帯域制約付き観測共有
限られた通信帯域下でロボット間の観測共有を0/1ナップサック問題として定式化し、動的環境でのマルチロボットナビゲーション性能を向上させる最適通信手法を提案した。
原題: Constrained Bandwidth Observation Sharing for Multi-Robot Navigation in Dynamic Environments via Intelligent Knapsack ／ Anirudh Chari, Rui Chen, Han Zheng 他
日本語で読む → - 論文群制御ロボティクス
不確実性を考慮した人間選好ランドスケープの能動学習による屋外環境での反応型マルチロボットナビゲーション
人間の選好をスパース変分ガウス過程で学習し、マルチロボットの協調行動を屋外環境に適応させるフレームワークPLBAを提案し、洪水捜索救助タスクで有効性を検証した。
原題: Reactive Multi-Robot Navigation in Outdoor Environments Through Uncertainty-Aware Active Learning of Human Preference Landscape ／ Chao Huang, Wenshuo Zang, Carlo Pinciroli 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
パラメトリックバイアス付き深層予測モデルによる可変剛性と素材変化を考慮した動的布操作
可変剛性機構を持つ筋骨格ヒューマノイドが、深層予測モデルとパラメトリックバイアスを用いて布の物性変化を検知しながら動的に操作できることを示した研究。
原題: Dynamic Cloth Manipulation Considering Variable Stiffness and Material Change Using Deep Predictive Model with Parametric Bias ／ Kento Kawaharazuka, Akihiro Miki, Masahiro Bando 他
日本語で読む → - 論文ナビゲーションロボティクス
磁気異常ナビゲーションのための不確実性を考慮した大域計画
磁場のエントロピーマップを用いて情報量の多い領域へ経路を生成し、磁気異常ナビゲーションの能動的ローカリゼーション精度と安定性を向上させる手法を提案した。
原題: Global Uncertainty-Aware Planning for Magnetic Anomaly-Based Navigation ／ Aditya Penumarti, Jane Shin
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
1:10スケール自動運転車両のためのSim-to-Real視覚ベース車線維持システム
3Dシミュレータで学習した小型CNNにより注視点の方位誤差を推定し、Pure Pursuit制御でGPSなしの車線維持を実現するSim2Realシステムを提案した。
原題: A Sim-to-Real Vision-based Lane Keeping System for a 1:10-scale Autonomous Vehicle ／ Antonio Gallina, Matteo Grandin, Angelo Cenedese 他
日本語で読む → - 論文ハンドオーバーロボティクス
意味情報と幾何情報を活用したゼロショットのロボットから人へのハンドオーバー
視覚言語モデルから得た意味情報と幾何情報を組み合わせ、多様な物体に対してゼロショットで把持位置を選定し、人に干渉しないハンドオーバーを実現するシステムを提案した。
原題: Leveraging Semantic and Geometric Information for Zero-Shot Robot-to-Human Handover ／ Jiangshan Liu, Wenlong Dong, Jiankun Wang 他
日本語で読む → - 論文ローカリゼーションロボティクス
LiLoc: 適応的サブマップ統合と自己中心因子グラフを用いた生涯ローカリゼーション
中央セッションと補助セッション間のマルチモーダル因子を活用し、適応的サブマップ統合と自己中心因子グラフで高精度かつタイムリーな生涯ローカリゼーションを実現するフレームワークを提案。
原題: LiLoc: Lifelong Localization using Adaptive Submap Joining and Egocentric Factor Graph ／ Yixin Fang, Yanyan Li, Kun Qian 他
日本語で読む → - 論文慣性航法/CNNロボティクス
畳み込みニューラルネットワークの層の深さが慣性航法システムの精度向上に与える影響の評価
慣性航法システムの誤差補正に教師あり畳み込みニューラルネットワークを適用し、層の深さが補正精度に与える影響を評価した研究。
原題: Evaluating the Impact of Convolutional Neural Network Layer Depth on the Enhancement of Inertial Navigation System Solutions ／ Mohammed Aftatah, Khalid Zebbara
日本語で読む → - 論文自動運転計画ロボティクス
並列合意最適化による部分観測環境下での自動運転の安全でリアルタイムな一貫計画
部分観測環境での自動運転の安全性と一貫性を確保するため、合意安全バリアと並列軌道最適化を組み合わせたCPTO手法を提案し、リアルタイムで安全な走行を実現した。
原題: Safe and Real-Time Consistent Planning for Autonomous Vehicles in Partially Observed Environments via Parallel Consensus Optimization ／ Lei Zheng, Rui Yang, Minzhe Zheng 他
日本語で読む → - 論文ナビゲーションロボティクス
GA-TEB: ゴールラインに基づく効率的ナビゲーションのための目標適応フレームワーク
局所ゴールを点から複数の候補線に拡張し、障害物を凸に近づけてグループ化するトポロジカルマップと組み合わせることで、群衆環境でのデッドロックを防ぎ、計画頻度と安全性を高めるナビゲーション手法を提案した。
原題: GA-TEB: Goal-Adaptive Framework for Efficient Navigation Based on Goal Lines ／ Qianyi Zhang, Wentao Luo, Ziyang Zhang 他
日本語で読む → - 論文連続体ロボットロボティクス
連続体ロボットのためのマルチメディアフレームワーク：システム・計算・制御の統合的視点
連続体ロボットの設計・開発を効率化するため、システム構成・動力学計算・制御戦略をCAD上で統合するフレームワークを提案し、モデリングと性能プレビューを可能にした。
原題: A Multimedia Framework for Continuum Robots: Systematic, Computational, and Control Perspectives ／ Po-Yu Hsieh, June-Hao Hou
日本語で読む → - 論文3D再構成ロボティクス
WildFusion: 実環境におけるマルチモーダル暗黙的3D再構成
LiDAR・RGBカメラ・接触マイク・触覚センサ・IMUを統合したマルチモーダル暗黙的ニューラル表現により、非構造化野外環境の3Dシーン再構成を行い、脚式ロボットの森林ナビゲーションで走行可能性予測の精度向上を示した。
原題: WildFusion: Multimodal Implicit 3D Reconstructions in the Wild ／ Yanbaihui Liu, Boyuan Chen
日本語で読む → - 論文マルチモーダル感情認識ロボティクス
文脈融合：感情状態認識へのマルチモーダルアプローチ
顔の熱画像・表情アクションユニット・テキスト文脈をTransformerで融合し、文脈を考慮した感情認識を行う手法を提案した論文。
原題: Fusion in Context: A Multimodal Approach to Affective State Recognition ／ Youssef Mohamed, Severin Lemaignan, Arzu Guneysu 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
IMRL：視覚・物理・時間・幾何表現を統合した食事取得の強化
視覚・物理・時間・幾何の多次元表現を統合し、模倣学習によるロボットの食事取得を多様な食品や未知の食品にも適応できるよう頑健化した手法を提案。
原題: IMRL: Integrating Visual, Physical, Temporal, and Geometric Representations for Enhanced Food Acquisition ／ Rui Liu, Zahiruddin Mahammad, Amisha Bhaskar 他
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