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: 2024/6/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集

• 論文ループ検出画像認識2024/6/1

  IFTD: 走行シーンにおけるループ検出のための画像特徴三角形記述子

  点群のBEV投影画像から特徴点を抽出し三角形記述子を構築することで、走行シーンでの場所認識を高精度かつ低計算コストで実現する手法を提案した。

  原題: IFTD: Image Feature Triangle Descriptor for Loop Detection in Driving Scenes ／ Fengtian Lang, Ruiye Ming, Zikang Yuan 他

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• 論文マニピュレーションロボティクス2024/6/1

  半能動機構を備えた伸縮型連続マニピュレータとリアルタイムヒステリシス補償制御アルゴリズム

  ケーブル駆動連続マニピュレータに半能動機構を導入し、TCNを用いたリアルタイムヒステリシス補償制御により追従誤差を最大69.5%低減した。

  原題: SAM: Semi-Active Mechanism for Extensible Continuum Manipulator and Real-time Hysteresis Compensation Control Algorithm ／ Junhyun Park, Seonghyeok Jang, Myeongbo Park 他

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• 論文タスクプランニングAI2024/6/1

  細部が違いを生む：物体状態に敏感な神経ロボティクスタスクプランニング

  物体の状態を考慮したタスク計画を行うエージェントOSSAを提案し、モジュール型とモノリシック型の2手法を比較した。テーブル上の物体を片付けるタスクで評価し、モノリシック型が優位であることを示した。

  原題: Details Make a Difference: Object State-Sensitive Neurorobotic Task Planning ／ Xiaowen Sun, Xufeng Zhao, Jae Hee Lee 他

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• 論文触覚ロボティクス2024/6/1

  RoTipBot: 回転可能な触覚センサを用いた薄く柔軟な物体のロボットハンドリング

  回転する触覚センサRoTipを指先に搭載し、薄く柔軟な物体を複数枚同時に把持・計数できるロボットシステムを開発した。従来法より高成功率かつ最大3倍高速に動作する。

  原題: RoTipBot: Robotic Handling of Thin and Flexible Objects using Rotatable Tactile Sensors ／ Jiaqi Jiang, Xuyang Zhang, Daniel Fernandes Gomes 他

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• 論文ソフトロボティクス/劣駆動制御ロボティクス2024/6/1

  安定反転を用いた複数ソフト空気圧アクチュエータの劣駆動制御

  単一のシリンジポンプで複数のソフトフィンガーを協調制御するため、安定反転理論を応用した劣駆動制御手法を提案し、シミュレーションと実験で有効性を示した。

  原題: Underactuated Control of Multiple Soft Pneumatic Actuators via Stable Inversion ／ Wu-Te Yang, Burak Kurkcu, Masayoshi Tomizuka

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• 論文群制御ロボティクス2024/6/1

  階層再編成に基づく柔軟で回復力のあるフォーメーション制御

  固定階層に依存せず、役割再割当てとトポロジー切替えによりフォーメーションを再編成し、リーダー喪失時にも安定飛行を維持する手法を提案した。

  原題: A Flexible and Resilient Formation Approach based on Hierarchical Reorganization ／ Yuzhu Li, Wei Dong

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• 論文群制御ロボティクス2024/6/1

  meSch: 長期的タスク遂行のためのマルチエージェントエネルギー考慮型スケジューリング

  バッテリー容量が限られた自律ロボット群が長期的なタスクを途切れなく遂行できるよう、単一の充電ステーションへ順番に戻るスケジュールを組むプロトコルを提案し、移動充電ステーションや不確実性にも対応できることをシミュレーションと実機実験で示した。

  原題: meSch: Multi-Agent Energy-Aware Scheduling for Task Persistence ／ Kaleb Ben Naveed, An Dang, Rahul Kumar 他

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• 論文触覚ロボティクス2024/6/1

  視覚と触覚の融合：信号処理の観点から見た視触覚センサの最新レビュー

  視触覚センサを信号処理の観点から包括的にレビューし、ハードウェアだけでなく処理手法の重要性を示して今後の研究方向を展望した。

  原題: When Vision Meets Touch: A Contemporary Review for Visuotactile Sensors from the Signal Processing Perspective ／ Shoujie Li, Zihan Wang, Changsheng Wu 他

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• 論文移動マニピュレーションロボティクス2024/6/1

  HYPERmotion: 自律移動マニピュレーションのためのハイブリッド行動計画の学習

  強化学習と全身最適化で38関節の運動スキルを学習し、LLMとVLMによる階層的計画で自由文指示から移動と操作を組み合わせた長期タスクを自律実行するフレームワーク。

  原題: HYPERmotion: Learning Hybrid Behavior Planning for Autonomous Loco-manipulation ／ Jin Wang, Rui Dai, Weijie Wang 他

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• 論文水中ロボティクスロボティクス2024/6/1

  水中における人間-ロボット・人間-群ロボットインタラクション：レビューと展望

  水中人間-ロボットインタラクション（UHRI）と水中ジェスチャー認識（UGR）の最新動向をレビューし、複数ロボットシステムへの応用可能性を展望した論文。

  原題: Underwater Human-Robot and Human-Swarm Interaction: A Review and Perspective ／ Sara Aldhaheri, Federico Renda, Giulia De Masi

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• 論文SLAMロボティクス2024/6/1

  SlideSLAM: マルチロボットナビゲーションのための疎で軽量な分散型メトリック・セマンティックSLAM

  異種ロボットチームが協調して物体ベースのメトリック・セマンティック地図をリアルタイムに構築できる、分散型SLAMフレームワークを開発した。

  原題: SlideSLAM: Sparse, Lightweight, Decentralized Metric-Semantic SLAM for Multi-Robot Navigation ／ Xu Liu, Jiuzhou Lei, Ankit Prabhu 他

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• 論文強化学習/制御ロボティクス2024/6/1

  アクションマッピング強化学習による自律レース走行の学習

  タイヤと路面の摩擦による入力制約をアクションマッピングで扱う強化学習手法を提案し、レースシミュレータで従来法より優れたラップタイムと成功率、異なる摩擦条件への汎化を実証した。

  原題: Learning Autonomous Race Driving with Action Mapping Reinforcement Learning ／ Yuanda Wang, Xin Yuan, Changyin Sun

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• 論文軌跡予測ロボティクス2024/6/1

  交通における確率的運動予測のための深層確率論的運動学モデル

  自転車モデルに基づき、各時刻の予測軌跡の不確実性（分散）が時間的にどう伝播するかを微分可能な解析近似で表現し、確率的軌跡予測の精度を向上させた研究。

  原題: Deep Stochastic Kinematic Models for Probabilistic Motion Forecasting in Traffic ／ Laura Zheng, Sanghyun Son, Jing Liang 他

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• 論文スキル発見機械学習2024/6/1

  やるべきこととやらないこと：指示動画を用いた望ましいスキルの学習

  指示動画から望ましい行動と望ましくない行動を区別する指示ネットワークを学習し、スキル発見アルゴリズムの報酬を調整することで、複雑な連続制御タスクにおいて安全で望ましいスキルを効率的に獲得する手法を提案。

  原題: Do's and Don'ts: Learning Desirable Skills with Instruction Videos ／ Hyunseung Kim, Byungkun Lee, Hojoon Lee 他

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• 論文金融LLMq-fin.CP2024/6/1

  ロボットの歩行学習が金融取引も教える：情報とLLMを用いたレジーム適応型実行

  ロボットの強化学習に着想を得て、LLMの世界知識と市場フィードバックによる強化学習（RLMF）を組み合わせ、金融市場のレジームシフトに適応する手法を提案。

  原題: What Teaches Robots to Walk, Teaches Them to Trade too -- Regime Adaptive Execution using Informed Data and LLMs ／ Raeid Saqur

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• 論文模倣学習機械学習2024/6/1

  RILe: 強化学習と模倣学習を融合した高次元ロボット制御

  模倣学習と逆強化学習を組み合わせ、トレーナーが適応的な報酬関数を学習し生徒が専門家の行動を模倣する枠組みを提案。高次元のロボット歩行タスクで有効性を実証した。

  原題: RILe: Reinforced Imitation Learning ／ Mert Albaba, Sammy Christen, Thomas Langarek 他

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• 論文VLAロボティクス2024/6/1

  基盤モデルによる自然言語駆動の組立作業に向けて

  LLMを上位の制御方針として使い、高精度な挿入作業など個別に訓練したスキル群へ動的に切り替えることで、自然言語指示による組立作業を実現する手法を提案した。

  原題: Towards Natural Language-Driven Assembly Using Foundation Models ／ Omkar Joglekar, Tal Lancewicki, Shir Kozlovsky 他

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• 論文模倣学習AI2024/6/1

  模倣による手話習得：人工エージェントのコミュニケーションギャップを埋める

  シミュレーション上のヒューマノイドに、動画から抽出した手話動作を模倣学習と強化学習で再現させ、5種類の手話サインを習得させる手法を提案した。

  原題: Bridging the Communication Gap: Artificial Agents Learning Sign Language through Imitation ／ Federico Tavella, Aphrodite Galata, Angelo Cangelosi

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• 論文自動運転計画ロボティクス2024/6/1

  適応的世界モデルによる自動運転の計画

  都市環境での自動運転計画のため、エージェントの反応行動を予測するBehaviorNetと、それに基づくMPCプランナーAdaptiveDriverを提案し、nuPlanベンチマークで最先端性能を達成した。

  原題: Planning with Adaptive World Models for Autonomous Driving ／ Arun Balajee Vasudevan, Neehar Peri, Jeff Schneider 他

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• 論文自動運転/データセット画像認識2024/6/1

  D2E: ドライバー状態と人間評価を含む自動運転意思決定データセット

  ドライバーの生理信号・視線・一人称視点映像と、40名の人間による評価スコアを統合した自動運転意思決定用データセットD2Eを構築し、高インタラクションな運転シーンを1100件以上収録した。

  原題: D2E-An Autonomous Decision-making Dataset involving Driver States and Human Evaluation ／ Zehong Ke, Yanbo Jiang, Yuning Wang 他

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• 論文査読・出版ロボティクス2024/6/1

  ロボティクス分野における二重匿名査読の検討

  ロボティクス分野の査読形式を検討するため、二重匿名査読・単一匿名査読・オープン査読の利点とコストに関する先行研究をまとめ、今後の出版に向けた提言を行う。

  原題: Double-Anonymous Review for Robotics ／ Justin K. Yim, Paul Nadan, James Zhu 他

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• 論文自動運転ロボティクス2024/6/1

  電気自動車を用いた動的な照明・気象条件下での車線維持アルゴリズムの開発・分析・評価

  深層学習と手作り手法を組み合わせたハイブリッドモデルとエンドツーエンド深層学習モデルの2つの車線維持アルゴリズムを、動的な天候条件下で電気自動車を用いて開発・評価し、ハイブリッドモデルの方がより多くの周回を完走できることを示した。

  原題: Developing, Analyzing, and Evaluating Vehicular Lane Keeping Algorithms Under Dynamic Lighting and Weather Conditions Using Electric Vehicles ／ Michael Khalfin, Jack Volgren, Matthew Jones 他

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• 論文生成モデル画像認識2024/6/1

  仮想アバター生成モデルによる世界ナビゲーション

  拡散トランスフォーマーで人間のクライミング動作を動画として生成するSABR-CLIMBを提案し、大規模データセットNAV-22Mで汎用仮想アバターの可能性を示した。

  原題: Virtual avatar generation models as world navigators ／ Sai Mandava

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• 論文触覚/嗅覚センシングeess.SP2024/6/1

  小型電子ノーズによる高速匂いセンシング

  高帯域センサ読み出しと制御アルゴリズムを組み合わせた小型電子ノーズを開発し、数十ミリ秒の匂いパルス分類と最大60Hzの刺激切替の時間パターン符号化を実現した。

  原題: High-speed odour sensing using miniaturised electronic nose ／ Nik Dennler, Damien Drix, Tom P. A. Warner 他

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• 論文表現学習画像認識2024/6/1

  確率的フレーム予測による視覚表現学習

  将来フレーム予測の不確実性を確率的にモデル化し、マスク画像モデリングと組み合わせて動画やロボット学習に有効な視覚表現を学習する手法を提案した。

  原題: Visual Representation Learning with Stochastic Frame Prediction ／ Huiwon Jang, Dongyoung Kim, Junsu Kim 他

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• 論文sim2realロボティクス2024/6/1

  DrEureka: 言語モデルが導くSim-to-Real転送

  大規模言語モデルを活用し、報酬関数とドメインランダム化を自動設計することで、四足歩行や器用な操作のシミュレーションから実機への転送を人手を介さず実現した研究。

  原題: DrEureka: Language Model Guided Sim-To-Real Transfer ／ Yecheng Jason Ma, William Liang, Hung-Ju Wang 他

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• 論文模倣学習ロボティクス2024/6/1

  HumanPlus：ヒューマノイドの人間動作模倣とシャドーイング

  人間の動作データセットとRGBカメラによるリアルタイムシャドーイングを組み合わせ、ヒューマノイドが自律的に多様なタスクを模倣学習できるフルスタックシステムを構築した。

  原題: HumanPlus: Humanoid Shadowing and Imitation from Humans ／ Zipeng Fu, Qingqing Zhao, Qi Wu 他

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• 論文ソーシャルナビゲーションロボティクス2024/6/1

  Arena 3.0: 協調的で高度に動的な環境におけるソーシャルナビゲーションの進展

  人とロボットの相互作用をより現実的にシミュレートする新モデルとタスクモードを備え、複数のシミュレータでソーシャルナビゲーションの開発・ベンチマークを可能にするオープンソースプラットフォームを提案。

  原題: Arena 3.0: Advancing Social Navigation in Collaborative and Highly Dynamic Environments ／ Linh Kästner, Volodymyir Shcherbyna, Huajian Zeng 他

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• 論文マルチオブジェクト追跡ロボティクス2024/6/1

  イメージングレーダーによる3D物体検出に基づくマルチオブジェクト追跡

  イメージングレーダーの3D物体検出結果を用いたマルチオブジェクト追跡手法を比較し、確率的関連付けアルゴリズムによる改善を検討した。

  原題: Multi-Object Tracking based on Imaging Radar 3D Object Detection ／ Patrick Palmer, Martin Krüger, Richard Altendorfer 他

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• 論文視覚特徴学習画像認識2024/6/1

  サイクル対応損失：ラベルなし・順序なしRGB画像からの密な視点不変特徴学習

  未ペアのRGB画像のみを用い、サイクル整合性に基づく損失で視点不変な密な特徴記述子を自己教師あり学習する手法を提案し、キーポイント追跡とロボット把持タスクで性能を向上させた。

  原題: Cycle-Correspondence Loss: Learning Dense View-Invariant Visual Features from Unlabeled and Unordered RGB Images ／ David B. Adrian, Andras Gabor Kupcsik, Markus Spies 他

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