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: 2024/4/1 ／ 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3D物体検出ロボティクス
密度適応型閾値処理による堅牢なLiDARベース3D物体検出
自車からの距離に応じて検出閾値を動的に調整する後処理アルゴリズムを提案し、都市環境や悪天候下での3D物体検出の偽陰性・偽陽性を低減した。
原題: Toward Robust LiDAR based 3D Object Detection via Density-Aware Adaptive Thresholding ／ Eunho Lee, Minwoo Jung, Ayoung Kim
日本語で読む → - 論文探査制御ロボティクス
RAnGE: エルゴード性を保証する到達可能性解析
外乱下でもエルゴード的探査の性能を保証するため、到達可能性解析を用いて最適制御器を導出し、ニューラルネットで解く手法を提案した。
原題: RAnGE: Reachability Analysis for Guaranteed Ergodicity ／ Henry Berger, Ian Abraham
日本語で読む → - 論文軌道予測ロボティクス
ControlMTR: シーン適合インテントポイントと制御ガイドによる実現可能な軌道予測
自動運転の軌道予測において、シーンに適合した意図点と制御コマンド予測を組み合わせ、非現実的な予測を抑えつつ精度を向上させる手法を提案した。
原題: ControlMTR: Control-Guided Motion Transformer with Scene-Compliant Intention Points for Feasible Motion Prediction ／ Jiawei Sun, Chengran Yuan, Shuo Sun 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
準静的信念ダイナミクスと接触情報を活用したロバストプッシング
物体を押す操作において、準静的な接触ダイナミクスを用いて不確実性の伝播を効率的に予測し、接触を考慮した軌道サンプリングと分散制約によりロバストな開ループ計画を生成する手法を提案した。
原題: Robust Pushing: Exploiting Quasi-static Belief Dynamics and Contact-informed Optimization ／ Julius Jankowski, Lara Brudermüller, Nick Hawes 他
日本語で読む → - 論文群制御機械学習
異種車両プラトーン向けの安定・安全な分散フィードバック制御器の学習
ニューラルネットワークの安定性証明を活用し、異種車両からなる自動運転プラトーン向けの安定かつ安全な分散制御器を学習。実機4台とシミュレーション100台で線形フィードバックや分散MPCと比較評価した。
原題: Learning a Stable, Safe, Distributed Feedback Controller for a Heterogeneous Platoon of Autonomous Vehicles ／ Michael H. Shaham, Taskin Padir
日本語で読む → - 論文遠隔操作ロボティクス
視触覚センシングと触覚フィードバックを統合した遠隔操作ロボットマニピュレーション
ロボットのエンドエフェクタに高解像度の視触覚センサを取り付け、低コストな触覚グローブで振動フィードバックを提示する遠隔操作システムを構築し、VRパイプラインに統合して評価した。
原題: Integrating and Evaluating Visuo-tactile Sensing with Haptic Feedback for Teleoperated Robot Manipulation ／ Noah Becker, Kyrylo Sovailo, Chunyao Zhu 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
MORPHeus: 人間参加型のマルチモーダル片腕ロボット支援皮むきシステム
片手用の調理器具と単腕ロボットを組み合わせ、マルチモーダル知覚と人間参加型計画で12種類の食材の皮むきを支援するシステムを開発した。
原題: MORPHeus: a Multimodal One-armed Robot-assisted Peeling System with Human Users In-the-loop ／ Ruolin Ye, Yifei Hu, Yuhan 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
ドメイン事前知識による6自由度把持検出の汎化
ロボット把持の物理的制約を正則化として学習に組み込み、接触スコアと投影接触マップで把持姿勢を補正することで、未知物体への6自由度把持検出の汎化性能を向上させた。
原題: Generalizing 6-DoF Grasp Detection via Domain Prior Knowledge ／ Haoxiang Ma, Modi Shi, Boyang Gao 他
日本語で読む → - 論文フィールドロボティクスロボティクス
自律型地上ロボットによるLiDARベースの圃場フェノタイピング
Huskyロボットに3Dレーザースキャナを搭載し、経路最適化とRTK-GNSSで自律的に圃場を走行してLiDARデータを収集するフェノタイピングシステムを開発した。
原題: A Ground Mobile Robot for Autonomous Terrestrial Laser Scanning-Based Field Phenotyping ／ Javier Rodriguez-Sanchez, Kyle Johnsen, Changying Li
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
日本語で読む → - 論文動作計画ロボティクス
群知能で自律走行を駆動：粒子群最適化に基づく動作計画アプローチ
粒子群最適化（PSO）を核とした動作計画パイプラインを提案し、車両や環境に依存しないモジュール設計と並列計算による高速計画を実現。自動運転シャトルで3,500km以上の安全な自律走行を達成した。
原題: Leveraging Swarm Intelligence to Drive Autonomously: A Particle Swarm Optimization based Approach to Motion Planning ／ Sven Ochs, Jens Doll, Marc Heinrich 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 → - 論文手姿勢推定画像認識
MS-MANO: 生体力学的制約を考慮した手姿勢トラッキング
筋骨格系とMANOを統合したMS-MANOモデルと姿勢精緻化フレームワークBioPRを提案し、生理学的に自然な手姿勢トラッキングを実現した。
原題: MS-MANO: Enabling Hand Pose Tracking with Biomechanical Constraints ／ Pengfei Xie, Wenqiang Xu, Tutian Tang 他
日本語で読む → - 論文モータ制御ロボティクス
ロボティクス応用のための最適化されたブラシレスDCモータ制御スキーム
ロボットシステム向けに、高トルク低回転から高速回転まで対応するブラシレスDCモータの統合制御戦略を開発し、専用ドライブシステムでハードウェア検証を行った。
原題: An Optimised Brushless DC Motor Control Scheme for Robotics Applications ／ Nilabha Das, Laxman Rao S. Paragond, Balkrushna H. Waghmare
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 →