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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

• 論文VIO/sim2realロボティクス2024/4/1

  NVINS: NeRF拡張カメラ姿勢回帰と不確かさ定量化を融合した堅牢な視覚慣性ナビゲーション

  NeRFで生成した画像で姿勢回帰ネットワークを訓練し、その不確かさをベイズ的にVIOと統合することで、ドリフトを抑えた堅牢なロボットナビゲーションを実現した。

  原題: NVINS: Robust Visual Inertial Navigation Fused with NeRF-augmented Camera Pose Regressor and Uncertainty Quantification ／ Juyeop Han, Lukas Lao Beyer, Guilherme V. Cavalheiro 他

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• 論文3Dシーン理解画像認識2024/4/1

  QueSTMaps: クエリ可能な意味トポロジカルマップによる3Dシーン理解

  室内3Dシーンから間取り図（トポロジカルマップ）を抽出し、各部屋にCLIP特徴と意味ラベルを付与することで、自然言語クエリで部屋を特定できるようにした手法。

  原題: QueSTMaps: Queryable Semantic Topological Maps for 3D Scene Understanding ／ Yash Mehan, Kumaraditya Gupta, Rohit Jayanti 他

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• 論文変形ロボットロボティクス2024/4/1

  グールー・シュアンユエン：ヒューマノイドMIP・爬虫類型UGV・鳥型UAVを統合したバイオミメティック・トランスフォーマー

  ヒューマノイド型倒立振子、爬虫類型地上車両、鳥型ドローンの3形態に変形できる多環境対応のバイオミメティックロボットを提案し、1台で複数の専用ロボットの能力を統合する。

  原題: GuLu XuanYuan , a biomimetic Transformer that intergrates humanoid MIP, reptile UGV, and bird UAV ／ Le Chen, Jie Yu, XingWu Chen

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• 論文軌跡予測画像認識2024/4/1

  OOSTraj: 視界外物体の軌跡予測と視覚・測位ノイズ除去

  カメラに映らない物体のノイズを含むセンサ軌跡を教師なしで除去し、視覚軌跡へと変換することで視界外の歩行者軌跡を予測する手法を提案。

  原題: OOSTraj: Out-of-Sight Trajectory Prediction With Vision-Positioning Denoising ／ Haichao Zhang, Yi Xu, Hongsheng Lu 他

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• 論文ニューロシンボリック/失敗回復AI2024/4/1

  Recover: 失敗検出と回復のためのニューロシンボリックフレームワーク

  オントロジーと論理規則をLLMプランナーに統合し、ロボットタスク実行中の失敗をオンラインで検出・回復するニューロシンボリック手法を提案。シミュレーション環境でLLM単独より高精度を示した。

  原題: Recover: A Neuro-Symbolic Framework for Failure Detection and Recovery ／ Cristina Cornelio, Mohammed Diab

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• 論文強化学習画像認識2024/4/1

  強化学習によるカメラ露出制御の学習

  深層強化学習を用いて、動的な照明条件下でもリアルタイム（1ms）でカメラ露出を迅速に調整するフレームワークを提案し、特徴抽出や物体検出などの視覚タスクで優れた性能を示した。

  原題: Learning to Control Camera Exposure via Reinforcement Learning ／ Kyunghyun Lee, Ukcheol Shin, Byeong-Uk Lee

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• 論文触覚ロボティクス2024/4/1

  電気油圧式ソフトアクチュエータのための高周波容量センシング

  Peano-HASELアクチュエータに容量センシング専用の電極対を追加したF-HASELを提案し、小型回路で20Hzまでの高周波駆動時や外部負荷時の変位推定を実現した。

  原題: High-Frequency Capacitive Sensing for Electrohydraulic Soft Actuators ／ Michel R. Vogt, Maximilian Eberlein, Clemens C. Christoph 他

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• 論文歩行ロボティクス2024/4/1

  四足歩行ロボットによるケーブル牽引トレーラシステムのハイブリッド動力学モデリングと軌道計画

  四足ロボットがケーブルでトレーラを牽引するシステムにおいて、ケーブルの張り/緩み状態を考慮したハイブリッド動力学モデルを構築し、モード遷移を含む軌道最適化手法を提案・実機検証した。

  原題: Hybrid Dynamics Modeling and Trajectory Planning for a Cable-Trailer System with a Quadruped Robot ／ Wentao Zhang, Shaohang Xu, Gewei Zuo 他

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• 論文マルチモーダルHRIHCI2024/4/1

  教えて見せて：複数モダリティを統合してロボットに操作タスクを伝える

  ジェスチャーと言語など複数の不確実な情報をセンサーフュージョン的に統合し、状況認識で補強することで、ノイズや欠損に頑健にロボットへ操作タスクを伝える手法を提案した。

  原題: Tell and show: Combining multiple modalities to communicate manipulation tasks to a robot ／ Petr Vanc, Radoslav Skoviera, Karla Stepanova

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• 論文触覚ロボティクス2024/4/1

  生成モデルを用いたソフトロボットインタラクションのためのマルチモーダル知覚

  触覚・視覚・固有感覚を生成モデルで統合し、ソフトロボットの次観測を予測する知覚モデルを提案。視覚と固有感覚から触覚を予測できることを初めて示した。

  原題: Multi-modal perception for soft robotic interactions using generative models ／ Enrico Donato, Egidio Falotico, Thomas George Thuruthel

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• 論文自己運動推定ロボティクス2024/4/1

  mmWaveレーダのみによる双方向重み付きICPを用いたヨー推定付き2D自己運動推定

  単一チップmmWaveレーダのみを用い、ヒートマップから得た点群を双方向重み付きICPで位置合わせすることで、事前情報なしにヨーレートを含む2次元自己運動を推定する手法を提案した。

  原題: 2D Ego-Motion with Yaw Estimation using Only mmWave Radars via Two-Way weighted ICP ／ Hojune Kim, Hyesu Jang, Ayoung Kim

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• 論文マニピュレーションロボティクス2024/4/1

  接触を伴うタスクの学習と制御のための最適タスクフレームの自動導出

  接触を伴うタスクの実演データから、スクリュー理論と確率的処理を用いて最適なタスクフレームを自動導出する手法を提案し、表面追従や関節物体操作で有効性を検証した。

  原題: Automatic Derivation of an Optimal Task Frame for Learning and Controlling Contact-Rich Tasks ／ Ali Mousavi Mohammadi, Maxim Vochten, Erwin Aertbeliën 他

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• 論文筋骨格ヒューマノイドロボティクス2024/4/1

  TWIMP：環境との物理的接触を伴う実世界での学習制御プラットフォームとしての二輪倒立筋骨格振り子

  筋骨格型の上半身と二輪倒立振り子を組み合わせた新型ヒューマノイドTWIMPを提案し、環境との接触や衝撃を伴う学習制御の研究を実世界で容易に行えるプラットフォームとしての可能性を予備実験で示した。

  原題: TWIMP: Two-Wheel Inverted Musculoskeletal Pendulum as a Learning Control Platform in the Real World with Environmental Physical Contact ／ Kento Kawaharazuka, Tasuku Makabe, Shogo Makino 他

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• 論文農業ロボットナビゲーションロボティクス2024/4/1

  CropFollow++の実運用から得た教訓：キーポイントを用いた作物冠下の農業ナビゲーション

  作物列の狭い間隔やGPS・LiDARの誤差に対応するため、意味的キーポイント表現を用いた解釈可能なナビゲーションシステムを開発し、実際の農場で25km規模の走行実験を行って得られた知見を報告した。

  原題: Lessons from Deploying CropFollow++: Under-Canopy Agricultural Navigation with Keypoints ／ Arun N. Sivakumar, Mateus V. Gasparino, Michael McGuire 他

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• 論文レーダーオドメトリロボティクス2024/4/1

  CFEARレーダーオドメトリの評価

  スピニング2Dレーダーオドメトリ手法CFEARを評価し、Boreasデータセットで低ドリフトとリアルタイム性能（68Hzで0.61%の並進ドリフト）を達成したことを示した。

  原題: An evaluation of CFEAR Radar Odometry ／ Daniel Adolfsson, Maximilian Hilger

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• 論文SLAMロボティクス2024/4/1

  メッシュベースのフォトリアルリアルタイム3Dマッピングによる自律水中ロボットの堅牢な視覚認識

  学習ベースの画像強調とメッシュ表現を組み合わせ、水中でも軽量かつリアルタイムにフォトリアルな3Dマップを構築する手法を提案した。

  原題: Mesh-based Photorealistic and Real-time 3D Mapping for Robust Visual Perception of Autonomous Underwater Vehicle ／ Jungwoo Lee, Younggun Cho

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• 論文安全制御ロボティクス2024/4/1

  CBFKit: ロボティクス応用のための制御バリア関数ツールボックス

  不確実性下での安全なロボット計画・制御のためのPython/ROSツールボックスCBFKitを提案し、Toyota HSRでの実機実験で有効性を示した。

  原題: CBFKIT: A Control Barrier Function Toolbox for Robotics Applications ／ Mitchell Black, Georgios Fainekos, Bardh Hoxha 他

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• 論文制御/GP-MPCロボティクス2024/4/1

  ガウス過程学習ベースモデル予測制御のチュートリアル

  ガウス過程とモデル予測制御を統合したGP-MPCについて、平均・分散伝播の近似を含む体系的な数式定式化を初めて示し、ロボット制御への応用例を解説したチュートリアル論文。

  原題: A Tutorial on Gaussian Process Learning-based Model Predictive Control ／ Jie Wang, Youmin Zhang

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• 論文マニピュレーションロボティクス2024/4/1

  巧みな把持のためのTransformer

  物体の点群から多様で実行可能な巧みな把持姿勢を1回の順伝播で予測するTransformerベースの枠組みを提案し、訓練とテストの段階的な工夫で把持の品質と多様性を向上させた。

  原題: Dexterous Grasp Transformer ／ Guo-Hao Xu, Yi-Lin Wei, Dian Zheng 他

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• 論文筋骨格ヒューマノイドロボティクス2024/4/1

  腱駆動筋骨格ヒューマノイドにおける体組織の柔らかさによる筋経路変化を考慮したオンライン自己身体イメージ獲得

  腱駆動筋骨格ヒューマノイドの制御問題に対処するため、理想関節-筋モデルと筋経路変化モデルをニューラルネットで構築し、実機センサ情報でオンライン更新して自己身体イメージを獲得する手法を提案した。

  原題: Online Self-body Image Acquisition Considering Changes in Muscle Routes Caused by Softness of Body Tissue for Tendon-driven Musculoskeletal Humanoids ／ Kento Kawaharazuka, Shogo Makino, Masaya Kawamura 他

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• 論文強化学習ロボティクス2024/4/1

  ロボティクスにおける効果的な行動の教師なし学習

  連続的な動作空間を教師なしで離散化し、環境に効果を生む「行動プロトタイプ」を自動生成する手法を提案。階段昇降の強化学習タスクで、一様・ランダム離散化より速く収束し高い報酬を得た。

  原題: Unsupervised Learning of Effective Actions in Robotics ／ Marko Zaric, Jakob Hollenstein, Justus Piater 他

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• 論文社会的支援ロボット/LLMHCI2024/4/1

  大規模言語モデルは社会的支援ロボットの対人支援をどう改善できるか：簡潔なサーベイ

  社会的支援ロボット（SAR）における大規模言語モデル（LLM）の活用を概観し、自然言語対話・マルチモーダル理解・ロボット方策という3つの技術課題への応用可能性とリスクを議論したサーベイ論文。

  原題: How Can Large Language Models Enable Better Socially Assistive Human-Robot Interaction: A Brief Survey ／ Zhonghao Shi, Ellen Landrum, Amy O' Connell 他

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• 論文3D検出画像認識2024/4/1

  過去のLiDARデータを活用した単眼3D検出器の性能向上

  推論時に同じ場所を過去に走行した未ラベルのLiDARスキャンを利用し、非同期LiDARから特徴を抽出して単眼3D検出精度を最大9AP向上させるAsyncDepthを提案。

  原題: Better Monocular 3D Detectors with LiDAR from the Past ／ Yurong You, Cheng Perng Phoo, Carlos Andres Diaz-Ruiz 他

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• 論文自動運転/軌道予測機械学習2024/4/1

  Motion Transformerベース軌道予測の転移学習に関する研究

  Transformerベースの自動運転軌道予測モデルを対象に、シミュレーションから実世界への転移学習手法を検討し、計算時間と性能のトレードオフを分析した。

  原題: Transfer Learning Study of Motion Transformer-based Trajectory Predictions ／ Lars Ullrich, Alex McMaster, Knut Graichen

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• 論文触覚ロボティクス2024/4/1

  回路パラメータ推定によるマルチタッチ布地・触覚スキンセンシングの最適化

  触覚スキンの抵抗分布を正則化最小二乗法で推定し、ゴーストタッチを抑えつつマルチタッチ力覚精度を26.9%向上させ、製造も簡素化する枠組みを提案した。

  原題: Optimizing Multi-Touch Textile and Tactile Skin Sensing Through Circuit Parameter Estimation ／ Bo Ying Su, Yuchen Wu, Chengtao Wen 他

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• 論文ナビゲーションロボティクス2024/4/1

  深層強化学習に基づく無人車両の適応的速度計画

  障害物接近時の頻繁な減速を抑えるため、DQNとDDQNを用いて障害物に適応しつつ最適な速度計画を維持する局所ナビゲーションシステムを開発した。

  原題: Adaptive speed planning for Unmanned Vehicle Based on Deep Reinforcement Learning ／ Hao Liu, Yi Shen, Wenjing Zhou 他

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• 論文自己位置推定画像認識2024/4/1

  VRS-NeRF: スパースニューラル放射場による視覚的自己位置推定

  スパースなNeRFと明示的幾何マップを組み合わせ、高精度かつ高効率な視覚的自己位置推定を実現した手法。

  原題: VRS-NeRF: Visual Relocalization with Sparse Neural Radiance Field ／ Fei Xue, Ignas Budvytis, Daniel Olmeda Reino 他

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• 論文sim2real機械学習2024/4/1

  表現学習によるSim-to-Realスキル転移と発見

  MDPのスペクトル分解に基づくスキル表現をシミュレータから実機へ転移し、実世界データから新スキルを発見して性能を最大30.2%改善する手法を提案。

  原題: Skill Transfer and Discovery for Sim-to-Real Learning: A Representation-Based Viewpoint ／ Haitong Ma, Zhaolin Ren, Bo Dai 他

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• 論文シーン生成画像認識2024/4/1

  PhyScene: 身体性AIのための物理的に操作可能な3Dシーン合成

  拡散モデルと物理・操作可能性に基づくガイダンスを組み合わせ、身体性エージェントが実際に操作できる3D屋内シーンを生成する手法を提案。

  原題: PhyScene: Physically Interactable 3D Scene Synthesis for Embodied AI ／ Yandan Yang, Baoxiong Jia, Peiyuan Zhi 他

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• 論文リアルタイムシステムロボティクス2024/4/1

  PAAM: ROS 2における協調的かつ優先度駆動型アクセラレータ管理フレームワーク

  ROS 2上でGPUやTPUなどのアクセラレータを必要とする安全クリティカルなコールバックの実行を予測可能にするため、優先度駆動型のアクセラレータアクセス管理フレームワークを提案し、応答時間の最大91%削減を実現した。

  原題: PAAM: A Framework for Coordinated and Priority-Driven Accelerator Management in ROS 2 ／ Daniel Enright, Yecheng Xiang, Hyunjong Choi 他

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