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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: 2024/4/1 ／ 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 →- 論文セマンティックセグメンテーション画像認識
視覚基盤モデルのセマンティックセグメンテーション評価ベンチマークの指針
視覚基盤モデルをセマンティックセグメンテーションで評価する際の標準的なベンチマーク設定を検討し、ViT-B・16x16パッチ・線形デコーダでの微調整と複数データセットでの評価を推奨している。
原題: How to Benchmark Vision Foundation Models for Semantic Segmentation? ／ Tommie Kerssies, Daan de Geus, Gijs Dubbelman
日本語で読む → - 論文SLAMロボティクス
地上車両向けSE(2)制約を活用した汎用LiDAR慣性オドメトリ
地上車両の姿勢をSE(2)上で直接パラメータ化し、SE(2)外の運動擾乱をノイズ項として統合したLiDAR慣性SLAMフレームワークを提案し、様々な環境で高精度な自己位置推定を実現した。
原題: Versatile LiDAR-Inertial Odometry With SE (2) Constraints for Ground Vehicles ／ Jiaying Chen, Han Wang, Minghui Hu 他
日本語で読む → - 論文筋骨格ヒューマノイドロボティクス
視覚を用いた腱駆動筋骨格ヒューマノイドの関節-筋マッピングのオンライン学習
腱駆動筋骨格ヒューマノイドにおいて、視覚情報を利用して関節角度と筋長の非線形関係を表すニューラルネットワークをオンライン更新し、目標関節角度への追従精度を向上させる手法を提案した。
原題: Online Learning of Joint-Muscle Mapping Using Vision in Tendon-driven Musculoskeletal Humanoids ／ Kento Kawaharazuka, Shogo Makino, Masaya Kawamura 他
日本語で読む → - 論文協調知覚cs.NI
協調知覚による脆弱な道路利用者の遮蔽リスク軽減：実証分析
車両とVRUの動態に基づき遮蔽リスクを定量化するアルゴリズムと最大追跡損失(MTL)を提案し、独交差点の実データで協調知覚サービスがリスクを大幅に低減することを示した。
原題: Mitigating Vulnerable Road Users Occlusion Risk Via Collective Perception: An Empirical Analysis ／ Vincent Albert Wolff, Edmir Xhoxhi
日本語で読む → - 論文SNN/自動運転cs.NE
イベントベース自動運転データにおけるスパイキングニューラルネットワークパラメータの影響を体系的に分析する手法
自動運転向けイベントデータでSNNの学習率や閾値などのパラメータ影響を体系的に分析し、精度と学習時間を改善する手法を提案した。
原題: A Methodology to Study the Impact of Spiking Neural Network Parameters considering Event-Based Automotive Data ／ Iqra Bano, Rachmad Vidya Wicaksana Putra, Alberto Marchisio 他
日本語で読む → - 論文手術自動化ロボティクス
SURESTEP: 不確実性を考慮した軌道最適化によるロバストな手術自動化のための視覚的ツール追跡の強化
手術自動化におけるツール追跡の不確実性をモデル化し、エントロピー上限を最小化する軌道最適化フレームワークを提案。da Vinci Research Kitでの縫合針再把持タスクで有効性を実証。
原題: SURESTEP: An Uncertainty-Aware Trajectory Optimization Framework to Enhance Visual Tool Tracking for Robust Surgical Automation ／ Nikhil U. Shinde, Zih-Yun Chiu, Florian Richter 他
日本語で読む → - 論文群制御cs.MA
動的ネットワークブリッジングのための分散自律群形成
移動する2つの遠隔ターゲット間を群ロボットが分散協調して通信リンクでつなぐ問題をDec-POMDPとして定式化し、グラフ畳み込み強化学習で解く手法を提案した。
原題: Distributed Autonomous Swarm Formation for Dynamic Network Bridging ／ Raffaele Galliera, Thies Möhlenhof, Alessandro Amato 他
日本語で読む → - 論文物体検索/ナビゲーションロボティクス
3Dセマンティックマップに基づくマルチビュー画像とSimSiam微調整による物体インスタンス検索
家庭環境の3Dセマンティックマップからマルチビュー画像を生成し、SimSiamによる自己教師あり学習でインスタンス識別モデルをオンサイトで訓練するSimViewを提案。実写スキャンのシミュレータでCLIP比1.7倍の精度を達成した。
原題: Object Instance Retrieval in Assistive Robotics: Leveraging Fine-Tuned SimSiam with Multi-View Images Based on 3D Semantic Map ／ Taichi Sakaguchi, Akira Taniguchi, Yoshinobu Hagiwara 他
日本語で読む → - 論文動作解析ロボティクス
意味的特徴に基づく距離尺度による動作軌道のクラスタリング
動作計画の主要な特徴を圧縮表現し、それに基づく新しい距離尺度で階層的クラスタリングを行う手法を提案し、DTWより高速で同等以上の性能を示した。
原題: Clustering of Motion Trajectories by a Distance Measure Based on Semantic Features ／ Christoph Zelch, Jan Peters, Oskar von Stryk
日本語で読む → - 論文動作計画ロボティクス
QuAD: 自動運転のためのクエリベース解釈可能なニューラル動作計画
計画器が必要な時空間領域のみに占有クエリを発行し、候補軌道を衝突回避・快適性・進捗で評価する統合的な自動運転フレームワークを提案。高忠実度閉ループシミュレーションで高速道路運転品質が最先端を上回る。
原題: QuAD: Query-based Interpretable Neural Motion Planning for Autonomous Driving ／ Sourav Biswas, Sergio Casas, Quinlan Sykora 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
拡張UDEによる移動マニピュレータの動的運動・力制御
移動マニピュレータの動的結合を考慮したモデルと拡張不確かさ・外乱推定器（UDE）を提案し、壁清掃タスクで運動・力追従性能を向上させた。
原題: Dynamic Motion/Force Control of Mobile Manipulators via Extended-UDE ／ Songqun Gao, Wendi Ding, Maotong Cheng 他
日本語で読む → - 論文タスク計画ロボティクス
LTL-D*: 線形時相論理仕様における実行可能・不可能タスクのための漸進的最適再計画
動的に変化する環境で線形時相論理(LTL)仕様を満たすタスク計画のため、D* Liteとオートマトン上の距離指標を用いて、仕様違反を最小化する最適な再計画を漸進的に行うアルゴリズムを提案した。
原題: LTL-D*: Incrementally Optimal Replanning for Feasible and Infeasible Tasks in Linear Temporal Logic Specifications ／ Jiming Ren, Haris Miller, Karen M. Feigh 他
日本語で読む → - 論文ヒューマンロボットインタラクションロボティクス
時相論理に基づく対話型ロボットタスクの反応的計画と制御
時相論理によるタスク計画と制御リアプノフ関数・バリア関数を用いた連続動作計画を組み合わせ、人間との対話に安全かつ反応的に適応するロボット制御アーキテクチャを提案した。
原題: Reactive Temporal Logic-based Planning and Control for Interactive Robotic Tasks ／ Farhad Nawaz, Shaoting Peng, Lars Lindemann 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
安全に復帰するFaSTrack：ロバスト制御Lyapunov値関数の活用
ロバスト制御Lyapunov値関数とFaSTrackを組み合わせ、予期せぬ外乱からの復帰と計画モデルの人工的なジャンプによるナビゲーション高速化を両立する枠組みを提案し、10次元クアッドロータで検証した。
原題: Safe Returning FaSTrack with Robust Control Lyapunov-Value Functions ／ Zheng Gong, Boyang Li, Sylvia Herbert
日本語で読む → - 論文センサフュージョンロボティクス
V2V通信を活用したセンサフュージョンによるトラック管理システムの強化
V2V通信とレーダー・カメラ検出を融合し、遮蔽物が多い環境でも追跡精度を向上させるトラック管理システムを提案。
原題: Enhancing Track Management Systems with Vehicle-To-Vehicle Enabled Sensor Fusion ／ Thomas Billington, Ansh Gwash, Aadi Kothari 他
日本語で読む → - 論文LiDAR/法線推定ロボティクス
スパースLiDARスキャンのための高速でロバストな法線推定
機械式LiDARのレーザ発射パターンを利用して点群をラベル分けし、高曲率領域での平滑化を避けつつスパースデータからロバストに法線を推定する手法を提案。
原題: Fast and Robust Normal Estimation for Sparse LiDAR Scans ／ Igor Bogoslavskyi, Konstantinos Zampogiannis, Raymond Phan
日本語で読む → - 論文HRIHCI
ソーシャルロボットとのオンライン対話による子どものウェルビーイング評価の縦断研究
Naoロボットとのオンライン対話を3回実施し、子どもの精神的ウェルビーイングを経時的に評価できるか検証した研究。
原題: A Longitudinal Study of Child Wellbeing Assessment via Online Interactions with a Social Robot ／ Nida Itrat Abbasi, Guy Laban, Tamsin Ford 他
日本語で読む → - 論文群制御ロボティクス
分散圧縮を用いた資源制約下の協調モンテカルロ自己位置推定
計算・通信制約下で複数ロボットが協調して大域的自己位置推定を行う手法を提案し、分布圧縮により通信量と計算コストを削減、実機・シミュレーションで検証した。
原題: Resource-Aware Collaborative Monte Carlo Localization with Distribution Compression ／ Nicky Zimmerman, Alessandro Giusti, Jérôme Guzzi
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
要救助者マニピュレーションにおける把持安定性解析のための高忠実度シミュレーションフレームワーク
救助ロボットが人を把持・操作する際の接触を高精度に再現するため、有限要素法を組み込んだシミュレーションフレームワークを構築し、把持安定性を評価した。
原題: A High-Fidelity Simulation Framework for Grasping Stability Analysis in Human Casualty Manipulation ／ Qianwen Zhao, Rajarshi Roy, Chad Spurlock 他
日本語で読む → - 論文ゲーム理論/自動運転ロボティクス
自律レースのための開ループ一般化ナッシュ均衡を解く逐次二次計画法
非線形ダイナミクスと制約を持つ動的ゲームの局所一般化ナッシュ均衡を求めるDG-SQPを提案し、各反復で単一の凸二次計画問題を解くことで、自動車レースのヘッドツーヘッド競争において既存手法より高い成功率を達成した。
原題: A Sequential Quadratic Programming Approach to the Solution of Open-Loop Generalized Nash Equilibria for Autonomous Racing ／ Edward L. Zhu, Francesco Borrelli
日本語で読む → - 論文視覚的自己位置推定画像認識
PRAM: 効率的な視覚的自己位置推定のための場所認識モデル
3Dランドマークを自己教師ありで生成し、スパースキーポイントとトランスフォーマーで認識することで、屋内・屋外で高効率かつ高精度な視覚的自己位置推定を実現するフレームワークを提案。
原題: PRAM: Place Recognition Anywhere Model for Efficient Visual Localization ／ Fei Xue, Ignas Budvytis, Roberto Cipolla
日本語で読む → - 論文群制御ロボティクス
OBLOTモデルにおける局所ロボットによる大規模パターン形成
記憶を持たず視野が制限された自律移動ロボット群が、初期直径1以下の条件下で任意のパターンを形成できることを示した部分的解決策を提案。
原題: Forming Large Patterns with Local Robots in the OBLOT Model ／ Christopher Hahn, Jonas Harbig, Peter Kling
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
実験室環境における透明液体容器の視覚ベースロボットマニピュレーション
透明な液体容器の液量を視覚で推定し、小さな開口部への注ぎをシミュレーション駆動で実現するシステムを開発し、UR5アームによる細胞培養自動化で実証した。
原題: Vision-based robot manipulation of transparent liquid containers in a laboratory setting ／ Daniel Schober, Ronja Güldenring, James Love 他
日本語で読む → - 論文人間-ロボット協働ロボティクス
ロボットの心を理解する：多様なグループ間での透明な人間-ロボット協働のための機械教育の活用
多様な学習能力を持つグループに対して、チーム信念表現を用いた機械教育アルゴリズムを開発し、グループ構成や学習者の熟練度に応じた教育戦略の有効性を調査した。
原題: Understanding Robot Minds: Leveraging Machine Teaching for Transparent Human-Robot Collaboration Across Diverse Groups ／ Suresh Kumaar Jayaraman, Reid Simmons, Aaron Steinfeld 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
長期的ロボットタスクにおける未来予測に基づく成功・失敗分類
ロボットアームの長期タスクにおいて、行動計画を実行せずに未来予測から成功・失敗を分類する手法を提案し、遷移一貫性正則化で予測性能を向上させた。
原題: Future Predictive Success-or-Failure Classification for Long-Horizon Robotic Tasks ／ Naoya Sogi, Hiroyuki Oyama, Takashi Shibata 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
PhysORD: 物理法則を組み込んだニューロシンボリックなオフロード走行の運動予測
オイラー・ラグランジュ方程式をニューラルモデルに組み込み、オフロード走行の車両運動を高精度かつデータ効率的に予測する手法を提案した。
原題: PhysORD: A Neuro-Symbolic Approach for Physics-infused Motion Prediction in Off-road Driving ／ Zhipeng Zhao, Bowen Li, Yi Du 他
日本語で読む → - 論文農業ロボティクス/3D認識ロボティクス
幾何情報を考慮した学習によるロボットライチ収穫のための正確な切断点推定
ライチ収穫ロボット向けに、多視点点群とSEモジュール付きFcaf3dネットワークで枝葉の複雑な形状下でも切断点を高精度に3D検出する手法を提案した。
原題: Accurate Cutting-point Estimation for Robotic Lychee Harvesting through Geometry-aware Learning ／ Gengming Zhang, Hao Cao, Kewei Hu 他
日本語で読む → - 論文群制御ロボティクス
惑星探査のための連合マルチエージェントマッピング
複数のローバーが生データを送信せずに協調して地図を学習する連合学習手法を提案し、通信量を最大93.8%削減しつつ経路計画精度0.95を達成した。
原題: Federated Multi-Agent Mapping for Planetary Exploration ／ Tiberiu-Ioan Szatmari, Abhishek Cauligi
日本語で読む → - 論文群制御ロボティクス
タスク優先度を介した階層型分散方策：適応的なマルチロボット協調搬送の強化学習
物体の重さやロボット・物体の数が変化する環境でも、階層型強化学習により複数ロボットが適応的に協調搬送できる枠組みを提案し、実機で有効性を示した。
原題: Task-priority Intermediated Hierarchical Distributed Policies: Reinforcement Learning of Adaptive Multi-robot Cooperative Transport ／ Yusei Naito, Tomohiko Jimbo, Tadashi Odashima 他
日本語で読む → - 論文自動運転/強化学習ロボティクス
高リスク運転シナリオにおける縦制御と衝突回避のための深層強化学習
前方車だけでなく後続車の挙動も考慮し、深層強化学習で縦方向の制御と衝突回避を行うアルゴリズムを提案。高密度交通での急ブレーキ時に多重衝突を防げることをシミュレーションで示した。
原題: Deep Reinforcement Learning for Advanced Longitudinal Control and Collision Avoidance in High-Risk Driving Scenarios ／ Dianwei Chen, Yaobang Gong, Xianfeng Yang
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