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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: 2024/7/1 ／ 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 →- 論文強化学習機械学習
強化学習による自転車モデルの経路追従と安定化
強化学習を用いて、仮想自転車モデルの経路追従と横方向の安定化を操舵角のみで実現し、カリキュラム学習で訓練したエージェントの性能を評価した。
原題: Path Following and Stabilisation of a Bicycle Model using a Reinforcement Learning Approach ／ Sebastian Weyrer, Peter Manzl, A. L. Schwab 他
日本語で読む → - 論文ソーシャルアシスティブ・ロボットロボティクス
性教育を支援するソーシャルアシスティブ・ロボット：小学生の開示・学習・前向きな態度を促す集団および個別の生徒-ロボット相互作用活動
Naoロボットが性教育の授業を進行する集団活動と1対1の個別活動の2実験を行い、ロボットが生徒の性教育への態度を改善し、人間の教師よりも質問しやすいと感じさせたことを示した。
原題: Socially Assistive Robot in Sexual Health: Group and Individual Student-Robot Interaction Activities Promoting Disclosure, Learning and Positive Attitudes ／ Anna-Maria Velentza, Efthymia Kefalouka, Nikolaos Fachantidis
日本語で読む → - 論文遠隔操作ロボティクス
遠隔操作システムの半自動制御による手作業の専門技能の再現
化学実験の手作業を遠隔ロボットで再現するため、経路と軌道を分離した半自動制御を提案し、ユーザーの専門技能を安全かつ反応的に反映させる。
原題: Re-expression of manual expertise through semi-automatic control of a teleoperated system ／ Erwann Landais, Nasser Rezzoug, Vincent Padois
日本語で読む → - 論文制御/強化学習ロボティクス
俊敏ロボティクス：最適制御・強化学習・微分可能シミュレーション
最適制御・強化学習・微分可能シミュレーションを組み合わせ、ロボットの俊敏性を高めつつ外乱に頑健な制御系を設計する方法を論じた論文。
原題: Agile Robotics: Optimal Control, Reinforcement Learning, and Differentiable Simulation ／ Yunlong Song, Davide Scaramuzza
日本語で読む → - 論文自動運転テストcs.SE
低ランクモデルに基づく高度自動運転車の高次元フォールトトレランステスト
高度自動運転車のフォールトインジェクションテストを効率化するため、低ランク平滑正則化行列分解（SRMF）を提案し、未テストのシナリオにおける安全性を予測する。
原題: High-Dimensional Fault Tolerance Testing of Highly Automated Vehicles Based on Low-Rank Models ／ Yuewen Mei, Tong Nie, Jian Sun 他
日本語で読む → - 論文制御最適化math.OC
線形等式制約付きLQR問題を効率的に解くアルゴリズム
各段に線形等式制約がある有限ホライズンLQRを、制約なしLQRに帰着させる2段階の手法を提案し、並列実装で検証した。
原題: An efficient algorithm for solving linear equality-constrained LQR problems ／ João Sousa-Pinto, Dominique Orban
日本語で読む → - 論文データ選択ロボティクス
ビヘイビアフォレスト：動的挙動のリアルタイム発見によるデータ選択
車両走行中の時系列データから動的挙動をリアルタイムに発見し、学習なしで解析的な記述を行うビヘイビアフォレストを提案。自動運転データの96%以上を削減しつつ重要な挙動を保持できることを示した。
原題: Behavior Forests: Real-Time Discovery of Dynamic Behavior for Data Selection ／ Philipp Reis, Philipp Rigoll, Eric Sax
日本語で読む → - 論文検査計画ロボティクス
固定パラメータ容易性を活用したロボット検査計画
ロボットによる検査計画問題をグラフ検査として抽象化し、動的計画法と整数線形計画法による厳密解法を提案。UAVによる橋梁検査と医療ロボットによる手術検査のシミュレーションで、経路重みと検査カバレッジを大幅に改善した。
原題: Leveraging Fixed-Parameter Tractability for Robot Inspection Planning ／ Yosuke Mizutani, Daniel Coimbra Salomao, Alex Crane 他
日本語で読む → - 論文SLAMロボティクス
SGLC: 意味グラフ誘導による粗密精緻化フルループクロージングLiDAR SLAM
LiDAR SLAMにおいて、前景の意味グラフと背景の幾何情報を組み合わせ、粗→密→精緻のレジストレーションでループ検出と6DoF姿勢推定を高精度・リアルタイムに行う手法を提案。
原題: SGLC: Semantic Graph-Guided Coarse-Fine-Refine Full Loop Closing for LiDAR SLAM ／ Neng Wang, Xieyuanli Chen, Chenghao Shi 他
日本語で読む → - 論文自動運転AI
大規模言語モデルによる人間らしい自動運転：サーベイ
自動運転に大規模言語モデル（LLM）を活用する最近の研究を、モジュール型パイプラインとエンドツーエンドシステムの両面から整理し、課題と今後の方向性を論じたサーベイ論文。
原題: Large Language Models for Human-like Autonomous Driving: A Survey ／ Yun Li, Kai Katsumata, Ehsan Javanmardi 他
日本語で読む → - 論文ナビゲーションロボティクス
反応的計画の限界を押し広げる：局所解からの脱出を学習する
センサ情報のみを使う反応的プランナにフィードフォワード・リカレントネットワークを組み合わせ、局所解を脱出する幾何学的直感を学習させた。実環境へのゼロショット転移と30%のセンサノイズ耐性を実証した。
原題: Pushing the Limits of Reactive Planning: Learning to Escape Local Minima ／ Isar Meijer, Michael Pantic, Helen Oleynikova 他
日本語で読む → - 論文UAV制御制御
未知の時変不確かさを持つクアッドロータUAVのための適応バックステッピングと非特異スライディングモード制御
クアッドロータUAVの位置・姿勢追従に対し、クォータニオンを用いた適応バックステッピング制御と非特異スライディングモード制御を組み合わせ、未知の時変不確かさ下でも安定な制御を実現した。
原題: Adaptive Backstepping and Non-singular Sliding Mode Control for Quadrotor UAVs with Unknown Time-varying Uncertainties ／ Arezo Shevidi, Hashim A. Hashim
日本語で読む → - 論文強化学習ベンチマークロボティクス
RobocupGym: RoboCupにおける挑戦的な連続制御ベンチマーク
RoboCup 3Dサッカーシミュレーションを基にした強化学習環境を構築し、Naoロボットの連続制御タスクをStable Baselines 3と統合して提供する。
原題: RobocupGym: A challenging continuous control benchmark in Robocup ／ Michael Beukman, Branden Ingram, Geraud Nangue Tasse 他
日本語で読む → - 論文オドメトリ/SLAMロボティクス
適応的時間間隔に基づく連続時間LiDARオンリーオドメトリ
LiDARスキャンの動き歪み補正のため、制御ノード間の時間間隔を運動と環境に応じて適応的に調整する連続時間オドメトリ手法を提案し、激しい運動や特徴が乏しい環境で既存手法を上回る精度を実現した。
原題: ATI-CTLO:Adaptive Temporal Interval-based Continuous-Time LiDAR-Only Odometry ／ Bo Zhou, Jiajie Wu, Yan Pan 他
日本語で読む → - 論文ナビゲーションロボティクス
オープンワールド物体目標ナビゲーションのためのオープンシーングラフ
基盤モデルとオープンシーングラフを統合し、未知環境で自然言語指定の物体を探索するゼロショット物体目標ナビゲーションシステムOpenSearchを提案した。
原題: Open Scene Graphs for Open World Object-Goal Navigation ／ Joel Loo, Zhanxin Wu, David Hsu
日本語で読む → - 論文音響・マルチモーダルロボティクス
マルチモーダル物理シーン理解のための分離音響場
音の生成・伝播過程を分離表現でモデル化し、落下物の位置に関する空間不確実性マップを構築して探索候補を提示することで、物体探索の成功率を高める手法を提案。
原題: Disentangled Acoustic Fields For Multimodal Physical Scene Understanding ／ Jie Yin, Andrew Luo, Yilun Du 他
日本語で読む → - 論文自動運転ロボティクス
適応型オートパイロット：多様な運転行動のための制約付き深層強化学習
人間の運転データを3つのスタイルに分類し、スタイルごとの加速度予測と制約付き深層強化学習を用いて、人間らしい安全な車間制御ポリシーを学習する枠組みを提案した。
原題: Adaptive Autopilot: Constrained DRL for Diverse Driving Behaviors ／ Dinesh Cyril Selvaraj, Christian Vitale, Tania Panayiotou 他
日本語で読む → - 論文マルチボディダイナミクスmath.NA
拘束マルチボディシステムのリー群積分スキームに最適な配置空間は存在するか？
拘束マルチボディシステムの数値積分において、配置空間としてSE(3)とSO(3)×R^3のどちらを使うべきかを拘束違反の観点から比較し、剛体の絶対運動が運動部分群に属する場合はSE(3)が優れるが、それ以外では両者は等価で計算が簡単なSO(3)×R^3を使うべきと結論付けた。
原題: Is there an optimal choice of configuration space for Lie group integration schemes applied to constrained MBS? ／ Andreas Mueller, Zdravko Terze
日本語で読む → - 論文自動運転ロボティクス
実世界運転のための物理情報に基づく模倣強化学習
専門家のデモと探索データを併用し、車両ダイナミクスの物理原理を学習過程から自然に獲得する物理情報付き模倣強化学習を提案し、Waymaxベンチマークで衝突率と路外率を大幅に削減した。
原題: Physics-informed Imitative Reinforcement Learning for Real-world Driving ／ Hang Zhou, Yihao Qin, Dan Xu 他
日本語で読む → - 論文布マニピュレーションロボティクス
布マニピュレーション研究の展開：レビュー
布や衣類のロボット操作に関する研究を、モデリング・知覚・ベンチマーク・操作の観点から整理し、布の多様性への対応度を分析して今後の課題を示したレビュー論文。
原題: Unfolding the Literature: A Review of Robotic Cloth Manipulation ／ Alberta Longhini, Yufei Wang, Irene Garcia-Camacho 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
Omnigrasp: シミュレーションされたヒューマノイドによる多様な物体の把持
シミュレーション上のヒューマノイドが1200以上の多様な物体を把持し、ランダムな軌道に沿って運搬できる制御器を学習した研究。
原題: Omnigrasp: Grasping Diverse Objects with Simulated Humanoids ／ Zhengyi Luo, Jinkun Cao, Sammy Christen 他
日本語で読む → - 論文群制御ロボティクス
最小センシングで協調ナノドローンによる未構造環境の探索
限られたセンサ能力しか持たないナノドローンの群れが、フロンティア探索とバグアルゴリズムを組み合わせて未知環境を効率的に探索する手法を提案し、シミュレーションと実機実験で有効性を示した。
原題: Exploring Unstructured Environments using Minimal Sensing on Cooperative Nano-Drones ／ Pedro Arias-Perez, Alvika Gautam, Miguel Fernandez-Cortizas 他
日本語で読む → - 論文歩行ロボティクス
脚式ロボットの高速全身モデル予測制御のための解精度の調整
脚式ロボットの全身NMPCにおいて、高精度解ではなく低精度解を高速に求めることでリアルタイム制御を実現し、自己衝突制約にCBFを組み込んで衝突を最大26倍削減した。
原題: Tailoring Solution Accuracy for Fast Whole-body Model Predictive Control of Legged Robots ／ Charles Khazoom, Seungwoo Hong, Matthew Chignoli 他
日本語で読む → - 論文VLAAI
自動運転の理論知識と技能に関する大規模言語モデルの評価
自動運転支援にLLMを活用するため、500問以上の運転理論テストでGPT-4やErnie、Qwenなどの性能・コスト・遅延を評価した。
原題: Testing Large Language Models on Driving Theory Knowledge and Skills for Connected Autonomous Vehicles ／ Zuoyin Tang, Jianhua He, Dashuai Pei 他
日本語で読む → - 論文自動運転/模倣学習ロボティクス
PLM-Net: 視覚ベース自動運転の横方向制御における知覚遅延緩和ネットワーク
視覚模倣学習による車線維持制御において、知覚遅延の影響をプラグイン型の深層学習フレームワークで緩和し、操舵誤差を最大78%削減した。
原題: PLM-Net: Perception Latency Mitigation Network for Vision-Based Lateral Control of Autonomous Vehicles ／ Aws Khalil, Jaerock Kwon
日本語で読む → - 論文歩行ロボティクス
トルク駆動バネ付き倒立振子モデルとして抽象化した走行ロボットの設計と制御の最適化
脚式ロボットの走行をトルク駆動バネ付き倒立振子モデルで抽象化し、粒子群最適化により安定した周期走行を実現する形態・アクチュエータ・開ループ制御プロファイルを設計する枠組みを提案した。
原題: Optimizing Design and Control of Running Robots Abstracted as Torque Driven Spring Loaded Inverted Pendulum (TD-SLIP) ／ Reed Truax, Feng Liu, Souma Chowdhury 他
日本語で読む → - 論文VLAロボティクス
MuTT: ロボットスキルのためのマルチモーダル軌道トランスフォーマー
視覚・軌道・スキルパラメータを統合し、環境に応じたロボットスキルの実行を予測するエンコーダ・デコーダ型トランスフォーマーを提案。モデルベース最適化と組み合わせることで実環境実行なしにスキルパラメータを調整できる。
原題: MuTT: A Multimodal Trajectory Transformer for Robot Skills ／ Claudius Kienle, Benjamin Alt, Onur Celik 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
DexGrasp-Diffusion：多様な多指ロボットハンドのための拡散モデルによる統合的な機能把持生成手法
拡散モデルを用いて、様々な多指ロボットハンドに対応した機能的な把持を生成する統合手法を提案し、物体のアフォーダンス指示に沿った把持を実現した。
原題: DexGrasp-Diffusion: Diffusion-based Unified Functional Grasp Synthesis Method for Multi-Dexterous Robotic Hands ／ Zhengshen Zhang, Lei Zhou, Chenchen Liu 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
TARGO: 遮蔽環境下でのターゲット駆動型物体把持のベンチマーク
遮蔽のある散らかった環境でのターゲット物体把持に焦点を当てた新ベンチマークTARGOを構築し、既存手法の限界を示すとともに、形状補完モジュールを備えたTransformerベースのTARGO-Netを提案した。
原題: TARGO: Benchmarking Target-driven Object Grasping under Occlusions ／ Yan Xia, Ran Ding, Ziyuan Qin 他
日本語で読む → - 論文軌道最適化ロボティクス
PWTO：複雑地形における軌道最適化のためのヒューリスティック手法
複雑地形を移動するロボットの軌道計画において、グラフ探索と軌道最適化を組み合わせ、パレート最適な経路でウォームスタートすることで低コストな軌道を得る手法を提案した。
原題: PWTO: A Heuristic Approach for Trajectory Optimization in Complex Terrains ／ Yilin Cai, Zhongqiang Ren
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