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

• 論文追跡回避ロボティクス2024/6/1

  同一のDubinsカー2台によるゲーム：円錐センサーを最小時間で回避

  同一のDubinsカー2台の追跡回避ゲームを微分ゲーム理論で解析し、ゲーム終盤の時間最適運動戦略を導出した。特異面の存在を明らかにした。

  原題: A Game Between Two Identical Dubins Cars: Evading a Conic Sensor in Minimum Time ／ Ubaldo Ruiz

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• 論文マニピュレーションロボティクス2024/6/1

  強化学習によるデルタロボットのスクラップ金属選別向け投擲動作の改善

  デルタロボットで金属スクラップを選別する際、従来のピック&プレースではなく、強化学習で投げ入れ動作を学習し、シミュレーションで精度89%・スループット51%向上を達成した。

  原題: Reinforcement Learning to improve delta robot throws for sorting scrap metal ／ Arthur Louette, Gaspard Lambrechts, Damien Ernst 他

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• 論文安全評価/シナリオ生成ロボティクス2024/6/1

  衝突前データを用いた重症度全域を網羅する代表的な追突事故シナリオのモデルベース生成

  自然走行データと追突事故の衝突前運動データを統合・重み付けし、多変量分布モデルと運転者行動モデルでシミュレーションを行うことで、米国の重症度全域を代表する合成追突事故シナリオを生成・検証した。

  原題: Model-based generation of representative rear-end crash scenarios across the full severity range using pre-crash data ／ Jian Wu, Carol Flannagan, Ulrich Sander 他

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• 論文能動的推論/アロスタシスAI2024/6/1

  驚き！能動的推論の枠組みにおける生理的ストレスを用いたアロスタシス調節

  予測誤差をコルチゾール分泌に結びつけ、能動的推論エージェントの生理調節におけるアロスタシスの適応的利点を計算モデルで示した。

  原題: Surprise! Using Physiological Stress for Allostatic Regulation Under the Active Inference Framework [Pre-Print] ／ Imran Khan, Robert Lowe

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• 論文群制御ロボティクス2024/6/1

  大規模言語モデルに基づくマルチドローンのプロンプト駆動型タスクプランニング手法

  大規模言語モデルとプロンプト技術を活用し、複数ドローンのタスクプランニングを遠隔操作の複雑さを軽減しつつ実現する手法を提案した論文。

  原題: A Prompt-driven Task Planning Method for Multi-drones based on Large Language Model ／ Yaohua Liu

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• 論文SLAMロボティクス2024/6/1

  Multicam-SLAM: 非重複視野のマルチカメラSLAMによる間接的な視覚自己位置推定とナビゲーション

  複数のRGB-Dカメラを重複視野なしで統合し、マルチカメラモデルと並列SLAMスレッドで高精度・高ロバストな自己位置推定とマッピングを実現した。

  原題: Multicam-SLAM: Non-overlapping Multi-camera SLAM for Indirect Visual Localization and Navigation ／ Shenghao Li, Luchao Pang, Xianglong Hu

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• 論文歩行ロボティクス2024/6/1

  スラスタ支援二足歩行におけるキャプチャポイント制御

  スラスタを搭載した二足歩行ロボットHarpyの動力学モデルを構築し、外力を考慮したキャプチャポイント制御で上半身を安定化させる手法を提案、シミュレーションで検証した。

  原題: Capture Point Control in Thruster-Assisted Bipedal Locomotion ／ Shreyansh Pitroda, Aditya Bondada, Kaushik Venkatesh Krishnamurthy 他

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• 論文3D物体検出画像認識2024/6/1

  棚監督付きクロスモーダル事前学習による3D物体検出

  RGB画像とLiDARのペアデータから、画像基盤モデルを活用してゼロショットで3Dバウンディングボックスを生成し、それを疑似ラベルとして3D検出器を事前学習する手法を提案。

  原題: Shelf-Supervised Cross-Modal Pre-Training for 3D Object Detection ／ Mehar Khurana, Neehar Peri, James Hays 他

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• 論文物体追跡ロボティクス2024/6/1

  形状推定と物体追跡を同時に行う証明可能なアルゴリズム

  RGB-D画像列から得た3Dキーポイントを用いて、物体の形状と姿勢を同時に推定する固定ラグ平滑化問題を定式化し、半正定値緩和により証明可能な最適解を求める手法を提案。

  原題: A Certifiable Algorithm for Simultaneous Shape Estimation and Object Tracking ／ Lorenzo Shaikewitz, Samuel Ubellacker, Luca Carlone

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• 論文自動運転評価ロボティクス2024/6/1

  自動運転機能の性能評価を自動化するオープンソースツールベースのフレームワーク

  道路ネットワークのパラメータ（交差点角度・曲率・車線幅など）を変化させて自動運転機能の性能を仮想シナリオで評価するワークフローを自動化するオープンソースの枠組みを提案した。

  原題: Open-Source Tool Based Framework for Automated Performance Evaluation of an AD Function ／ Daniel Becker, Sanath Konthala, Lutz Eckstein

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• 論文スキルベース強化学習ロボティクス2024/6/1

  EXTRACT: オフラインデータから転移可能なロボットスキルを抽出する効率的な方策学習

  事前学習済み視覚言語モデルを用いてオフラインデータから意味のあるスキルを連続パラメータ付きで抽出し、新しいロボット操作タスクを効率的に学習する手法を提案。

  原題: EXTRACT: Efficient Policy Learning by Extracting Transferable Robot Skills from Offline Data ／ Jesse Zhang, Minho Heo, Zuxin Liu 他

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• 論文ヒューマンロボット協調ロボティクス2024/6/1

  産業用ヒューマンロボット協調におけるタスク適応：リーマン運動ポリシーの活用

  リーマン運動ポリシーを用いて、人間の意図に基づきロボットの動作を適応させ、複雑なタスクの組み合わせと人間の意図認識を統合する運動制御フレームワークを提案し、産業用HRIシナリオで評価した。

  原題: Task Adaptation in Industrial Human-Robot Interaction: Leveraging Riemannian Motion Policies ／ Mike Allenspach, Michael Pantic, Rik Girod 他

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• 論文sim2realロボティクス2024/6/1

  Chemistry3D: 化学実験向けロボットインタラクションベンチマーク

  NVIDIA Omniverse上に構築した化学実験シミュレーションツールキットで、液体や透明物体の操作、温度・色・pH変化の可視化、RLタスクやSim2Real検証を提供する。

  原題: Chemistry3D: Robotic Interaction Benchmark for Chemistry Experiments ／ Shoujie Li, Yan Huang, Changqing Guo 他

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• 論文UAVセキュリティロボティクス2024/6/1

  QUADFormer: クアッドロータUAVにおけるサイバー攻撃の学習ベース検出

  トランスフォーマーを用いてクアッドロータUAVへのサイバー攻撃を検出するフレームワークを提案し、実世界実験で従来手法を上回る検出性能を示した。

  原題: QUADFormer: Learning-based Detection of Cyber Attacks in Quadrotor UAVs ／ Pengyu Wang, Zhaohua Yang, Nachuan Yang 他

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• 論文VLAAI2024/6/1

  DKPROMPT: ドメイン知識で視覚言語モデルを誘導するオープンワールド計画手法

  PDDLのドメイン知識を使って視覚言語モデルへのプロンプトを自動生成し、オープンワールドでのロボットタスク計画・実行を高精度化するフレームワークを提案した論文。

  原題: DKPROMPT: Domain Knowledge Prompting Vision-Language Models for Open-World Planning ／ Xiaohan Zhang, Zainab Altaweel, Yohei Hayamizu 他

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• 論文変形可能物体モデリングロボティクス2024/6/1

  変形可能な線状物体のリアルタイムモデリングのための微分可能な離散弾性ロッド

  ロープやケーブルのような変形可能な線状物体を、微分可能な物理モデルと学習を組み合わせてリアルタイムかつ高精度にモデリングするフレームワークDEFORMを提案した。

  原題: Differentiable Discrete Elastic Rods for Real-Time Modeling of Deformable Linear Objects ／ Yizhou Chen, Yiting Zhang, Zachary Brei 他

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• 論文自動運転ロボティクス2024/6/1

  SDS++: 自動運転のためのオンライン状況認識走行可能空間推定

  自動運転向けに、多様なデータを統合してリアルタイムで走行可能空間を推定するSDS++を提案し、実車データとMPCプランナで有効性を検証した。

  原題: SDS++: Online Situation-Aware Drivable Space Estimation for Automated Driving ／ Manuel Muñoz Sánchez, Gijs Trots, Robin Smit 他

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• 論文VLAAI2024/6/1

  人間を考慮した視覚言語ナビゲーション：動的な人間活動を組み込んだシミュレーションから現実への橋渡し

  動的な人間活動を取り入れたHA-VLNタスクを提案し、HA3DシミュレータとHA-R2Rデータセット、および2種類のエージェントを構築して、人間がいる環境でのナビゲーション性能を評価した。

  原題: Human-Aware Vision-and-Language Navigation: Bridging Simulation to Reality with Dynamic Human Interactions ／ Heng Li, Minghan Li, Zhi-Qi Cheng 他

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• 論文VLAロボティクス2024/6/1

  RoboPoint: ロボティクス向け空間アフォーダンス予測の視覚言語モデル

  合成データで視覚言語モデルをロボット向けに微調整し、言語指示から画像内のキーポイントアフォーダンスを予測するRoboPointを開発。実世界データ不要でスケーラブルに学習でき、ナビゲーションや操作などのタスクで既存手法を上回る。

  原題: RoboPoint: A Vision-Language Model for Spatial Affordance Prediction for Robotics ／ Wentao Yuan, Jiafei Duan, Valts Blukis 他

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• 論文歩行ロボティクス2024/6/1

  SLR: 特権情報なしで四足歩行ロコモーションを学習

  特権情報を使わず、自己学習型の潜在表現によって四足ロボットの高性能な歩行制御方策を学習する手法を提案し、既存手法を上回る性能を示した。

  原題: SLR: Learning Quadruped Locomotion without Privileged Information ／ Shiyi Chen, Zeyu Wan, Shiyang Yan 他

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• 論文強化学習検証制御2024/6/1

  サイバーフィジカルシステムにおける強化学習制御器の耐性検証

  強化学習制御器がシステムのずれに対して要求を満たせるかを評価する新たな耐性指標を提案し、小さな違反を探索する手法を開発した。

  原題: Tolerance of Reinforcement Learning Controllers against Deviations in Cyber Physical Systems ／ Changjian Zhang, Parv Kapoor, Eunsuk Kang 他

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• 論文手術ロボット訓練ロボティクス2024/6/1

  VRアイルアカデミー：ロボット手術スキル育成のためのVRデジタルツイン手法

  低コストで持ち運び可能なVRシミュレータを開発し、手と足のトラッキングによる手術ロボット操作訓練を実現。未訓練者による評価で訓練回数に応じたエラー低減を確認。

  原題: VR Isle Academy: A VR Digital Twin Approach for Robotic Surgical Skill Development ／ Achilleas Filippidis, Nikolaos Marmaras, Michael Maravgakis 他

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• 論文制御ロボティクス2024/6/1

  マルチモデル予測によるクアッドロータの姿勢制御

  複数の線形モデルと予測制御器を飛行条件に応じて切り替えることで、非線形MPCに近い性能を線形MPC並みの計算効率で実現するクアッドロータ姿勢制御手法を提案した。

  原題: Multi-Model Predictive Attitude Control of Quadrotors ／ Mohammadreza Izadi, Zeinab Shayan, Reza Faieghi

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• 論文マニピュレーションロボティクス2024/6/1

  BiKC: 双腕ロボット操作のためのキーポーズ条件付き一貫性ポリシー

  双腕操作を高レベルなキーポーズ予測と低レベルな軌道生成に分けた階層的模倣学習フレームワークを提案し、高速推論と成功率・効率の向上を実現した。

  原題: BiKC: Keypose-Conditioned Consistency Policy for Bimanual Robotic Manipulation ／ Dongjie Yu, Hang Xu, Yizhou Chen 他

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• 論文物体検出ロボティクス2024/6/1

  動的ロボット環境におけるYOLOv5とYOLOv8の精度と適応性

  ロボット応用向け物体検出フレームワークとしてYOLOv5とYOLOv8を比較し、YOLOv8が常に優れるという通説に反し、YOLOv5が同等以上の精度を示す場合があることを明らかにした。

  原題: Precision and Adaptability of YOLOv5 and YOLOv8 in Dynamic Robotic Environments ／ Victor A. Kich, Muhammad A. Muttaqien, Junya Toyama 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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• 論文飛行制御/着陸ロボティクス2024/6/1

  TornadoDrone: 風外乱下で6Dプラットフォームに着陸する生物模倣DRLドローン

  鳥の適応機構に着想を得た深層強化学習モデルで、風の直接測定なしに位置・速度変化から風力を推定し、動くプラットフォームへの高精度着陸を実現した。

  原題: TornadoDrone: Bio-inspired DRL-based Drone Landing on 6D Platform with Wind Force Disturbances ／ Robinroy Peter, Lavanya Ratnabala, Demetros Aschu 他

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• 論文キャリブレーションロボティクス2024/6/1

  Galibr: 地面平面初期化によるターゲットレスLiDAR-カメラ外部キャリブレーション

  地面平面とエッジ情報を利用し、自然環境で自動的にLiDARとカメラの外部キャリブレーションを行う手法を提案。

  原題: Galibr: Targetless LiDAR-Camera Extrinsic Calibration Method via Ground Plane Initialization ／ Wonho Song, Minho Oh, Jaeyoung Lee 他

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• 論文VLAロボティクス2024/6/1

  RoboGolf：反射的マルチモーダル視覚言語モデルによる実世界ミニゴルフの習得

  2台のカメラによる知覚と閉ループ行動修正、さらに反射的均衡ループを組み合わせたVLMベースの枠組みで、実世界のミニゴルフをプレイするロボットを実現した。

  原題: RoboGolf: Mastering Real-World Minigolf with a Reflective Multi-Modality Vision-Language Model ／ Hantao Zhou, Tianying Ji, Lukas Sommerhalder 他

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• 論文VLAロボティクス2024/6/1

  未知環境における身体性指示追従

  マルチモーダル大規模言語モデルを用いた階層的フレームワークにより、未知環境を探索しながら複雑な人間の指示を実行する身体性エージェントを実現した。

  原題: Embodied Instruction Following in Unknown Environments ／ Zhenyu Wu, Ziwei Wang, Xiuwei Xu 他

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