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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 →- 論文マニピュレーションロボティクス
RoboCAS：複雑な物体配置シナリオにおけるロボットマニピュレーションのベンチマーク
散在・整列・積み重ねなど複雑な物体配置を扱うロボット操作ベンチマークRoboCASを提案し、長期的な空間推論や連鎖反応予測の能力を評価した。
原題: RoboCAS: A Benchmark for Robotic Manipulation in Complex Object Arrangement Scenarios ／ Liming Zheng, Feng Yan, Fanfan Liu 他
日本語で読む → - 論文水中マッピングロボティクス
BlueROV2を用いた水中マッピング実験プラットフォーム
低コストのBlueROV2とプール上部カメラを組み合わせ、拡張カルマンフィルタによる自己位置推定と深層学習による物体検出を用いた水中マッピング手法の開発・検証プラットフォームを提案し、データセットとコードを公開した。
原題: A BlueROV2-based platform for underwater mapping experiments ／ Tudor Alinei-Poiana, David Rete, Davian Martinovici 他
日本語で読む → - 論文自律移動ロボットロボティクス
無人車両における故障原因の予防と除去
自律移動ロボットのミッション計画時に形式検証で故障除去を、実行時にルールベース手法で故障予防を行う二段構えのアプローチを提案した論文。
原題: Pr\"avention und Beseitigung von Fehlerursachen im Kontext von unbemannten Fahrzeugen ／ Aron Schnakenbeck, Christoph Sieber, Luis Miguel Vieira da Silva 他
日本語で読む → - 論文姿勢推定ロボティクス
点と直線からの線形時間最適カメラ・ロボット姿勢推定
点と直線の特徴を統合し、最大尤度問題を2段階で解くことで、線形時間で理論的に最適なカメラ・ロボット姿勢推定を実現する手法AOPnP(L)を提案した。
原題: Optimal camera-robot pose estimation in linear time from points and lines ／ Guangyang Zeng, Biqiang Mu, Qingcheng Zeng 他
日本語で読む → - 論文群制御ロボティクス
MAPFのための大規模近傍探索の再評価：知見と機会
マルチエージェント経路探索（MAPF）における大規模近傍探索（LNS）手法を統一評価し、ルールベース手法が強力なベースラインである一方、学習ベース手法には明確な優位性がないことを示した。
原題: Reevaluation of Large Neighborhood Search for MAPF: Findings and Opportunities ／ Jiaqi Tan, Yudong Luo, Jiaoyang Li 他
日本語で読む → - 論文経路計画ロボティクス
空間領域変換と線形計画法による枕地経路エッジと枕地-主圃場レーン遷移の平滑化
非ホロノミック車両モデルの下で、枕地経路のエッジと枕地から主圃場へのレーン遷移を平滑化する2段階階層アルゴリズムを提案。空間領域変換と線形計画法を用い、実圃場で評価した。
原題: Smoothing of Headland Path Edges and Headland-to-Mainfield Lane Transitions Based on a Spatial Domain Transformation and Linear Programming ／ Mogens Plessen
日本語で読む → - 論文歩行ロボティクス
MPCからの安全な移動スキル学習
モデル予測制御(MPC)を専門家として活用し、安全なデータ集約手法により移動スキルを安全に学習するフレームワークを提案。訓練中の失敗を大幅に削減し、外乱に対するロバスト性も向上させる。
原題: Safe Learning of Locomotion Skills from MPC ／ Xun Pua, Majid Khadiv
日本語で読む → - 論文制御ロボティクス
QPベースのロボット制御における運動精度と計算負荷
QPソルバの解精度がロボットの運動精度に与える影響を調べ、精度要件を緩めることで計算負荷を大幅に削減できることをヒューマノイドのシミュレーションで示した。
原題: Motion Accuracy and Computational Effort in QP-based Robot Control ／ Sélim Chefchaouni, Mehdi Benallegue, Adrien Escande 他
日本語で読む → - 論文イベントカメラ/オプティカルフロー画像認識
非線形運動事前分布とコントラスト最大化による高密度連続時間モーション推定
イベントカメラ向けに、画素レベルの軌跡を運動事前分布として組み込んだ自己教師あり損失を提案し、連続時間モーション推定とオプティカルフローの精度を向上させた。
原題: Motion-prior Contrast Maximization for Dense Continuous-Time Motion Estimation ／ Friedhelm Hamann, Ziyun Wang, Ioannis Asmanis 他
日本語で読む → - 論文制御ロボティクス
ロボット制御のための潜在線形二次レギュレータ
状態空間を潜在空間に写像し、そこで線形ダイナミクスと二次コスト関数を学習することで、LQRを効率的に適用する手法を提案。
原題: Latent Linear Quadratic Regulator for Robotic Control Tasks ／ Yuan Zhang, Shaohui Yang, Toshiyuki Ohtsuka 他
日本語で読む → - 論文遠隔操作ロボティクス
Open-TeleVision: 没入型アクティブ視覚フィードバックによる遠隔操作
操作者がロボットの周囲を立体的に知覚し、腕と手の動きがロボットに反映される没入型遠隔操作システムを提案し、2種類のヒューマノイドで模倣学習データを収集して実世界で検証した。
原題: Open-TeleVision: Teleoperation with Immersive Active Visual Feedback ／ Xuxin Cheng, Jialong Li, Shiqi Yang 他
日本語で読む → - 論文データセット/セグメンテーション画像認識
鉄筋コンクリート構造物の欠陥検査のためのセグメンテーションデータセット
鉄筋コンクリートの欠陥を自律ロボットで検査するための14,805枚のRGB画像とセグメンテーションラベルからなるデータセットを構築し、YOLOv8L-segなどのモデルのベースラインを確立した。
原題: Segmentation Dataset for Reinforced Concrete Construction ／ Patrick Schmidt, Lazaros Nalpantidis
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
どこでも操作を学習する：強化学習のための視覚的汎化フレームワーク
多視点表現学習と空間トランスフォーマー、カリキュラムベースのランダム化を組み合わせ、多様な視覚的擾乱下でも汎化する視覚運動強化学習フレームワークを提案し、実機転移を実証した。
原題: Learning to Manipulate Anywhere: A Visual Generalizable Framework For Reinforcement Learning ／ Zhecheng Yuan, Tianming Wei, Shuiqi Cheng 他
日本語で読む → - 論文ドローン操作/ジェスチャー認識ロボティクス
OmniRace: 6自由度ハンドポーズ推定による直感的なレーシングドローン操作
6自由度の手のポーズ推定とジェスチャー認識により、高速レーシングドローンを直感的に低レベル制御するシステムを提案し、シミュレーションで従来より25.1%速い完走を実現した。
原題: OmniRace: 6D Hand Pose Estimation for Intuitive Guidance of Racing Drone ／ Valerii Serpiva, Aleksey Fedoseev, Sausar Karaf 他
日本語で読む → - 論文触覚ロボティクス
ソフトロボット相互作用のための解釈可能な視覚・触覚予測モデルに向けて
生成モデルを用いてソフトロボットの視覚・固有感覚を融合したマルチモーダル知覚モデルを構築し、外部物体との接触相互作用を予測・解釈する手法を提案した。
原題: Towards Interpretable Visuo-Tactile Predictive Models for Soft Robot Interactions ／ Enrico Donato, Thomas George Thuruthel, Egidio Falotico
日本語で読む → - 論文基盤モデルロボティクス
非構造環境における自律ロボットのための基盤モデル
建設現場や災害現場のような非構造環境でロボットを活用するため、LLMなどの事前学習済み基盤モデルの応用可能性と課題を多次元で調査し、現状を条件付き自動化レベルと位置づけたレビュー論文。
原題: Foundation Models for Autonomous Robots in Unstructured Environments ／ Hossein Naderi, Alireza Shojaei, Lifu Huang
日本語で読む → - 論文自律探索ロボティクス
FH-DRL: 指数・双曲フロンティアヒューリスティックと深層強化学習による未知環境の高速探索
フロンティア検出に指数・双曲距離スコアと占有確率指標を組み合わせたヒューリスティックをTD3エージェントと統合し、未知環境での冗長経路を減らして探索時間を短縮する手法を提案した。
原題: FH-DRL: Exponential-Hyperbolic Frontier Heuristics with DRL for accelerated Exploration in Unknown Environments ／ Seunghyeop Nam, Tuan Anh Nguyen, Eunmi Choi 他
日本語で読む → - 論文VIOロボティクス
PGD-VIO: 平面支援とグラフベースドリフト抑制による高精度な視覚慣性オドメトリ
RGBDカメラとIMUを用い、点と平面の特徴をEKFで統合し、平面マップの構造をグラフで照合して累積ドリフトを抑える視覚慣性オドメトリを提案した。
原題: PGD-VIO: An Accurate Plane-Aided Visual-Inertial Odometry with Graph-Based Drift Suppression ／ Yidi Zhang, Fulin Tang, Zewen Xu 他
日本語で読む → - 論文自動運転画像認識
CarFormer: 物体中心表現を学習する自動運転
BEV上の物体中心スロット表現をスロットアテンションで学習し、Transformerで運転と他車の将来予測を行う手法を提案。
原題: CarFormer: Self-Driving with Learned Object-Centric Representations ／ Shadi Hamdan, Fatma Güney
日本語で読む → - 論文移動ロボット制御ロボティクス
動的環境における移動ロボットのための最適線形フィードバックを用いた確率的モデル予測制御
人間の動きの不確実性に対処するため、状態フィードバックを組み込んだ確率的モデル予測制御を提案し、シミュレーションで有効性を検証した。
原題: Stochastic Model Predictive Control with Optimal Linear Feedback for Mobile Robots in Dynamic Environments ／ Yunfan Gao, Florian Messerer, Niels van Duijkeren 他
日本語で読む → - 論文SLAM/シミュレーションロボティクス
LIDAR-慣性融合に基づく多シナリオ対応の知能ロボットシミュレーションプラットフォーム
LIDARとIMUを搭載したロボットモデルと多様な環境を提供し、SLAMアルゴリズムの評価を可能にするオープンソースのシミュレーションプラットフォームを開発した。
原題: MSSP : A Versatile Multi-Scenario Adaptable Intelligent Robot Simulation Platform Based on LIDAR-Inertial Fusion ／ Qiyan Li, Chang Wu, Yifei Yuan 他
日本語で読む → - 論文任意点追跡画像認識
TAPTRv2: 注意に基づく位置更新で任意点追跡を改善
Transformerベースの任意点追跡手法TAPTRを改良し、コストボリュームへの依存を排除する注意ベースの位置更新(APU)を導入して精度を大幅に向上させた。
原題: TAPTRv2: Attention-based Position Update Improves Tracking Any Point ／ Hongyang Li, Hao Zhang, Shilong Liu 他
日本語で読む → - 論文義手制御ロボティクス
ProACT: インテリジェント義手のための拡張現実テストベッド
拡張現実シミュレーション上で義手の半自律制御を評価するテストベッドProACTを開発し、非切断者によるボックス・アンド・ブロック課題で有効性を検証した。
原題: ProACT: An Augmented Reality Testbed for Intelligent Prosthetic Arms ／ Shivani Guptasarma, Monroe D. Kennedy
日本語で読む → - 論文自動運転/安全制御AI
潜在状態拡散モデルを統合した自動運転の安全性向上：エンドツーエンドナビゲーション
制約付きマルコフ決定過程として定式化した自動運転の制御最適化に対し、CVaRベースのSoft Actor-Criticと潜在拡散モデルを組み合わせ、将来軌道を予測しながら安全な方策を学習する手法を提案した。
原題: Enhanced Safety in Autonomous Driving: Integrating Latent State Diffusion Model for End-to-End Navigation ／ Detian Chu, Linyuan Bai, Jianuo Huang 他
日本語で読む → - 論文歩行ロボティクス
速度ベースのヒューマノイド歩行の学習：BraxとMJXによる大規模並列学習
REEM-Cロボット向けに、周期的報酬設計とBrax/MJXによる高速並列学習を用いた速度指令型の強化学習歩行ポリシーを構築した。
原題: Learning Velocity-based Humanoid Locomotion: Massively Parallel Learning with Brax and MJX ／ William Thibault, William Melek, Katja Mombaur
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
模倣の技法：少数の実演から長期的マニピュレーションタスクを学習する
RGB-D観察と5回の実演のみから、スキル分割とリーマン幾何GMMを用いて複雑なロボット操作タスクを高サンプル効率で学習する手法を提案。
原題: The Art of Imitation: Learning Long-Horizon Manipulation Tasks from Few Demonstrations ／ Jan Ole von Hartz, Tim Welschehold, Abhinav Valada 他
日本語で読む → - 論文群制御ロボティクス
トポロジー誘導ORCA：制約環境における滑らかなマルチエージェント動作計画
静的な障害物がある環境で複数エージェントの円滑な動作計画を行うため、環境のトポロジーをグラフで表現し経路計画で得たウェイポイントをORCAに与える手法を提案した。
原題: Topology-Guided ORCA: Smooth Multi-Agent Motion Planning in Constrained Environments ／ Fatemeh Cheraghi Pouria, Zhe Huang, Ananya Yammanuru 他
日本語で読む → - 論文物体再識別画像認識
CLOVER: 文脈を考慮した長期物体視点・環境不変表現学習
多様な照明や視点変化に対応する物体再識別のためのデータセットCODa Re-IDと、前景分割不要の表現学習手法CLOVER、および地図統合手法MapCLOVERを提案。
原題: CLOVER: Context-aware Long-term Object Viewpoint- and Environment- Invariant Representation Learning ／ Dongmyeong Lee, Amanda Adkins, Joydeep Biswas
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
物体特徴がピック・アンド・プレース動作に与える影響：人間のマルチモーダルデータセット
物体の重さや液体充填の違いが人間のピック・アンド・プレース動作に与える影響を調べるため、15人の被験者による1200回の動作を複数カメラ・モーションキャプチャ・IMUで記録したマルチモーダルデータセットを提案。
原題: The Effects of Selected Object Features on a Pick-and-Place Task: a Human Multimodal Dataset ／ Linda Lastrico, Valerio Belcamino, Alessandro Carfì 他
日本語で読む → - 論文パーソナライズロボティクス
PECAN: 学習された正準空間によるロボット行動のパーソナライズ
人間のデモデータから抽象的な正準空間を学習し、ユーザーがクリックで直接スタイルを指定することで、ロボットが様々なタスクで一貫したパーソナライズ行動を取れるようにした。
原題: PECAN: Personalizing Robot Behaviors through a Learned Canonical Space ／ Heramb Nemlekar, Robert Ramirez Sanchez, Dylan P. Losey
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