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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
レンダリング誘導型高密度化と正則化最適化によるガウシアンスプラッティングを用いた高忠実度SLAM
3Dガウシアンスプラッティングに基づく高密度RGBD SLAMを提案し、レンダリング損失に基づくガウシアン高密度化と忘却問題を緩和する正則化により、合成・実世界データセットで高精度な姿勢推定と写実的な再構成を実現した。
原題: High-Fidelity SLAM Using Gaussian Splatting with Rendering-Guided Densification and Regularized Optimization ／ Shuo Sun, Malcolm Mielle, Achim J. Lilienthal 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 → - 論文経路計画ロボティクス
iA*: 命令的学習に基づくA*探索による経路計画
ニューラルネットによるノードコスト予測と微分可能なA*探索を二段階最適化で自己教師あり学習させ、探索効率と経路最適性のバランスを改善した経路計画手法。
原題: iA*: Imperative Learning-based A* Search for Path Planning ／ Xiangyu Chen, Fan Yang, Chen Wang
日本語で読む → - 論文森林計測/移動ロボットロボティクス
移動ロボットシステムによるオンライン樹木再構成と森林インベントリ
移動型レーザースキャナを用いて、森林内を移動しながらリアルタイムで樹木を検出・再構成し、森林インベントリをオンライン生成するシステムを提案した。ポーズグラフLiDAR SLAMでデータを逐次更新し、TLSや手動測定に匹敵する精度を達成した。
原題: Online Tree Reconstruction and Forest Inventory on a Mobile Robotic System ／ Leonard Freißmuth, Matias Mattamala, Nived Chebrolu 他
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sim2realロボティクス
Webotsを用いた無人コンテナ型（深層）強化学習のためのアーキテクチャ
シミュレーション環境とモデル開発環境をコンテナ技術で分離し、データ科学者がシミュレータの知識なしにWebots上のロボット強化学習を無人で実行できるアーキテクチャを提案した。
原題: An Architecture for Unattended Containerized (Deep) Reinforcement Learning with Webots ／ Tobias Haubold, Petra Linke
日本語で読む → - 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3D占有予測/センサフュージョン画像認識
OccFusion: 3Dセマンティック占有予測のためのマルチセンサフュージョンフレームワーク
LiDARやレーダーなど複数センサの特徴を統合し、カメラのみに頼らず照明や天候の変化に頑健な3Dセマンティック占有予測を実現した研究。
原題: OccFusion: Multi-Sensor Fusion Framework for 3D Semantic Occupancy Prediction ／ Zhenxing Ming, Julie Stephany Berrio, Mao Shan 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 → - 論文自己位置推定画像認識
F$^3$Loc: フロアプラン自己位置推定のための融合とフィルタリング
フロアプラン上での自己位置推定を、単一・多視点の深度予測を融合した確率的モデルと時間フィルタリングで高精度・リアルタイムに実現した研究。
原題: F$^3$Loc: Fusion and Filtering for Floorplan Localization ／ Changan Chen, Rui Wang, Christoph Vogel 他
日本語で読む → - 論文ナビゲーションロボティクス
社会的統合ナビゲーション：深層強化学習による社会的行為ロボット
ロボットの社会的行動が人間との相互作用から適応的に創発する新しいナビゲーション手法を提案し、深層強化学習で訓練して従来の社会的配慮型手法より性能が高いことを示した。
原題: Socially Integrated Navigation: A Social Acting Robot with Deep Reinforcement Learning ／ Daniel Flögel, Lars Fischer, Thomas Rudolf 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 → - 論文制御/安定化機械学習
Actor-Critic型物理情報ニューラルリアプノフ制御
ZubovのPDEを活用したactor-critic学習により、制御制約下で安定化ニューラルネットワーク制御器とリアプノフ証明を同時に訓練し、吸引領域を最大化する手法を提案。
原題: Actor-Critic Physics-informed Neural Lyapunov Control ／ Jiarui Wang, Mahyar Fazlyab
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
未知のペイロードを持つ車輪型ヒューマノイドロボットの制御に向けて：Real-to-Sim適応による平衡点推定
未知の物体を持ち上げる車輪型脚ロボットの新しい平衡点を、実機データとシミュレーションを組み合わせて推定するフレームワークを提案し、車輪型倒立振子で有効性を検証した。
原題: Toward Control of Wheeled Humanoid Robots with Unknown Payloads: Equilibrium Point Estimation via Real-to-Sim Adaptation ／ Donghoon Baek, Youngwoo Sim, Amartya Purushottam 他
日本語で読む → - 論文ナビゲーションロボティクス
自信を持って知覚する：学習ベース知覚を用いたナビゲーションのための統計的安全保証
事前学習済み知覚モデルの不確実性をConformal Predictionで校正し、未知環境でも安全なナビゲーションを実現する手法を提案。四足ロボット実験で障害物誤検出を70%削減し、100%の安全性を達成。
原題: Perceive With Confidence: Statistical Safety Assurances for Navigation with Learning-Based Perception ／ Zhiting Mei, Anushri Dixit, Meghan Booker 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
クリックで掴む：視覚拡散記述子によるゼロショット精密マニピュレーション
テキスト画像拡散モデルを活用し、ユーザーが指定した画像上のクリック位置に対応する対象物の部位を別シーンでゼロショットに把持する手法を提案。
原題: Click to Grasp: Zero-Shot Precise Manipulation via Visual Diffusion Descriptors ／ Nikolaos Tsagkas, Jack Rome, Subramanian Ramamoorthy 他
日本語で読む → - 論文ナビゲーションロボティクス
スキルQネットワーク：未知環境における適応的スキルアンサンブルを用いた地図なしナビゲーションの学習
未知環境での地図なしナビゲーションのため、高レベルなスキル選択と複数の低レベルナビゲーションスキルを同時に学習する強化学習手法SQNを提案し、複雑な環境での性能向上と未学習環境へのゼロショット転移を実現した。
原題: Skill Q-Network: Learning Adaptive Skill Ensemble for Mapless Navigation in Unknown Environments ／ Hyunki Seong, David Hyunchul Shim
日本語で読む → - 論文VLAロボティクス
GeRM: 四足歩行ロボットのためのMixture-of-Expertsを用いた汎用ロボットモデル
オフライン強化学習とTransformerベースのVLAネットワーク、Mixture-of-Experts構造を組み合わせ、四足歩行ロボットのマルチタスク学習を効率化する汎用モデルGeRMを提案。自動収集データセットQUARD-Autoも公開。
原題: GeRM: A Generalist Robotic Model with Mixture-of-experts for Quadruped Robot ／ Wenxuan Song, Han Zhao, Pengxiang Ding 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 → - 論文歩行ロボティクス
ガードサルテーションマトリクスを用いた零次確率非線形モデル予測制御によるモデルベース歩行のロバスト化
接触の不確かさを考慮した確率的・ロバスト非線形モデル予測制御を提案し、車輪脚ロボットの実機実験で有効性を示した。
原題: Robustifying Model-Based Locomotion by Zero-order Stochastic Nonlinear Model Predictive Control with Guard Saltation Matrix ／ Sotaro Katayama, Noriaki Takasugi, Mitsuhisa Kaneko 他
日本語で読む → - 論文位置推定ロボティクス
複数更新パーティクルフィルタ：GNSS擬似距離と搬送波位相を組み合わせた位置推定
GNSSの擬似距離と搬送波位相から得られる鋭いピークを持つ尤度関数に対応するため、尤度の広がりを考慮して重み更新とリサンプリングを反復する複数更新パーティクルフィルタを提案し、都市環境での車両位置推定で従来法を上回る精度を示した。
原題: Multiple Update Particle Filter: Position Estimation by Combining GNSS Pseudorange and Carrier Phase Observations ／ Taro Suzuki
日本語で読む → - 論文群制御cs.MA
優先度付きハイブリッド方策のアンサンブルによるマルチエージェント経路探索
通信を用いたMARLベースのMAPFにおいて、選択的通信ブロックとQ学習、さらに推論時のハイブリッド専門家誘導・Q値優先競合解決・アンサンブルを組み合わせ、高障害密度環境での性能を向上させた手法EPHを提案。
原題: Ensembling Prioritized Hybrid Policies for Multi-agent Pathfinding ／ Huijie Tang, Federico Berto, Jinkyoo Park
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
COBRA-PPM: 確率的プログラミングを用いた不確実環境下のロボットマニピュレーションのための因果ベイズ推論アーキテクチャ
因果ベイズネットワークと確率的プログラミングを組み合わせ、不確実性下でのロボット操作のための介入推論を行うフレームワークを提案。ブロック積み上げタスクで高い予測精度と成功率を示し、sim2real転移も実証した。
原題: COBRA-PPM: A Causal Bayesian Reasoning Architecture Using Probabilistic Programming for Robot Manipulation Under Uncertainty ／ Ricardo Cannizzaro, Michael Groom, Jonathan Routley 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VLA画像認識
NavCoT：分離推論の学習によるLLMベース視覚言語ナビゲーションの強化
視覚言語ナビゲーション（VLN）において、LLMにナビゲーションの思考連鎖（世界モデルによる次観測の想像、候補選択、行動決定）を学習させ、ドメインギャップを効率的に埋める手法を提案。
原題: NavCoT: Boosting LLM-Based Vision-and-Language Navigation via Learning Disentangled Reasoning ／ Bingqian Lin, Yunshuang Nie, Ziming Wei 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
人間のスケッチでロボットの行動場所と動作を教える：空間図式指示
人間がカメラ画像上にスケッチした領域を3D空間に投影し、連続的な空間指示マップを学習してロボットの最適化問題に組み込む手法を提案。移動マニピュレータのベース配置問題に適用し、高品質な解と高速な実行を実現した。
原題: Teaching Robots Where To Go And How To Act With Human Sketches via Spatial Diagrammatic Instructions ／ Qilin Sun, Weiming Zhi, Tianyi Zhang 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
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