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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: 2024/5/1 ／ 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
チューリングパターンモデルを用いた近傍情報のみによる群ロボット制御アルゴリズム
チューリングパターンのスポット領域を集合場所とし、近傍モジュールとの情報交換のみで群れの形状を維持しながら移動できる制御アルゴリズムを提案し、2次元シミュレーションで検証した。
原題: An algorithm applied the Turing pattern model to control active swarm robots using only information from neighboring modules ／ Takeshi Ishida
日本語で読む → - 論文能動学習/軌道予測機械学習
視覚なしの軌道予測：自動運転における効率的な能動学習のための自車ダイナミクスをシーン表現として活用
自車の軌道・動的状態情報をクラスタリングして能動学習のデータ選択に用い、nuScenesの軌道予測でランダムサンプリングより効率的に性能を向上させる手法を提案した。
原題: Perception Without Vision for Trajectory Prediction: Ego Vehicle Dynamics as Scene Representation for Efficient Active Learning in Autonomous Driving ／ Ross Greer, Mohan Trivedi
日本語で読む → - 論文人間参加型強化学習/食事支援ロボティクス
聞くべきか聞かざるべきか：ロボット支援食事のための人間参加型文脈付きバンディット
食事支援ロボットが新しい食品に遭遇した際、ユーザーへの問い合わせ負荷を予測モデルで管理しながら、LinUCB-QGで選択的に質問し、タスク性能と負荷のバランスを取る手法を提案。
原題: To Ask or Not To Ask: Human-in-the-loop Contextual Bandits with Applications in Robot-Assisted Feeding ／ Rohan Banerjee, Rajat Kumar Jenamani, Sidharth Vasudev 他
日本語で読む → - 論文3Dシーン理解画像認識
自動運転向けマルチモーダルなデータ効率の良い3Dシーン理解
LiDARセマンティックセグメンテーションの半教師あり学習において、LiDARとカメラの対応や言語知識を活用するLaserMix++を提案し、少ないアノテーションで高精度を実現した。
原題: Multi-Modal Data-Efficient 3D Scene Understanding for Autonomous Driving ／ Lingdong Kong, Xiang Xu, Jiawei Ren 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
実世界ロボットマニピュレーションポリシーのシミュレーション評価
実環境とシミュレーションの制御・視覚ギャップを緩和し、実機セットアップに対応した評価環境SIMPLERを構築。実機とシミュレーションの性能が強く相関することを示した。
原題: Evaluating Real-World Robot Manipulation Policies in Simulation ／ Xuanlin Li, Kyle Hsu, Jiayuan Gu 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
効率的なロボットマニピュレーションのための情報駆動型アフォーダンス発見
環境との相互作用を情報理論的に評価し、アフォーダンスの発見を加速する手法IDAを提案。シミュレーションと実機でデータ効率を大幅に改善し、把持や積み重ね、引き出し開けなどのアフォーダンスを効率的に学習できることを示した。
原題: Information-driven Affordance Discovery for Efficient Robotic Manipulation ／ Pietro Mazzaglia, Taco Cohen, Daniel Dijkman
日本語で読む → - 論文ソフトロボティクスcs.NE
大規模言語モデル監督によるCUDA高速化ソフトロボット神経進化
ソフトロボットの形態と制御を同時設計するため、ニューラルネットワーク進化と大規模言語モデルを組み合わせ、CUDAで高速化する手法を提案した。
原題: CUDA-Accelerated Soft Robot Neural Evolution with Large Language Model Supervision ／ Lechen Zhang
日本語で読む → - 論文群制御ロボティクス
複雑地形における捜索救助UAVの通信接続をマルチQ学習で最適化
強化学習のマルチQ学習を用いて、複雑な地形での捜索救助UAVが携帯網との接続を保ちながら経路計画と衝突回避を行う手法を提案した。
原題: Optimizing Search and Rescue UAV Connectivity in Challenging Terrain through Multi Q-Learning ／ Mohammed M. H. Qazzaz, Syed A. R. Zaidi, Desmond C. McLernon 他
日本語で読む → - 論文歩行ロボティクス
姿勢操作と推力ベクトル制御を統合した狭路の動的歩行
スラスタを搭載した四足ロボットHuskyが、姿勢操作と推力ベクトル制御を組み合わせてパイプ上やスラックラインのような狭い経路を動的に歩行できるよう、簡略化モデルと最適制御フレームワークを構築し、シミュレーションで検証した。
原題: Narrow-Path, Dynamic Walking Using Integrated Posture Manipulation and Thrust Vectoring ／ Kaushik Venkatesh Krishnamurthy, Chenghao Wang, Shreyansh Pitroda 他
日本語で読む → - 論文強化学習機械学習
大規模離散行動空間のための確率的Q学習
大規模離散行動空間において、全行動ではなく対数オーダーの確率的な行動部分集合のみを考慮することで、Q学習やDQNの計算負荷を大幅に削減する手法を提案し、収束性の理論解析と実験的検証を行った。
原題: Stochastic Q-learning for Large Discrete Action Spaces ／ Fares Fourati, Vaneet Aggarwal, Mohamed-Slim Alouini
日本語で読む → - 論文3D物体検出画像認識
DuoSpaceNet: 鳥瞰図と透視図の表現を統合した3D物体検出
BEVと透視図の特徴を単一の検出パイプラインで完全に統合し、nuScenesで既存手法を上回る3D物体検出を実現した。
原題: DuoSpaceNet: Leveraging Both Bird's-Eye-View and Perspective View Representations for 3D Object Detection ／ Zhe Huang, Yizhe Zhao, Hao Xiao 他
日本語で読む → - 論文LiDAR/拡散モデル画像認識
条件付き拡散モデルによる高速LiDARアップサンプリング
条件付き拡散モデルと画像表現を用いて、スパースな3D LiDAR点群を高速かつ高品質に密化する手法を提案し、KITTI-360で有効性を示した。
原題: Fast LiDAR Upsampling using Conditional Diffusion Models ／ Sander Elias Magnussen Helgesen, Kazuto Nakashima, Jim Tørresen 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
深層強化学習によるマニピュレータ制御と把持のための動作模倣
3D人間姿勢推定と強化学習を組み合わせ、数秒の動画から人間の腕動作をマニピュレータで模倣する軽量なモデルを提案した。
原題: Behavior Imitation for Manipulator Control and Grasping with Deep Reinforcement Learning ／ Liu Qiyuan
日本語で読む → - 論文自律輸送/シナリオエンジニアリングロボティクス
自律輸送のためのシナリオエンジニアリング：露天掘り鉱山における新段階
露天掘り鉱山の自律輸送システムにシナリオエンジニアリングを統合し、信頼性・堅牢性・効率を高める新パラダイムを提案。2つの実鉱山で有効性を検証した。
原題: Scenario Engineering for Autonomous Transportation: A New Stage in Open-Pit Mines ／ Siyu Teng, Xuan Li, Yucheng Li 他
日本語で読む → - 論文ソーシャルロボットロボティクス
Nadine: 感情能力と人間らしい記憶を備えたLLM駆動型知的ソーシャルロボット
ソーシャルロボットNadineにLLMを統合し、マルチモーダル入力処理・エピソード記憶・感情状態のシミュレーションを可能にするSoR-ReActフレームワークを構築した研究。
原題: Nadine: An LLM-driven Intelligent Social Robot with Affective Capabilities and Human-like Memory ／ Hangyeol Kang, Maher Ben Moussa, Nadia Magnenat-Thalmann
日本語で読む → - 論文VLAロボティクス
VR-GPT: インテリジェントなVRアプリケーションのための視覚言語モデル
Unity上に視覚言語モデルを組み込み、音声対話でVR内のユーザーをタスクへ誘導するシステムを開発し、従来のVR操作より作業時間短縮と快適性向上を示した。
原題: VR-GPT: Visual Language Model for Intelligent Virtual Reality Applications ／ Mikhail Konenkov, Artem Lykov, Daria Trinitatova 他
日本語で読む → - 論文人間ロボット協調ロボティクス
人間とロボットの協調における価値観の整合と信頼：シミュレーションとユーザー研究からの知見
人間とロボットの価値観の整合が信頼に与える影響をシミュレーションと被験者実験で検証し、タスクのリスクが高い場合に整合が重要であること、逆強化学習を用いた適応戦略が信頼を維持できることを示した。
原題: Value Alignment and Trust in Human-Robot Interaction: Insights from Simulation and User Study ／ Shreyas Bhat, Joseph B. Lyons, Cong Shi 他
日本語で読む → - 論文軌道予測ロボティクス
物理誘導拡散モデルによる離散表現での長期人間行動予測
VQ-VAEで軌跡を離散化した潜在行動空間上で拡散モデルを学習し、テスト時に到達可能性解析で物理的に実現可能な行動へ誘導することで、長期の人間軌道予測精度を向上させた。
原題: Predicting Long-Term Human Behaviors in Discrete Representations via Physics-Guided Diffusion ／ Zhitian Zhang, Anjian Li, Angelica Lim 他
日本語で読む → - 論文協調知覚AI
外部測位・時刻同期デバイス不要のロバスト協調知覚
各エージェントの検出物体から顕著物体グラフを構築し、グラフニューラルネットで共通部分グラフを同定することで、外部の測位・時計デバイスなしに相対姿勢と時刻を推定する協調知覚システムを提案。
原題: Robust Collaborative Perception without External Localization and Clock Devices ／ Zixing Lei, Zhenyang Ni, Ruize Han 他
日本語で読む → - 論文群制御ロボティクス
階層構造がロボット群のスケーラビリティを決める
平等型と階層型のロボット群を比較し、階層型が広大で複雑な環境での放射線除去タスクにおいて少ない資源で効率的に適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: Hierarchies define the scalability of robot swarms ／ Vivek Shankar Varadharajan, Karthik Soma, Sepand Dyanatkar 他
日本語で読む → - 論文壁登りロボットロボティクス
重力補償で強化された柔らかい足と指を持つヤモリ模倣壁登りロボットの性能
ヤモリに着想を得た四足壁登りロボットにおいて、脚の剛性低下による姿勢ずれをフィードフォワード重力補償で補正し、天井歩行時の吸着安定性と成功率を大幅に向上させた。
原題: Wall-Climbing Performance of Gecko-inspired Robot with Soft Feet and Digits enhanced by Gravity Compensation ／ Bingcheng Wang, Zhiyuan Weng, Haoyu Wang 他
日本語で読む → - 論文群制御ロボティクス
ロボットフリートのためのマルチエージェント協調知覚：系統的レビュー
複数ロボットがセンサ情報を共有・統合して環境認識を高める協調知覚について20本以上の論文をレビューし、評価手法や単体知覚比200%超の改善例をまとめた。
原題: Multi-agent Collaborative Perception for Robotic Fleet: A Systematic Review ／ Apoorv Singh, Gaurav Raut, Alka Choudhary
日本語で読む → - 論文触覚ロボティクス
FBGを用いた生体内診断のための硬さ推定センサ
ファイバブラッググレーティング（FBG）で梁の形状を計測し、座屈モデルから組織の硬さを推定する触診センサを開発した。ファントム実験とロボット搭載で有効性を検証した。
原題: An FBG-based Stiffness Estimation Sensor for In-vivo Diagnostics ／ Behnam Moradkhani, Pejman Kheradmand, Harshith Jella 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
ロボットマニピュレーションにおける計画実行エラーからの復帰学習：ニューロシンボリックアプローチ
シーングラフを用いたニューロシンボリックな状態表現により、失敗の検出と局所化を行い、効率的な再計画を可能にする手法を提案。
原題: Learning to Recover from Plan Execution Errors during Robot Manipulation: A Neuro-symbolic Approach ／ Namasivayam Kalithasan, Arnav Tuli, Vishal Bindal 他
日本語で読む → - 論文農業ロボティクスロボティクス
BonnBot-I Plus：生物多様性に配慮した精密除草ロボットプラットフォーム
精密除草ロボットBonnBot-Iに、生物多様性を考慮した除草判断と新しいローリングビュー観測モデルを導入し、テンサイ畑での実証実験で性能向上と課題を明らかにした。
原題: BonnBot-I Plus: A Bio-diversity Aware Precise Weed Management Robotic Platform ／ Alireza Ahmadi, Michael Halstead, Claus Smitt 他
日本語で読む → - 論文SLAM画像認識
MGS-SLAM: 深度平滑化正則化を用いた単眼スパース追跡とガウシアンマッピング
単眼SLAMにおいて、スパースな視覚オドメトリと3Dガウシアンスプラッティングを初めて統合し、MVSによる深度監督と深度平滑化損失で地図の幾何精度と追跡性能を向上させた。
原題: MGS-SLAM: Monocular Sparse Tracking and Gaussian Mapping with Depth Smooth Regularization ／ Pengcheng Zhu, Yaoming Zhuang, Baoquan Chen 他
日本語で読む → - 論文意味的シーン補完画像認識
スクリブル注釈によるラベル効率的な意味的シーン補完
スパースなスクリブル注釈と密な幾何ラベルを組み合わせた新しいベンチマークScribbleSCを構築し、Scribble2Sceneという手法で完全教師ありに匹敵する性能を少ないラベルで実現した。
原題: Label-efficient Semantic Scene Completion with Scribble Annotations ／ Song Wang, Jiawei Yu, Wentong Li 他
日本語で読む → - 論文触覚ロボティクス
実時間触覚学習のための能動的探索
エントロピーを不確実性指標とした能動学習とエルゴディック制御により、触覚知覚モデルをほぼリアルタイムで訓練する手法を提案し、ランダム収集より優れることを示した。
原題: Active Exploration for Real-Time Haptic Training ／ Jake Ketchum, Ahalya Prabhakar, Todd D. Murphey
日本語で読む → - 論文NeRF/姿勢推定画像認識
TD-NeRF：カメラ姿勢とNeRFを同時最適化する新しい打ち切り深度事前分布
単眼深度の事前分布を打ち切り正規分布に基づくサンプリングと粗から細への学習で活用し、未知のカメラ姿勢からNeRFを学習して姿勢推定と深度形状を高精度化する手法を提案。
原題: TD-NeRF: Novel Truncated Depth Prior for Joint Camera Pose and Neural Radiance Field Optimization ／ Zhen Tan, Zongtan Zhou, Yangbing Ge 他
日本語で読む → - 論文宇宙ロボティクスロボティクス
双腕宇宙ロボットによる宇宙デブリの確実な捕獲：減速とケージング
双腕ロボットで回転する宇宙デブリをインピーダンス制御による接触で減速させ、その後ケージングで捕獲する手法を提案し、2次元微小重力実験で検証した。
原題: Space Debris Reliable Capturing by a Dual-Arm Orbital Robot: Detumbling and Caging ／ Akiyoshi Uchida, Kentaro Uno, Kazuya Yoshida
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