論文
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 →- 論文群制御ロボティクス
混雑環境におけるマルチロボット群れ制御のためのヒューリスティック予測制御
ギブス確率場と生体模倣ポテンシャル関数に基づくヒューリスティック予測制御を提案し、混雑環境での複数ロボットの分散最適群れ制御を実現、4機のドローンで実証した。
原題: Heuristic Predictive Control for Multi-Robot Flocking in Congested Environments ／ Guobin Zhu, Qingrui Zhang, Bo Zhu 他
日本語で読む → - 論文指示追従HCI
状況依存型指示追従
人間がその場で発する曖昧で時間的に変化する指示を、過去の行動や文脈から解釈してロボットが実行する「状況依存型指示追従」を提案し、既存のEIFモデルが人間の意図を十分に理解できないことを示した。
原題: Situated Instruction Following ／ So Yeon Min, Xavi Puig, Devendra Singh Chaplot 他
日本語で読む → - 論文ナビゲーションロボティクス
時相論理と強化学習を統合したマルチタスク跳躍ロボットナビゲーション
線形時相論理で与えられた必須の目標達成タスクと、報酬関数で表される任意の探索タスクを同時にこなす跳躍ロボットのナビゲーション手法を提案し、動力学の不確かさに対処する統合制御ポリシーを導出した。
原題: A Unified Approach to Multi-task Legged Navigation: Temporal Logic Meets Reinforcement Learning ／ Jesse Jiang, Samuel Coogan, Ye Zhao
日本語で読む → - 論文その他AI
SmileyNet：AIによる茶葉占いで宝くじを予測する試み
ポジティブな気分が分類能力を高めるという着想から、笑顔マークで訓練するニューラルネットSmileyNetを提案し、茶葉占いによるコイントス予測で72%の精度を達成、複数組み合わせで宝くじ当選を狙う。
原題: SmileyNet -- Towards the Prediction of the Lottery by Reading Tea Leaves with AI ／ Andreas Birk
日本語で読む → - 論文群制御ロボティクス
UAVバッテリー交換のためのミッションプランナー
長期的なミッションを遂行するため、UAVが静的バッテリー管理ステーションでバッテリーを交換する計画を立案するミッションプランナーを提案し、マルチUAV・マルチステーションのシミュレーションで有効性を示した。
原題: Mission Planner for UAV Battery Replacement ／ Zdeněk Bouček, Miroslav Flídr, Ondřej Straka
日本語で読む → - 論文BCIeess.SP
対照学習に基づく畳み込みニューラルネットワークによるERPブレイン・コンピュータ・インタフェース
対照学習とInceptionモジュールを組み合わせ、被験者間で共通するERP信号の時空間特徴を抽出することで、クロス被験者のERP検出精度を向上させた研究。
原題: A Contrastive Learning Based Convolutional Neural Network for ERP Brain-Computer Interfaces ／ Yuntian Cui, Xinke Shen, Dan Zhang 他
日本語で読む → - 論文自動運転/データ収集ロボティクス
JaywalkerVR: 安全上重要な歩行者-車両インタラクションを収集するVRシステム
VRで歩行者が危険な状況に飛び出すロングテールな歩行者-車両インタラクションを安全かつ低コストで収集し、自動運転モデルの精度と堅牢性を向上させるデータセットCARLA-VRを構築した。
原題: JaywalkerVR: A VR System for Collecting Safety-Critical Pedestrian-Vehicle Interactions ／ Kenta Mukoya, Erica Weng, Rohan Choudhury 他
日本語で読む → - 論文リハビリテーション/強化学習ロボティクス
複数モデル強化学習による人間-機械協調適応型ロボットリハビリテーション
人間の複雑な反応を複数のサブモデルで近似し、二重エージェント強化学習で患者とロボットが互いに適応する足首リハビリ支援フレームワークを提案し、健常者13名で有効性を検証した。
原題: Human-Machine Co-Adaptation for Robot-Assisted Rehabilitation via Dual-Agent Multiple Model Reinforcement Learning (DAMMRL) ／ Yang An, Yaqi Li, Hongwei Wang 他
日本語で読む → - 論文強化学習/マルチエージェント機械学習
3Dマルチエンティティ物理環境における部分同変強化学習
複数エンティティからなる3D環境で、タスク割当てにより局所グラフに分解し、部分同変メッセージパッシングで効率的に方策を学習するSHNNを提案し、新ベンチマークMEBENで有効性を示した。
原題: Subequivariant Reinforcement Learning in 3D Multi-Entity Physical Environments ／ Runfa Chen, Ling Wang, Yu Du 他
日本語で読む → - 論文VLA機械学習
拡散拡張エージェント：効率的な探索と転移学習のためのフレームワーク
大規模言語モデル・視覚言語モデル・拡散モデルを組み合わせ、過去の経験を拡散モデルで目標指示に合わせて変換する後知恵経験拡張により、強化学習のサンプル効率と転移学習を改善するフレームワークを提案。
原題: Diffusion Augmented Agents: A Framework for Efficient Exploration and Transfer Learning ／ Norman Di Palo, Leonard Hasenclever, Jan Humplik 他
日本語で読む → - 論文物体検出ロボティクス
再配置対象検出のための協調スケールクロスアテンションTransformer
家庭用サービスロボットの再配置タスクにおいて、目標状態と現在状態の画像から再配置すべき物体を検出するTransformerベースの手法を提案し、新データセットでベースラインを上回る性能を示した。
原題: Co-Scale Cross-Attentional Transformer for Rearrangement Target Detection ／ Haruka Matsuo, Shintaro Ishikawa, Komei Sugiura
日本語で読む → - 論文自動運転ロボティクス
NDST: 人間らしい視覚ベース自動運転のためのニューラル運転スタイル転移
ニューラルスタイル転移に着想を得て、個人の運転スタイルを自動運転モデルに転移させるNDSTを提案し、安全性を保ちつつユーザー快適性を高める。
原題: NDST: Neural Driving Style Transfer for Human-Like Vision-Based Autonomous Driving ／ Donghyun Kim, Aws Khalil, Haewoon Nam 他
日本語で読む → - 論文GNSS/UWB統合測位ロボティクス
FE-GUT: ファクターグラフ最適化と拡張カルマンフィルタを融合したGNSS/UWB密結合統合
GNSSとUWBの密結合測位において、ファクターグラフ最適化で時間オフセットを高精度推定し、拡張カルマンフィルタで初期化と補償を行う新手法を提案し、四輪ロボット実験でEKFより水平・垂直精度を大幅改善した。
原題: FE-GUT: Factor Graph Optimization hybrid with Extended Kalman Filter for tightly coupled GNSS/UWB Integration ／ Qijia Zhao, Shaolin Lü, Jianan Lou 他
日本語で読む → - 論文ソーシャルロボティクスロボティクス
Rico: 最新のソーシャル・アシストロボット利用シナリオに向けた拡張TIAGoロボット
ソーシャル・アシストロボティクス向けに、AI駆動の移動ロボットプラットフォームRicoを開発し、その能力と実験を示した。
原題: Rico: extended TIAGo robot towards up-to-date social and assistive robot usage scenarios ／ Tomasz Winiarski, Wojciech Dudek, Daniel Giełdowski
日本語で読む → - 論文群制御機械学習
フェデレーテッドラーニングによる複数ロボットの迷路探索
LiDAR搭載ロボットが連携し、フェデレーテッドラーニングで迷路の形状分類モデルを学習することで、未知の迷路でも高精度に探索できることを示した研究。
原題: Maze Discovery using Multiple Robots via Federated Learning ／ Kalpana Ranasinghe, H. P. Madushanka, Rafaela Scaciota 他
日本語で読む → - 論文自動運転制御
自動運転のためのクラウド・エッジ・端末連携AIGC
自動運転向けに、クラウド・エッジ・端末が連携してAIGCを活用するアーキテクチャを提案し、通信・ストレージ・計算資源の配分とAIGCによるシステム設計支援を検討した論文。
原題: Cloud-Edge-Terminal Collaborative AIGC for Autonomous Driving ／ Jianan Zhang, Zhiwei Wei, Boxun Liu 他
日本語で読む → - 論文遠隔操作ロボティクス
ARでロボットを操る：拡張現実によるリーダー・フォロワー遠隔操作
拡張現実空間で仮想ロボットを操作し、実機を直感的に遠隔操作するシステムを提案。ブロック積みと米すくいの実験で好意的な評価を得た。
原題: Puppeteer Your Robot: Augmented Reality Leader-Follower Teleoperation ／ Jonne van Haastregt, Michael C. Welle, Yuchong Zhang 他
日本語で読む → - 論文歩行ロボティクス
BiRoDiff: 未知地形を歩行する二足ロボットのための拡散ポリシー
拡散モデルを用いた軽量な歩行制御器をオフラインデータで学習し、単一ポリシーで複数速度の歩行と未知地形への汎化を実現した。
原題: BiRoDiff: Diffusion policies for bipedal robot locomotion on unseen terrains ／ GVS Mothish, Manan Tayal, Shishir Kolathaya
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
GPU計算距離マップによるリアルタイム衝突回避
GPUで計算した3次元距離変換を用いて、冗長マニピュレータの障害物・自己衝突回避をリアルタイム運動学フィードバック制御で実現するフレームワークを提案し、Tiagoロボットで評価した。
原題: Real Time Collision Avoidance with GPU-Computed Distance Maps ／ Wendwosen Bellete Bedada, Gianluca Palli
日本語で読む → - 論文自己位置推定ロボティクス
サッカーフィールド上の2点と重力方向を用いたNaoカメラヘッドの位置・高度推定
Naoロボットがサッカー場で自己位置を推定するため、地面上の2点と重力方向からなる四面体の幾何学を用い、有理三角法により計算を28.7%高速化し、位置推定誤差3-6cmを達成した。
原題: Position and Altitude of the Nao Camera Head from Two Points on the Soccer Field plus the Gravitational Direction ／ Stijn Oomes, Arnoud Visser
日本語で読む → - 論文制御/強化学習ロボティクス
無重力環境における不確実な浮遊プラットフォームのPPOベース動的制御
無重力実験室で浮遊プラットフォームを制御するため、強化学習のPPOとモデル予測制御(MPC)を組み合わせ、不確実性や外乱に適応する制御手法を提案・検証した論文。
原題: PPO-based Dynamic Control of Uncertain Floating Platforms in the Zero-G Environment ／ Mahya Ramezani, M. Amin Alandihallaj, Andreas M. Hein
日本語で読む → - 論文自動運転/占有格子予測AI
地下駐車場における信頼性と安全性の高い占有格子予測の研究
CARLAシミュレータで地下駐車場のモデルを構築し、占有格子ネットワークで車両経路や障害物を予測することで、屋内自動運転の安全性向上を図った研究。
原題: Research on Reliable and Safe Occupancy Grid Prediction in Underground Parking Lots ／ JiaQi Luo
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
MARS: 多模态能動ロボットセンシングによる関節物体の特性把握
RGBと点群を融合し、強化学習で視点を能動的に選ぶことで、関節物体の関節パラメータを高精度に推定するフレームワークを提案。
原題: MARS: Multimodal Active Robotic Sensing for Articulated Characterization ／ Hongliang Zeng, Ping Zhang, Chengjiong Wu 他
日本語で読む → - 論文3Dシーン理解画像認識
PanopticRecon: オープン語彙インスタンスセグメンテーションを活用したゼロショットパノプティック再構成
RGB-D画像から、オープン語彙インスタンスセグメンテーションを利用して未知環境でも3Dパノプティック再構成をゼロショットで行う手法を提案。部分ラベルの伝播と3DインスタンスグラフによるID統合で課題を解決した。
原題: PanopticRecon: Leverage Open-vocabulary Instance Segmentation for Zero-shot Panoptic Reconstruction ／ Xuan Yu, Yili Liu, Chenrui Han 他
日本語で読む → - 論文群制御ロボティクス
サブモジュラー最適化によるポーズSLAM不確かさを低減する協調グラフ探索
GPS拒否環境で複数ロボットがグラフを探索しつつSLAMのポーズ推定精度を保つため、探索経路生成とループ閉じ辺追加を二段階で行い、非単調サブモジュラー最大化として定式化する手法を提案。
原題: Collaborative Graph Exploration with Reduced Pose-SLAM Uncertainty via Submodular Optimization ／ Ruofei Bai, Shenghai Yuan, Hongliang Guo 他
日本語で読む → - 論文マルチエージェント計画ロボティクス
LLaMAR: 部分観測環境におけるマルチエージェントロボットの長期計画
言語モデルを用いて、部分観測可能なマルチエージェント環境での長期タスク計画を自己修正しながら実行する手法を提案し、家庭内タスクと捜索救助タスクで成功率を30%向上させた。
原題: LLaMAR: Long-Horizon Planning for Multi-Agent Robots in Partially Observable Environments ／ Siddharth Nayak, Adelmo Morrison Orozco, Marina Ten Have 他
日本語で読む → - 論文協調知覚ロボティクス
CoopScenes: 自動運転における協調知覚を推進するマルチシーンインフラ・車両データセット
自動運転の協調知覚研究のために、車両とインフラのセンサを高精度に同期させた大規模マルチシーンデータセットを構築し、点群位置合わせや匿名化パイプラインも提供した。
原題: CoopScenes: Multi-Scene Infrastructure and Vehicle Data for Advancing Collective Perception in Autonomous Driving ／ Marcel Vosshans, Alexander Baumann, Matthias Drueppel 他
日本語で読む → - 論文自動運転/強化学習ロボティクス
SECRM-2D: 安全性を解析的に保証する強化学習ベースの効率的で快適な経路追従自動運転
強化学習による自動運転制御器に、追突回避のための車間距離条件から導かれる解析的な安全制約を組み込み、効率・快適性・経路追従性を両立させた。
原題: SECRM-2D: RL-Based Efficient and Comfortable Route-Following Autonomous Driving with Analytic Safety Guarantees ／ Tianyu Shi, Ilia Smirnov, Omar ElSamadisy 他
日本語で読む → - 論文位置推定画像認識
セマンティックLoD3建物モデルが画像ベース車両位置推定に与える影響の分析
高詳細なセマンティック3D建物モデル（LoD3）を画像特徴と対応させることで、GNSSが使えない都市部での車両位置推定精度を向上させる手法を提案し、LoD2と比較して最大69%多くの特徴を検出できることを示した。
原題: Analyzing the impact of semantic LoD3 building models on image-based vehicle localization ／ Antonia Bieringer, Olaf Wysocki, Sebastian Tuttas 他
日本語で読む → - 論文触覚ロボティクス
Gel-OPTOFORTセンサ：GelSightと光電子センサ技術による多軸力覚・幾何形状の同時計測
GelSightと光電子式力覚センサを組み合わせ、高サンプリング周波数での多軸力計測と物体形状の観察を両立し、力計測範囲も調整可能にしたセンサを提案した。
原題: Gel-OPTOFORT Sensor: Multi-axis Force/Torque Measurement and Geometry Observation Using GelSight and Optoelectronic Sensor Technology ／ Yohan Noh, Harshal Upare, Dalia Osman 他
日本語で読む →