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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: 2024/3/1 ／ 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SLAMロボティクス
未知物体に対応する水中光音響セマンティックSLAM
水中環境で未知の物体を対象に、光・音響センサ融合と教師なしセグメンテーションを用いて物体の識別・位置推定・分類・地図構築を同時に行うセマンティックSLAM手法を提案した。
原題: Opti-Acoustic Semantic SLAM with Unknown Objects in Underwater Environments ／ Kurran Singh, Jungseok Hong, Nicholas R. Rypkema 他
日本語で読む → - 論文自動運転/安全性/強化学習制御
GENESIS-RL: 安全性考慮と強化学習を統合した自然なエッジケース生成
システム全体の安全性を考慮しつつ強化学習で現実的なエッジケースを自動生成するフレームワークを提案し、自動運転の高忠実度シミュレータで有効性を示した。
原題: GENESIS-RL: GEnerating Natural Edge-cases with Systematic Integration of Safety considerations and Reinforcement Learning ／ Hsin-Jung Yang, Joe Beck, Md Zahid Hasan 他
日本語で読む → - 論文状態推定ロボティクス
動的脚式移動のためのKoopman埋め込みに基づく重心状態推定
Koopman作用素理論と動的モード分解・深層学習で脚式ロボットの非線形ダイナミクスを線形化し、凸二次計画問題として定式化した移動ホライズン推定器で重心状態をリアルタイム推定する手法を提案。
原題: Centroidal State Estimation based on the Koopman Embedding for Dynamic Legged Locomotion ／ Shahram Khorshidi, Murad Dawood, Maren Bennewitz
日本語で読む → - 論文歩行ロボティクス
適応的エネルギー正則化による四足歩行の自律的歩容遷移と省エネルギー化
エネルギー消費を最小化する適応的な報酬設計により、四足ロボットが速度に応じて歩容を自律的に切り替え、省エネで安定した移動を実現する手法を提案した。
原題: Adaptive Energy Regularization for Autonomous Gait Transition and Energy-Efficient Quadruped Locomotion ／ Boyuan Liang, Lingfeng Sun, Xinghao Zhu 他
日本語で読む → - 論文走行ロボティクス
縦に険しい地形での効率的な6自由度運動力学モデリングのための地形注意学習
車輪ロボットが縦に険しい地形を走行する際、現在の車両と地形の相互作用に重要な地形のみに注意を向ける6自由度運動力学学習手法を提案し、予測誤差を平均51.1%削減した。
原題: Terrain-Attentive Learning for Efficient 6-DoF Kinodynamic Modeling on Vertically Challenging Terrain ／ Aniket Datar, Chenhui Pan, Mohammad Nazeri 他
日本語で読む → - 論文協調運転ロボティクス
協調型交差点管理の2手法の実環境評価
無信号交差点での協調マニューバ計画の2手法を、実車両とシミュレーションで評価し、交差時間と停止回数の削減を確認した。
原題: Real-World Evaluation of two Cooperative Intersection Management Approaches ／ Marvin Klimke, Max Bastian Mertens, Benjamin Völz 他
日本語で読む → - 論文宇宙ロボット/運動計画ロボティクス
SpaceOctopus: タコに着想を得た多腕宇宙ロボットの運動計画フレームワーク
タコの腕の分散制御に着想を得て、多腕宇宙ロボットのための多階層分散型運動計画フレームワークを開発し、マルチエージェント強化学習と統合することで、ベース姿勢調整や外乱・腕の故障に対する堅牢性を実現した。
原題: SpaceOctopus: An Octopus-inspired Motion Planning Framework for Multi-arm Space Robot ／ Wenbo Zhao, Shengjie Wang, Yixuan Fan 他
日本語で読む → - 論文水中ロボティクス画像認識
水中環境向け画像ベース姿勢回帰モデルの改良
PoseNetとPoseLSTMを用いて単一RGB画像から6自由度姿勢を高精度に回帰し、ステレオ画像によるデータ拡張で水中での再位置推定性能を向上させた。
原題: Improved Image-based Pose Regressor Models for Underwater Environments ／ Luyuan Peng, Hari Vishnu, Mandar Chitre 他
日本語で読む → - 論文タスク・動作計画ロボティクス
階層的3Dシーングラフにおけるタスク・動作計画
階層的3Dシーングラフから効率的な計画領域を導出し、大規模環境でのタスク・動作計画を実現する手法を提案し、実世界の移動マニピュレータで検証した。
原題: Task and Motion Planning in Hierarchical 3D Scene Graphs ／ Aaron Ray, Christopher Bradley, Luca Carlone 他
日本語で読む → - 論文場所認識画像認識
局所・大域マルチモーダル特徴を統合した曖昧・低テクスチャ環境での場所認識
視覚とLiDARの特徴をクロスアテンションで統合し、大域表現で候補を絞った後に局所特徴マッチングで再ランキングする場所認識モデルUMFを提案。惑星類似環境やRobotCarで従来手法を上回る。
原題: Unifying Local and Global Multimodal Features for Place Recognition in Aliased and Low-Texture Environments ／ Alberto García-Hernández, Riccardo Giubilato, Klaus H. Strobl 他
日本語で読む → - 論文3D多物体追跡画像認識
Fast-Poly: 3D多物体追跡のための高速多面体フレームワーク
3D多物体追跡のためのフィルタベース手法Fast-Polyを提案し、回転異方性の考慮や並列化により高速化と高精度化を実現した。
原題: Fast-Poly: A Fast Polyhedral Framework For 3D Multi-Object Tracking ／ Xiaoyu Li, Dedong Liu, Yitao Wu 他
日本語で読む → - 論文6D姿勢推定ロボティクス
KITchen: キッチン環境における6D物体姿勢推定のための実世界ベンチマークとデータセット
ヒューマノイドロボットの自己中心視点でキッチン内の111物体を撮影した約20.5万枚のRGBDデータセットを構築し、6D姿勢推定のベンチマークを提案した。
原題: KITchen: A Real-World Benchmark and Dataset for 6D Object Pose Estimation in Kitchen Environments ／ Abdelrahman Younes, Tamim Asfour
日本語で読む → - 論文VLAロボティクス
生涯LERF：FogROS2を用いた局所的3Dセマンティック在庫モニタリング
移動ロボットが言語と幾何の密な表現を継続的に最適化し、物体の変化を検出して選択的に更新することで、自然言語クエリに応じて3Dヒートマップで在庫位置を提示する手法を提案。
原題: Lifelong LERF: Local 3D Semantic Inventory Monitoring Using FogROS2 ／ Adam Rashid, Chung Min Kim, Justin Kerr 他
日本語で読む → - 論文ビジュアルSLAMロボティクス
BundledSLAM: 複数カメラを用いた高精度ビジュアルSLAMシステム
複数カメラの計測を仮想カメラBundledFrameに統合し、バンドル調整で外部パラメータも最適化することで、ORB-SLAM2を高精度化したビジュアルSLAMを提案。
原題: BundledSLAM: An Accurate Visual SLAM System Using Multiple Cameras ／ Han Song, Cong Liu, Huafeng Dai
日本語で読む → - 論文群制御ロボティクス
M³RS: マルチロボット・多目的・マルチモードの経路計画とスケジューリング
各タスクに品質と所要時間が異なる複数の実行モードを設け、ロボット群のタスク順序とモードを混合整数計画で最適化する枠組みを提案し、消毒作業などで性能向上と計算時間短縮を実証した。
原題: M^3RS: Multi-robot, Multi-objective, and Multi-mode Routing and Scheduling ／ Ishaan Mehta, Junseo Kim, Sharareh Taghipour 他
日本語で読む → - 論文模倣学習ロボティクス
DITTO: 軌道変換による実演模倣
RGB-D動画による一回の人間実演から、物体検出と軌道変換を用いてロボットに新しいスキルを教えるワンショット模倣手法を提案。
原題: DITTO: Demonstration Imitation by Trajectory Transformation ／ Nick Heppert, Max Argus, Tim Welschehold 他
日本語で読む → - 論文視覚言語モデルロボティクス
料理ロボットのための連続的な物体状態認識：事前学習済み視覚言語モデルとブラックボックス最適化の活用
料理中の食品の状態変化を、事前学習済み視覚言語モデルを用いて画像とテキストの類似度から連続的に認識し、シグモイド関数へのフィッティングとブラックボックス最適化で重みを調整する手法を提案した。
原題: Continuous Object State Recognition for Cooking Robots Using Pre-Trained Vision-Language Models and Black-box Optimization ／ Kento Kawaharazuka, Naoaki Kanazawa, Yoshiki Obinata 他
日本語で読む → - 論文歩行ロボティクス
FootstepNet: 二足歩行の高速オンライン足先計画と予測のための効率的なActor-Critic手法
深層強化学習（Actor-Critic）を用いて、障害物のある環境で二足歩行ロボットの足先計画をオンラインで高速に行い、さらに目標到達に必要な歩数を見積もる予測手法を提案し、RoboCup 2023での実機実験で有効性を示した。
原題: FootstepNet: an Efficient Actor-Critic Method for Fast On-line Bipedal Footstep Planning and Forecasting ／ Clément Gaspard, Grégoire Passault, Mélodie Daniel 他
日本語で読む → - 論文NeRFロボティクス
MSI-NeRF：マルチスフィア画像を用いた全方位深度推定と新規視点合成の統合
魚眼カメラの視差情報を活用し、マルチスフィア画像をコストボリュームとして用いることで、全方位深度推定と6DoF視点合成を同時に実現する汎化可能なNeRF手法を提案。
原題: MSI-NeRF: Linking Omni-Depth with View Synthesis through Multi-Sphere Image aided Generalizable Neural Radiance Field ／ Dongyu Yan, Guanyu Huang, Fengyu Quan 他
日本語で読む → - 論文水中ロボティクスロボティクス
マルチビームソナーと深度センサを活用した協調型水中測位システム
狭い水中環境でROVを正確に測位するため、水上の全方向移動ビークルと水中ROVが協調するシステムを提案し、シミュレーションと実機実験で有効性を示した。
原題: Collaborative Aquatic Positioning System Utilising Multi-beam Sonar and Depth Sensors ／ Xueliang Cheng, Ognjen Marjanovic, Barry Lennox 他
日本語で読む → - 論文群制御ロボティクス
協調観測計画・到達可能性解析・ネットワークフローによるマルチロボットシステムのセキュリティ強化
敵対者がロボット制御を乗っ取っても禁止領域への侵入を防ぐため、相互観測と到達可能性制約を組み込んだマルチロボット計画法を提案し、サブチームとネットワークフローで冗長性と実現可能性を高めた。
原題: Enhancing Security in Multi-Robot Systems through Co-Observation Planning, Reachability Analysis, and Network Flow ／ Ziqi Yang, Roberto Tron
日本語で読む → - 論文自動運転/マルチエージェントロボティクス
自動運転マルチエージェント向けシナリオベースのカリキュラム自動生成
CARLA上で多様な交通シナリオを自動生成し、マルチエージェント強化学習の適応的カリキュラムを構築するフレームワークMATS-Gymを提案した。
原題: Scenario-Based Curriculum Generation for Multi-Agent Autonomous Driving ／ Axel Brunnbauer, Luigi Berducci, Peter Priller 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
RH20T-P: 組み合わせ可能な汎化エージェントに向けたプリミティブレベルロボットデータセット
ロボット操作のための約3.8万本の動画クリップからなるプリミティブレベルデータセットRH20T-Pを構築し、計画実行型の組み合わせ汎化エージェントのベースラインを実装した。
原題: RH20T-P: A Primitive-Level Robotic Dataset Towards Composable Generalization Agents ／ Zeren Chen, Zhelun Shi, Xiaoya Lu 他
日本語で読む → - 論文経路計画ロボティクス
静的流れ場における時間・エネルギー経路計画最適化のための半ラグランジュ手法
環境の流れ場と障害物などの幾何制約を考慮し、時間とエネルギーの両方を最適化する多目的最適制御問題として経路計画を定式化し、調和変換と半ラグランジュ法でパレート解を求める手法を提案した。
原題: A Semi-Lagrangian Approach for Time and Energy Path Planning Optimization in Static Flow Fields ／ Víctor C. da S. Campos, Armando A. Neto, Douglas G. Macharet
日本語で読む → - 論文ナビゲーションロボティクス
大規模言語モデルと深層強化学習を統合した人間参加型インタラクティブ社会的配慮ナビゲーション
人間の言語指示をリアルタイムに解釈し、LLMと深層強化学習を組み合わせて混雑環境での社会的に適切なロボットナビゲーションを実現するフレームワークSALMを提案した。
原題: Unifying Large Language Model and Deep Reinforcement Learning for Human-in-Loop Interactive Socially-aware Navigation ／ Weizheng Wang, Ike Obi, Aniket Bera 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
両手でキャップをひねり開ける：双腕多指ハンドのsim-to-real強化学習
シミュレーションで深層強化学習を用いて訓練した双腕多指ハンドの制御方策を、物理モデリング・実時間知覚・報酬設計の工夫により実世界へ効率的に転移し、多様な未見のボトルキャップを両手でひねり開ける動的で器用な動作を実現した。
原題: Twisting Lids Off with Two Hands ／ Toru Lin, Zhao-Heng Yin, Haozhi Qi 他
日本語で読む → - 論文歩行ロボティクス
解釈可能なロボット歩行のための強化学習方策の蒸留：勾配ブースティングマシンと記号回帰
強化学習で訓練したニューラルネット方策を、勾配ブースティングや記号回帰などの解釈可能なモデルに蒸留し、歩行・トロット・バウンド・ペーシングの各歩容で有効性を検証した。
原題: Distilling Reinforcement Learning Policies for Interpretable Robot Locomotion: Gradient Boosting Machines and Symbolic Regression ／ Fernando Acero, Zhibin Li
日本語で読む → - 論文共有自律制御ロボティクス
共有自律制御におけるフィードバックからの人間の制約のオンライン学習
共有自律制御において、人間の作業負荷と不快感を軽減するため、フィードバックから人間の身体的制約をオンラインで学習し、人間の人間工学的な好みや限界に合わせて動作を適応させる支援エージェントを提案した。
原題: Online Learning of Human Constraints from Feedback in Shared Autonomy ／ Shibei Zhu, Tran Nguyen Le, Samuel Kaski 他
日本語で読む → - 論文軌道計画ロボティクス
船舶の軌道計画と行動生成に適用したRRTアルゴリズムの比較研究
船舶の非ホロノミック運動計画において、RRT*、Informed RRT*、PQ-RRT*、RRTを比較し、PQ-RRT*が短い軌道を生成するが計算時間と調整の複雑さが増すことを示した。
原題: A Comparative Study of Rapidly-exploring Random Tree Algorithms Applied to Ship Trajectory Planning and Behavior Generation ／ Trym Tengesdal, Tom Arne Pedersen, Tor Arne Johansen
日本語で読む → - 論文ヒューマン・オブジェクト・インタラクション画像認識
FORCE: 物理特性を考慮した人と物体のインタラクション生成
物体の質量や摩擦といった物理特性をモデル化し、人間の力と抵抗力の関係を捉えることで、多様でリアルな人と物体のインタラクション動作を生成する手法を提案。
原題: FORCE: Physics-aware Human-object Interaction ／ Xiaohan Zhang, Bharat Lal Bhatnagar, Sebastian Starke 他
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