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

• 論文接触を考慮した軌道最適化math.OC2024/6/1

  接触を陽に扱う軌道最適化に対するSQP法の大域的収束性

  接触を含む複雑な系の軌道最適化(CITO)に対し、陰的な物理制約とペナルティ緩和を用いたSQP法が任意の初期解から大域的に収束することを証明した。

  原題: Global Convergence of an SQP Method for Contact-Implicit Trajectory Optimization ／ Zherong Pan, Fuquan Wang, Yifan Zhu

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• 論文3D物体検出画像認識2024/6/1

  Voxel Mamba: 点群3D物体検出のためのグループフリー状態空間モデル

  3Dボクセルを単一の系列にシリアライズするグループフリーな状態空間モデルを提案し、階層構造と位置エンコーディングで空間的近接性を保ちつつ、3D物体検出の精度と計算効率を向上させた。

  原題: Voxel Mamba: Group-Free State Space Models for Point Cloud based 3D Object Detection ／ Guowen Zhang, Lue Fan, Chenhang He 他

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• 論文HRIロボティクス2024/6/1

  ロボットに対する民衆存在論的立場と心理的人間らしさ

  ロボットの心の実在性に関する人々の信念（民衆存在論的立場）を分類し、それがロボットの人間らしさの知覚に影響することを論じた哲学的研究。

  原題: Folk-ontological stances toward robots and psychological human likeness ／ Edoardo Datteri

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• 論文物理制約付き学習機械学習2024/6/1

  不確かさを定量化するポート・ハミルトニアンモデルによるPDE系の物理制約付き学習

  柔軟物体の複雑なダイナミクスを、分散ポート・ハミルトニアンモデルで物理的に制約したガウス過程で学習し、不確かさの定量化も可能にする手法を提案した。

  原題: Physics-Constrained Learning for PDE Systems with Uncertainty Quantified Port-Hamiltonian Models ／ Kaiyuan Tan, Peilun Li, Thomas Beckers

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• 論文自動運転VLA画像認識2024/6/1

  CarLLaVA：カメラのみの閉ループ自動運転のための視覚言語モデル

  LLaVAの視覚エンコーダとLLaMAをバックボーンに用い、カメラ入力のみでCARLA自動運転チャレンジ2.0のセンサートラックで1位を獲得した視覚言語モデルを提案。

  原題: CarLLaVA: Vision language models for camera-only closed-loop driving ／ Katrin Renz, Long Chen, Ana-Maria Marcu 他

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• 論文群制御ロボティクス2024/6/1

  逆リスク感度付きマルチロボットタスク割り当て

  人間の監督者が示すリスク感度に基づく割り当てを実現するため、現在のパラメータから最小限の変更で済む人間行動リスクモデルのパラメータを逆問題として求める新定式化IR-MRTAを提案し、非凸最適化問題であることを示した。

  原題: Inverse Risk-sensitive Multi-Robot Task Allocation ／ Guangyao Shi, Gaurav S. Sukhatme

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• 論文マニピュレーションロボティクス2024/6/1

  DISCO: 拡散ポリシーと制約付きインペインティングによる言語誘導マニピュレーション

  視覚言語モデルで言語指示を3Dキーフレームに変換し、拡散ポリシーのインペインティングを制約することで、未知の語彙の指示にも対応できるロボット操作手法を提案した。

  原題: DISCO: Language-Guided Manipulation with Diffusion Policies and Constrained Inpainting ／ Ce Hao, Kelvin Lin, Zhiwei Xue 他

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• 論文軌道計画ロボティクス2024/6/1

  相関均衡に基づくV2I対応交差点でのマルチビークル軌道計画

  V2I通信を活用し、相関均衡に基づいて交差点での複数車両の軌道を計画することで、衝突リスクを低減しつつ交通効率を向上させるフレームワークを提案した。

  原題: Multi-Vehicle Trajectory Planning at V2I-enabled Intersections based on Correlated Equilibrium ／ Wenyuan Wang, Peng Yi, Yiguang Hong

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• 論文sim2realロボティクス2024/6/1

  ガウススプラッティングとLiquidニューラルネットワークによる実世界飛行ナビゲーションへの転移

  3Dガウススプラッティングとクアッドロータの飛行力学を統合したシミュレータを構築し、Liquidニューラルネットワークでナビゲーションポリシーを学習させることで、単一のシミュレーションシーンから実世界のドローン飛行へ頑健に転移できることを示した。

  原題: Gaussian Splatting to Real World Flight Navigation Transfer with Liquid Networks ／ Alex Quach, Makram Chahine, Alexander Amini 他

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• 論文強化学習機械学習2024/6/1

  追跡・ロックオン・発射ミッションのための模倣強化学習フレームワーク

  専門家データを活用した模倣学習と強化学習を組み合わせ、UCAVの近接空中戦における追跡・ロックオン・発射を自律的に学習するフレームワークを提案。

  原題: An Imitative Reinforcement Learning Framework for Pursuit-Lock-Launch Missions ／ Siyuan Li, Rongchang Zuo, Bofei Liu 他

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• 論文身体性制御機械学習2024/6/1

  時間制約下の身体性制御のためのモデル適応

  時間制約のある身体性制御タスクに対し、モジュラーネットワークの動的ルーティングでモデルを適応させるフレームワークMoDeCを提案し、ロボット操作と自動運転で有効性を示した。

  原題: Model Adaptation for Time Constrained Embodied Control ／ Jaehyun Song, Minjong Yoo, Honguk Woo

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• 論文生体信号/リハビリロボティクス2024/6/1

  ChatEMG: 脳卒中患者用ロボットハンド装具を制御するための合成EMGデータ生成

  少量のEMGデータからプロンプト条件付きで合成信号を生成する自己回帰モデルを提案し、脳卒中患者の装具の意図推定精度を向上させ、実際の機能制御に応用した。

  原題: ChatEMG: Synthetic Data Generation to Control a Robotic Hand Orthosis for Stroke ／ Jingxi Xu, Runsheng Wang, Siqi Shang 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

  強化学習による海洋環境での物体マニピュレーション

  波による外乱がある港湾環境で、ドック上の物体を把持・回収するタスクに深層強化学習(SAC)を適用し、WMO海況2の条件下で80%の成功率を達成した研究。

  原題: Object Manipulation in Marine Environments using Reinforcement Learning ／ Ahmed Nader, Muhayy Ud Din, Mughni Irfan 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

  視覚制約付き逆運動学

  ロボットの逆運動学に視野制約を加え、仮想リンクで定式化し半正定値計画とランク最小化で解く手法を提案した。

  原題: Inverse Kinematics with Vision-Based Constraints ／ Liangting Wu, Roberto Tron

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• 論文自律走行ロボティクス2024/6/1

  UruBots自律走行カー: FIRA 2024参加報告

  FIRA 2024の自律走行カーチャレンジに向けて、カメラ映像を5層CNNで学習し自律走行するRCカーサイズの電動車両を開発した。

  原題: UruBots Autonomous Cars Team One Description Paper for FIRA 2024 ／ Pablo Moraes, Christopher Peters, Any Da Rosa 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

  ManiCM: ロボットマニピュレーションのための一貫性モデルによるリアルタイム3D拡散ポリシー

  拡散モデルに一貫性制約を課すことで、点群入力からロボットの行動を1ステップで生成するリアルタイムマニピュレーションモデルを提案し、従来手法を平均10倍高速化した。

  原題: ManiCM: Real-time 3D Diffusion Policy via Consistency Model for Robotic Manipulation ／ Guanxing Lu, Zifeng Gao, Tianxing Chen 他

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• 論文群制御ロボティクス2024/6/1

  不確実性下における分散型マルチロボット視線接続維持

  ガウス分布の位置不確実性がある環境で、ロボット群が視線接続を高い確率で維持しつつ、元のタスクへの影響を最小限に抑える分散制御手法を提案した。

  原題: Decentralized Multi-Robot Line-of-Sight Connectivity Maintenance under Uncertainty ／ Yupeng Yang, Yiwei Lyu, Yanze Zhang 他

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• 論文モーションキャプチャロボティクス2024/6/1

  スマートウォッチとスマートフォンを用いたマルチモーダルモーションキャプチャによるユビキタスなロボット制御

  スマートフォンとスマートウォッチのセンサーデータから動作を取得し、ロボットを直感的に操作できるオープンソースライブラリを開発した。3つの動作モードを実機タスクで検証し、従来のモーションキャプチャに匹敵する精度を示した。

  原題: Ubiquitous Robot Control Through Multimodal Motion Capture Using Smartwatch and Smartphone Data ／ Fabian C Weigend, Neelesh Kumar, Oya Aran 他

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• 論文子ども-ロボット相互作用HCI2024/6/1

  子どもの筆記姿勢を改善するための子ども-ロボット関係規範介入の共同設計

  ロボットに迷惑をかけたくないという子どもの心理を利用し、悪い姿勢をとるとロボットに迷惑がかかる仕組みで姿勢改善を促す手法を提案し、子どもと教師とのワークショップで有効な妨害方法を検討した。

  原題: Co-designing a Child-Robot Relational Norm Intervention to Regulate Children's Handwriting Posture ／ Chenyang Wang, Daniel Carnieto Tozadore, Barbara Bruno 他

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• 論文遠隔操作ロボティクス2024/6/1

  OmniH2O：汎用的で器用な人間からヒューマノイドへの全身遠隔操作と学習

  VR・音声・RGBカメラなど多様な入力で人間がヒューマノイド全身を遠隔操作できる学習ベースのシステムを構築し、実世界でのスポーツや物体操作を実現した。

  原題: OmniH2O: Universal and Dexterous Human-to-Humanoid Whole-Body Teleoperation and Learning ／ Tairan He, Zhengyi Luo, Xialin He 他

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• 論文ウェアラブル装具ロボティクス2024/6/1

  首下がり症候群向け多方向可変剛性ネック装具

  首下がり症候群の人のために、首の前後屈を非拘束で調整可能に支えつつ自由回転を可能にする柔軟機構のネックブレースを開発し、健常者実験で筋負担の軽減と自由回転を確認した。

  原題: A Neck Orthosis with Multi-Directional Variable Stiffness for Persons with Dropped Head Syndrome ／ Santiago Price Torrendell, Hideki Kadone, Modar Hassan 他

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• 論文運動予測ロボティクス2024/6/1

  ベクトル化表現ドリーマー：夢見によるマルチエージェント運動予測

  自動運転車の行動を条件として全エージェントの軌道を想像する閉ループ訓練を導入し、マルチエージェント運動予測を行うベクトル化世界モデル手法を提案。Argoverse 2とinDで最先端性能を達成。

  原題: Vectorized Representation Dreamer (VRD): Dreaming-Assisted Multi-Agent Motion-Forecasting ／ Hunter Schofield, Hamidreza Mirkhani, Mohammed Elmahgiubi 他

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• 論文VLAロボティクス2024/6/1

  LLaRA：視覚言語モデルをロボット制御に転用する対話型ポリシー学習

  ロボットの行動を視覚と言語の対話として扱い、既存の模倣学習データから自動で対話形式の学習データを生成して視覚言語モデルを微調整し、ロボット制御に転用する手法を提案した。

  原題: LLaRA: Supercharging Robot Learning Data for Vision-Language Policy ／ Xiang Li, Cristina Mata, Jongwoo Park 他

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• 論文姿勢推定画像認識2024/6/1

  船舶上UAVの単眼6D姿勢推定のための深層トランスフォーマーネットワーク

  単眼画像から船舶に対するUAVの相対6D姿勢を推定するため、トランスフォーマーで船舶部品のキーポイントを検出し、ベイズ融合で姿勢を統合する手法を提案。合成データと実飛行実験で有効性を実証した。

  原題: Deep Transformer Network for Monocular Pose Estimation of Shipborne Unmanned Aerial Vehicle ／ Maneesha Wickramasuriya, Taeyoung Lee, Murray Snyder

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• 論文ニューロシンボリックロボティクス2024/6/1

  命令的学習：ロボット自律性のための自己教師ありニューロシンボリック学習フレームワーク

  ニューラルモジュール・推論エンジン・記憶システムを二段階最適化で相互学習させる自己教師ありニューロシンボリック手法を提案し、経路計画や最適制御など5タスクで有効性を検証した。

  原題: Imperative Learning: A Self-supervised Neuro-Symbolic Learning Framework for Robot Autonomy ／ Chen Wang, Kaiyi Ji, Junyi Geng 他

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• 論文情報収集/ガウス過程ロボティクス2024/6/1

  POAM: 効率的なロボット情報収集のための確率的オンライン注意マッピング

  非定常な環境でロボットが情報を効率的に収集するため、注意カーネルを用いたオンラインガウス過程モデルを定数時間で更新する枠組みを提案し、海底地形マッピングで有効性を示した。

  原題: POAM: Probabilistic Online Attentive Mapping for Efficient Robotic Information Gathering ／ Weizhe Chen, Lantao Liu, Roni Khardon

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• 論文マルチエージェント強化学習AI2024/6/1

  車線変更のためのMix Q-learning：マルチエージェント深層強化学習における協調的意思決定手法

  車線変更の意思決定において、個々の利益と全体の利益を両立させるため、ハイブリッド価値Qネットワークと意図認識モジュールを統合したマルチエージェント強化学習手法を提案し、安全性と効率性を向上させた。

  原題: Mix Q-learning for Lane Changing: A Collaborative Decision-Making Method in Multi-Agent Deep Reinforcement Learning ／ Xiaojun Bi, Mingjie He, Yiwen Sun

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• 論文SLAMロボティクス2024/6/1

  SLAMにおける各種誤差とヤコビアン導出に関するノート

  SLAMで扱われる再投影誤差・光度誤差・相対姿勢誤差などの定式化と、カメラ姿勢や地図点に関するヤコビアン導出を整理した解説論文。

  原題: Notes on Various Errors and Jacobian Derivations for SLAM ／ Gyubeom Im

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• 論文マニピュレーションロボティクス2024/6/1

  操作計画のためのコンフィギュレーション空間距離場

  ロボットの関節角度空間（コンフィギュレーション空間）における符号付き距離場（CDF）を提案し、制御・最適化・学習で統一的に扱える効率的な計算・融合アルゴリズムを示した。

  原題: Configuration Space Distance Fields for Manipulation Planning ／ Yiming Li, Xuemin Chi, Amirreza Razmjoo 他

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• 論文群制御ロボティクス2024/6/1

  クロス言語サッカーフレームワーク：RoboCup 2Dサッカーシミュレーションのためのオープンソースフレームワーク

  RoboCup 2Dサッカーシミュレーションにおいて、gRPCを用いて言語に依存せずHeliosベースコードと統合できるオープンソースフレームワークを提案し、多言語での開発と協働を可能にした。

  原題: Cross Language Soccer Framework: An Open Source Framework for the RoboCup 2D Soccer Simulation ／ Nader Zare, Aref Sayareh, Alireza Sadraii 他

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