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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 →- 論文経路計画ロボティクス
大規模言語モデルによるロボット経路計画の強化：osmAGマップのトポロジーと階層構造のLLM理解
テキストベースの階層型トポメトリック地図「Area Graph」のトポロジーと階層構造をLLMに理解させ、経路計画に活用する手法を提案。ファインチューニングしたLLaMA2がChatGPT-3.5を上回る性能を示した。
原題: Empowering Robot Path Planning with Large Language Models: osmAG Map Topology & Hierarchy Comprehension with LLMs ／ Fujing Xie, Sören Schwertfeger
日本語で読む → - 論文LiDAR配置最適化画像認識
LiDAR配置は3Dシーン理解に最適化されているか？
複数LiDARの配置を最適化する指標M-SOGと最適化戦略を提案し、悪天候やセンサ故障を含む大規模データセットで3D物体検出とセマンティックセグメンテーションの性能向上を示した。
原題: Is Your LiDAR Placement Optimized for 3D Scene Understanding? ／ Ye Li, Lingdong Kong, Hanjiang Hu 他
日本語で読む → - 論文人工意識AI
人工意識への序論：多次元的ヒューリスティックアプローチ
意識を複数の構成要素と次元に分解する多次元モデルを提案し、人工意識研究の指針とテスト可能な仮説の枠組みを示した概念論文。
原題: Preliminaries to artificial consciousness: a multidimensional heuristic approach ／ K. Evers, M. Farisco, R. Chatila 他
日本語で読む → - 論文群制御ロボティクス
MQE: マルチエージェント四足歩行環境で相互作用の可能性を解き放つ
複数の四足ロボットが協調・競争するタスクを学習・評価するための新しいマルチエージェント強化学習環境MQEを提案し、最先端アルゴリズムをベンチマークした。
原題: MQE: Unleashing the Power of Interaction with Multi-agent Quadruped Environment ／ Ziyan Xiong, Bo Chen, Shiyu Huang 他
日本語で読む → - 論文展開構造ロボティクス
1自由度の半径方向変形を実現する展開可能な多面体
立体幾何学と機構運動学を組み合わせ、空間7Rリンク機構のN回対称ループに基づく切り紙アルキメデス多面体を提案し、1自由度の半径方向変形を実現した。
原題: Deployable polyhedrons with one-DOF radial transformation ／ Yuanqing Gu, Yan Chen
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
混雑環境における位置ベース注意機構を用いた目標指向物体押し操作の学習
強化学習と位置ベース注意機構を組み合わせ、障害物が多い環境でもロボットが物体を目標姿勢まで衝突回避しながら押し操作できる手法を提案し、実機で検証した。
原題: Learning Goal-Directed Object Pushing in Cluttered Scenes With Location-Based Attention ／ Nils Dengler, Juan Del Aguila Ferrandis, João Moura 他
日本語で読む → - 論文キャリブレーションロボティクス
高精度レーザースキャナを複数搭載したフィールドフェノタイピングロボットのシステムキャリブレーション
農業ロボットに搭載した2台の産業用レーザースキャナのキャリブレーション手法を提案し、点群の全分散最小化とファクターグラフによる姿勢推定を組み合わせて0.8cmの精度を達成した。
原題: System Calibration of a Field Phenotyping Robot with Multiple High-Precision Profile Laser Scanners ／ Felix Esser, Gereon Tombrink, Andre Cornelißen 他
日本語で読む → - 論文Programming by Demonstrationロボティクス
教示手法の比較分析：キネステティック教示 vs 人間による実演
ロボットへの教示手法として、バーチャルマーカーを用いた人間の実演とキネステティック教示を24名のユーザー研究で比較し、人間の実演が8倍速く、品質も高く、作業負荷も半分であることを示した。
原題: Comparative Analysis of Programming by Demonstration Methods: Kinesthetic Teaching vs Human Demonstration ／ Bruno Maric, Filip Zoric, Frano Petric 他
日本語で読む → - 論文触覚ロボティクス
力覚計測を用いた対話型粒状材料識別
ロボットが粒状材料に直接触れて力覚データを取得し、時間領域と周波数領域の特徴を組み合わせて11種類の材料をほぼ完璧に識別する手法を提案。
原題: Interactive Identification of Granular Materials using Force Measurements ／ Samuli Hynninen, Tran Nguyen Le, Ville Kyrki
日本語で読む → - 論文触覚ロボティクス
PseudoTouch: 物体の表面触感を効率的に画像化するロボットマニピュレーション
低次元の触覚信号と高次元の視覚・深度情報を結びつける視覚触覚埋め込みを学習し、物体認識と把持安定性予測の精度を向上させた研究。
原題: PseudoTouch: Efficiently Imaging the Surface Feel of Objects for Robotic Manipulation ／ Adrian Röfer, Nick Heppert, Abdallah Ayad 他
日本語で読む → - 論文自動運転計画ロボティクス
自動運転の計画における不確実性を考慮した予測と応用：定義・手法・比較
短期・長期の偶然的不確実性と認識的不確実性を同時にモデル化する予測・計画フレームワークを提案し、CommonRoadベンチマークで既存手法より高精度・高信頼な計画を実現した。
原題: Uncertainty-Aware Prediction and Application in Planning for Autonomous Driving: Definitions, Methods, and Comparison ／ Wenbo Shao, Jiahui Xu, Zhong Cao 他
日本語で読む → - 論文協調知覚ロボティクス
自動バレーパーキングにおけるインフラ支援型協調知覚：安全性の観点から
駐車場の遮蔽環境に対応するため、路側カメラとLiDARをBEV表現で統合し、圧縮技術で通信帯域を抑えたインフラ支援型協調知覚ネットワークを提案。歩行者検出性能と安全走行速度の向上を実証した。
原題: Infrastructure-Assisted Collaborative Perception in Automated Valet Parking: A Safety Perspective ／ Yukuan Jia, Jiawen Zhang, Shimeng Lu 他
日本語で読む → - 論文オプティカルフロー画像認識
NeuFlow: エッジデバイス上のロボット向けリアルタイム高精度オプティカルフロー推定
グローバルマッチングと軽量CNNを組み合わせた効率的なオプティカルフロー推定アーキテクチャを提案し、エッジデバイス上で30FPSを達成した。
原題: NeuFlow: Real-time, High-accuracy Optical Flow Estimation on Robots Using Edge Devices ／ Zhiyong Zhang, Huaizu Jiang, Hanumant Singh
日本語で読む → - 論文自動運転/強化学習ロボティクス
マルチ残差タスク学習による協調エコドライビングの汎化
従来制御と深層強化学習を組み合わせたマルチ残差タスク学習を提案し、多数の交通シナリオで車群レベルの排出削減を実現した。
原題: Generalizing Cooperative Eco-driving via Multi-residual Task Learning ／ Vindula Jayawardana, Sirui Li, Cathy Wu 他
日本語で読む → - 論文モジュラーロボットロボティクス
非立方体の空間充填型モジュラーロボット
立方体以外の空間充填形状である菱形十二面体をロボットセルとして実装し、48個のセルで様々な超構造を構築して移動能力を実証した。
原題: A non-cubic space-filling modular robot ／ Tyler Hummer, Sam Kriegman
日本語で読む → - 論文BCI/エッジAIeess.SP
BRIEDGE: マルチブレイン・マルチロボット連携のためのEEG適応型エッジAI
脳波データからユーザ意図を推定し、エッジAIと符号化通信で複数ユーザが複数ロボットを同時操作できるシステムを提案。
原題: BRIEDGE: EEG-Adaptive Edge AI for Multi-Brain to Multi-Robot Interaction ／ Jinhui Ouyang, Mingzhu Wu, Xinglin Li 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
ShapeGrasp: 幾何分解と大規模言語モデルによるゼロショットタスク指向把持
物体を凸形状に分解してグラフ表現し、大規模言語モデルの常識推論で各部位に意味を割り当てることで、未知物体でもタスクに適した部位をゼロショットで把持する手法を提案。
原題: ShapeGrasp: Zero-Shot Task-Oriented Grasping with Large Language Models through Geometric Decomposition ／ Samuel Li, Sarthak Bhagat, Joseph Campbell 他
日本語で読む → - 論文群制御ロボティクス
SMTに基づく動的マルチロボットタスク割り当て
SMTソルバを活用し、締切付きで複数タスクを同時に処理できるロボット群への動的なタスク割り当てを、健全かつ完全に解く手法を提案した。
原題: SMT-Based Dynamic Multi-Robot Task Allocation ／ Victoria Marie Tuck, Pei-Wei Chen, Georgios Fainekos 他
日本語で読む → - 論文歩行ロボティクス
泥濘地におけるロボット足と泥の相互作用のための低次元抵抗力モデル
泥の上を歩く脚ロボットのために、足と泥の間の力を粘弾塑性アナロジーで表す低次元モデルを提案し、泥への侵入実験で検証した。
原題: A Reduced-Order Resistive Force Model for Robotic Foot-Mud Interactions ／ Xunjie Chen, Jingang Yi, Jerry Shan
日本語で読む → - 論文医療ロボティクスeess.SP
整形外科ロボット応用に向けた深層学習による超音波骨位置計測
Aモード超音波の生信号から骨位置を自動推定する深層学習モデルCasAtt-UNetを提案し、屍体実験データで学習して8つの骨領域でサブミリ精度を達成した。
原題: Deep Learning based acoustic measurement approach for robotic applications on orthopedics ／ Bangyu Lan, Momen Abayazid, Nico Verdonschot 他
日本語で読む → - 論文跳躍ロボティクス
四足ガエル：連続四足跳躍の高速オンライン最適化
足裏の力プロファイルを少数パラメータで表現し、実機上でベイズ最適化することで、四足ロボットの前後・横・旋回跳躍を短時間で獲得する手法を提案。
原題: Quadruped-Frog: Rapid Online Optimization of Continuous Quadruped Jumping ／ Guillaume Bellegarda, Milad Shafiee, Merih Ekin Özberk 他
日本語で読む → - 論文VLAロボティクス
視覚言語グリッドマップは潜在意味を捉えているか？
VLMを用いたロボットマップの品質をクエリ可能性と識別性の観点から分析し、3D特徴と画像埋め込みの特性を比較評価した。
原題: Do Visual-Language Grid Maps Capture Latent Semantics? ／ Matti Pekkanen, Tsvetomila Mihaylova, Francesco Verdoja 他
日本語で読む → - 論文手術ロボット/トラッキングロボティクス
画素確率に基づく投影幾何プリミティブを用いたロバストな手術器具トラッキング
手術ロボットのカメラ・ベース間変換と関節角誤差を、画像ベースの挿入シャフト検出と確率モデルで推定し、構造化・非構造化環境で有効性を示した。
原題: Robust Surgical Tool Tracking with Pixel-based Probabilities for Projected Geometric Primitives ／ Christopher D'Ambrosia, Florian Richter, Zih-Yun Chiu 他
日本語で読む → - 論文VLAロボティクス
UFO: 不確実性を考慮したLiDAR-画像融合によるオフロード地形の意味マップ推定
RGB画像とLiDARスキャンを多スケールで融合し、不確実性を考慮した擬似ラベルを用いて、オフロード環境のBEV地形分類マップを高精度に生成する学習手法を提案した。
原題: UFO: Uncertainty-aware LiDAR-image Fusion for Off-road Semantic Terrain Map Estimation ／ Ohn Kim, Junwon Seo, Seongyong Ahn 他
日本語で読む → - 論文学習ダイナミクスロボティクス
擬距離と制約多様体の学習による学習済みダイナミクスの分布外汎化の改善
ロボットダイナミクスのスパース性と非ホロノミック制約をデータから学習し、分布外状態での予測精度を向上させる手法を提案。
原題: Improving Out-of-Distribution Generalization of Learned Dynamics by Learning Pseudometrics and Constraint Manifolds ／ Yating Lin, Glen Chou, Dmitry Berenson
日本語で読む → - 論文歩行ロボティクス
ゾノトープベースニューラルネットワークを用いた二足歩行ソーシャルナビゲーションのリアルタイムモデル予測制御
歩行者予測ネットワークと自己エージェントソーシャルネットワークをゾノトープで表現し、モデル予測制御と統合して二足歩行ロボットDigitの群衆環境での衝突回避経路計画を実現した。
原題: Real-time Model Predictive Control with Zonotope-Based Neural Networks for Bipedal Social Navigation ／ Abdulaziz Shamsah, Krishanu Agarwal, Shreyas Kousik 他
日本語で読む → - 論文人間ロボットインタラクションHCI
エージェントの自律性からカジュアルな協働へ：助けを求める都市ロボットの設計調査
都市で立ち往生したロボットが通行人に助けを求める方法を、ロボットと歩行者の役割を演じるボディストーミングで調査し、非言語的な援助要請戦略と設計指針を導出した。
原題: From Agent Autonomy to Casual Collaboration: A Design Investigation on Help-Seeking Urban Robots ／ Xinyan Yu, Marius Hoggenmueller, Martin Tomitsch
日本語で読む → - 論文自己位置推定機械学習
未知の場所での自己位置推定モデルを教師から生徒へのデータフリー知識転移で訓練
未知の場所で出会った他のロボット（教師）から自己位置推定モデルを介して疑似訓練データを再構成し、生徒モデルを継続学習させるデータフリー知識転移手法を提案。
原題: Training Self-localization Models for Unseen Unfamiliar Places via Teacher-to-Student Data-Free Knowledge Transfer ／ Kenta Tsukahara, Kanji Tanaka, Daiki Iwata
日本語で読む → - 論文ナビゲーションphysics.flu-dyn
魚に学ぶ乱流プルームの追跡：圧力センサと強化学習による自律型水中ロボットのナビゲーション
魚の流れ感知能力に着想を得て、搭載した圧力センサの情報から強化学習で乱流ジェットの中心を探索するナビゲーション戦略を学習し、実機ロボットでランダム探索の2倍以上の成功率を達成した。
原題: Fish-inspired tracking of underwater turbulent plumes ／ Peter Gunnarson, John O. Dabiri
日本語で読む → - 論文経路計画ロボティクス
不確実な環境認識下でのオフロード自律走行のためのマルチサンプル長距離経路計画
不確実な観測のもとでオフロード車両が長距離経路を動的に再計画する手法DREAMSを提案し、DARPA RACERの実データで従来の決定化手法より走行時間と衝突コストの両面で優れることを示した。
原題: Multi-Sample Long Range Path Planning under Sensing Uncertainty for Off-Road Autonomous Driving ／ Matt Schmittle, Rohan Baijal, Brian Hou 他
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