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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VLAロボティクス
自然言語をポリシーとして：LLMによる座標レベル身体制御のための推論
タスクとシーンのテキスト記述からLLMが自然言語推論で座標レベルの制御コマンドを直接出力し、中間コードなしでロボットタスク計画を行う手法を提案・評価した。
原題: Natural Language as Policies: Reasoning for Coordinate-Level Embodied Control with LLMs ／ Yusuke Mikami, Andrew Melnik, Jun Miura 他
日本語で読む → - 論文マルチロボット/NeRFロボティクス
MULAN-WC: 無線協調と不確かさを考慮したマルチロボット能動NeRF
無線の到来角・測距でロボット間の相対姿勢を推定し、その不確かさをNeRF学習に組み込むことで、マルチロボットによる高品質な3D再構成と次視点選択を実現した。
原題: MULAN-WC: Multi-Robot Localization Uncertainty-aware Active NeRF with Wireless Coordination ／ Weiying Wang, Victor Cai, Stephanie Gil
日本語で読む → - 論文分散最適化AI
DASA: 遅延適応型マルチエージェント確率近似
非同期で無制限の遅延がある環境で、複数エージェントが並列に確率近似問題を解くための遅延適応アルゴリズムを提案し、マルコフ連鎖サンプリング下でN倍の収束加速を達成する有限時間解析を与えた。
原題: DASA: Delay-Adaptive Multi-Agent Stochastic Approximation ／ Nicolò Dal Fabbro, Arman Adibi, H. Vincent Poor 他
日本語で読む → - 論文モデルベース強化学習ロボティクス
連続ロボット制御のための深層インクリメンタルモデル統合強化学習
ロボットの動きを低サンプル数で予測する深層インクリメンタルモデルをポリシーと同時に学習し、モデルベース強化学習のデータ効率を高める手法を提案した。
原題: Deep Incremental Model Informed Reinforcement Learning for Continuous Robotic Control ／ Cong Li
日本語で読む → - 論文ヒューマンロボットインタラクションロボティクス
ユーザーフレンドリーな事前分布による人間へのインターフェース個人適応
人間が持つインターフェースの事前期待（比例性や凸性など）を利用して、ロボットがユーザーごとに信号の意味を適応させ、直感的で社会的期待に沿ったインターフェースを実現する手法を提案した。
原題: Personalizing Interfaces to Humans with User-Friendly Priors ／ Benjamin A. Christie, Heramb Nemlekar, Dylan P. Losey
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
拡散ポリシーによる巧みな機能的把持前操作
物体を掴む前に位置や向きを器用に調整する把持前操作を、教師-生徒学習と拡散ポリシーで実現し、30種類以上の物体で72.6%の成功率を達成した研究。
原題: Dexterous Functional Pre-Grasp Manipulation with Diffusion Policy ／ Tianhao Wu, Yunchong Gan, Mingdong Wu 他
日本語で読む → - 論文経路計画ロボティクス
被曝を意識した経路計画：等被曝回廊の提案
環境全体への視線露出を最小化する経路計画は非マルコフ的で厳密解が難しいことを示し、A*の最適性ギャップや近似ヒューリスティクスの計算時間とのトレードオフを分析、露出を増やさない全経路を多項式時間で求められる等被曝回廊の概念を提案した。
原題: Exposure Conscious Path Planning for Equal Exposure Corridors ／ Eugene T. Hamzezadeh, John G. Rogers, Neil T. Dantam 他
日本語で読む → - 論文群制御ロボティクス
群衆ナビゲーションのための混合戦略ナッシュ均衡
ベイズ更新を用いて混合戦略ナッシュ均衡をリアルタイムで解き、群衆中をロボットが円滑にナビゲートする手法を提案。
原題: Mixed Strategy Nash Equilibrium for Crowd Navigation ／ Max Muchen Sun, Francesca Baldini, Katie Hughes 他
日本語で読む → - 論文3D再構成ロボティクス
DISORF: モバイルロボットのための分散オンライン3D再構成フレームワーク
計算資源が限られたモバイルロボットとエッジデバイスで、SLAMで得たキーフレームをリモートサーバに送り、ニューラル3D手法でオンライン高品質3D再構成と可視化を実現する分散フレームワークを提案。
原題: DISORF: A Distributed Online 3D Reconstruction Framework for Mobile Robots ／ Chunlin Li, Hanrui Fan, Xiaorui Huang 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
RLにおけるSim-to-Realギャップ：TIAGoとIsaac Sim/Gymを用いた事例
TIAGo移動マニピュレータとNvidiaのIsaac Gym/Isaac Simを使い、強化学習によるマニピュレーションのsim-to-real転移を検証し、衝突回避動作の実機転移に成功した。
原題: Sim-to-Real gap in RL: Use Case with TIAGo and Isaac Sim/Gym ／ Jaume Albardaner, Alberto San Miguel, Néstor García 他
日本語で読む → - 論文HRI教育ロボティクス
HRI教育で人間中心設計を育む：技術に強い学生向けのユーザー中心型コース設計
HRI入門コースを通じて、技術に強い学生にユーザー中心思考を身につけさせる授業設計を提案し、Pepperロボットと独自のビジュアルプログラミングツールを用いた実践で効果を確認した。
原題: Looking for the Human in HRI Teaching: User-Centered Course Design for Tech-Savvy Students ／ Tobias Doernbach
日本語で読む → - 論文路側知覚画像認識
RCooper: 路側協調知覚のための実世界大規模データセット
路側センサ同士が協調して交通エリアを広く知覚するための、交差点と回廊を含む5万枚の画像と3万点の点群からなる初の実世界大規模データセットを公開した。
原題: RCooper: A Real-world Large-scale Dataset for Roadside Cooperative Perception ／ Ruiyang Hao, Siqi Fan, Yingru Dai 他
日本語で読む → - 論文ドメイン適応ロボティクス
R2SNet: 提案精緻化によるクラウドロボティクス環境での物体検出のためのスケーラブルなドメイン適応
クラウド上の大規模AI推論サービスを利用するロボット向けに、軽量なDNN「R2SNet」をロボット上で走らせて物体検出の提案を再ラベリング・再スコアリング・抑制することで、ドメインシフトによる性能低下を低コストで緩和する手法を提案した。
原題: R2SNet: Scalable Domain Adaptation for Object Detection in Cloud-Based Robotic Ecosystems via Proposal Refinement ／ Michele Antonazzi, Matteo Luperto, N. Alberto Borghese 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
線形駆動型重量パラレル-シリアルマニピュレータの解析的順動力学モデリング
重量パラレル-シリアル機構の順動力学を解析的に計算する新しい幾何学的・再帰的アルゴリズムを提案し、O(n)の計算量で実現した。
原題: Analytical Forward Dynamics Modeling of Linearly Actuated Heavy-Duty Parallel-Serial Manipulators ／ Paz Alvaro, Jouni Mattila
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
未来観測生成による混雑環境での把持成功率推定
把持成功を直接推定するモデルフリー手法と、自己教師あり予測モデルで把持後の未来画像を生成して推定するモデルベース手法を比較し、後者が82%と高い精度を示した。
原題: Generating Future Observations to Estimate Grasp Success in Cluttered Environments ／ Daniel Fernandes Gomes, Wenxuan Mou, Paolo Paoletti 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
超冗長マニピュレータのためのVO-FABRIKによる経路計画と逆運動学
FABRIKと速度障害物の考え方を組み合わせ、衝突や関節限界を考慮しつつ19関節の超冗長マニピュレータの逆運動学と経路計画を実現する手法を提案した。
原題: Planning and Inverse Kinematics of Hyper-Redundant Manipulators with VO-FABRIK ／ Cristian Morasso, Daniele Meli, Yann Divet 他
日本語で読む → - 論文HRIロボティクス
人間とロボットの相互作用と知覚される非合理性：信頼ダイナミクスとエラー認識に関する研究
ロボットの失敗に対する人間の反応を4段階の調査で分析し、ロボットがエラーや限界を認めると信頼が高まり、将来のタスクへの推薦意欲も増すことを示した。
原題: Human-Robot Interaction and Perceived Irrationality: A Study of Trust Dynamics and Error Acknowledgment ／ Ponkoj Chandra Shill, Md. Azizul Hakim
日本語で読む → - 論文群制御ロボティクス
知的マップ圧縮と共有によるマルチエージェントのタスク駆動型探索
未知環境を探索する移動センサ群が圧縮した観測データを別のロボットに送信し、そのロボットの目標到達を支援するための通信フレームワークと探索アルゴリズムを提案した。
原題: Multi-agent Task-Driven Exploration via Intelligent Map Compression and Sharing ／ Evangelos Psomiadis, Dipankar Maity, Panagiotis Tsiotras
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
ロボットマニピュレーションにおけるサンプル効率の良い方策改善のためのベイズ最適化
少数のデモンストレーションからガウス混合モデルでスキルを学習し、ベイズ最適化で自律実行を改善するハイブリッド手法を提案し、サンプル効率の高さを実証した。
原題: Bayesian Optimization for Sample-Efficient Policy Improvement in Robotic Manipulation ／ Adrian Röfer, Iman Nematollahi, Tim Welschehold 他
日本語で読む → - 論文行動認識画像認識
ノイズラベルに頑健な骨格ベース人間行動認識フレームワークNoiseEraSAR
骨格データによる行動認識で問題となるラベルノイズに対処するため、サンプル選択・共教示・クロスモーダルMoEを統合したNoiseEraSARを提案し、ベンチマークで最高性能を達成した。
原題: Skeleton-Based Human Action Recognition with Noisy Labels ／ Yi Xu, Kunyu Peng, Di Wen 他
日本語で読む → - 論文安全制御制御
潜在リスクに対応する文脈認識型LLM安全制御
LLM・数値最適化・モデル予測制御を組み合わせ、潜在リスクを考慮したサブタスク分解と多段階学習でロボットアームや自動運転の安全な制御を実現するフレームワークを提案。
原題: Context-aware LLM-based Safe Control Against Latent Risks ／ Xiyu Deng, Quan Khanh Luu, Anh Van Ho 他
日本語で読む → - 論文タスク計画ロボティクス
MLDT: オープンソース大規模言語モデルによる複雑な長期ロボットタスク計画のための多段階分解
目標・タスク・行動の3段階に分解し、目標に敏感なコーパス生成と指示チューニングでオープンソースLLMの長期ロボットタスク計画能力を高める手法を提案。
原題: MLDT: Multi-Level Decomposition for Complex Long-Horizon Robotic Task Planning with Open-Source Large Language Model ／ Yike Wu, Jiatao Zhang, Nan Hu 他
日本語で読む → - 論文クラウドロボティクスロボティクス
RoboKube: ロボティクスにおけるクラウドネイティブ進化の新基盤の確立
Kubernetesエコシステムを基盤に、ROSアプリケーションをクラウド化してデバイス・クラウド間で共通プラットフォームを構築する適応型フレームワークRoboKubeを提案し、遠隔操作テストベッドで実証した。
原題: RoboKube: Establishing a New Foundation for the Cloud Native Evolution in Robotics ／ Yu Liu, Aitor Hernandez Herranz, Roberto C. Sundin
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
軟体ロボットハンドの自動設計反復のための設計と制御の共最適化
遺伝的アルゴリズムと方策転移を組み合わせ、約400の軟体ロボットハンド設計の制御方策を学習し、把持品質を評価して設計を最適化。実世界のテレオペレーションで検証し、シミュレーションの有効性を示した。
原題: Design and Control Co-Optimization for Automated Design Iteration of Dexterous Anthropomorphic Soft Robotic Hands ／ Pragna Mannam, Xingyu Liu, Ding Zhao 他
日本語で読む → - 論文テスト自動化cs.SE
無人航空機システムの自動システムレベルテスト
モデルベーステストとAIを組み合わせ、UASのシステムレベルテストシナリオを自動生成・実行・評価するAITesterを提案し、UAVオートパイロットとGCSコックピット表示システムで有効性を実証した。
原題: Automated System-level Testing of Unmanned Aerial Systems ／ Hassan Sartaj, Asmar Muqeet, Muhammad Zohaib Iqbal 他
日本語で読む → - 論文HRI/安全性ロボティクス
四足歩行ロボットとの遭遇時における人間のストレス反応と知覚された安全性
四足歩行ロボットとの遭遇が人間の生理的ストレスに与える影響を調査し、複数ロボットやナビゲーション行動がストレスを増加させることを明らかにした。
原題: Human Stress Response and Perceived Safety during Encounters with Quadruped Robots ／ Ryan Gupta, Hyonyoung Shin, Emily Norman 他
日本語で読む → - 論文ベンチマーク自然言語
MANGO: 大規模言語モデルのマッピングとナビゲーション能力を評価するベンチマーク
テキストベースの迷路探索における大規模言語モデルのマッピングとナビゲーション能力を評価するベンチマークMANGOを提案し、GPT-4でも人間には簡単な質問に苦戦することを示した。
原題: MANGO: A Benchmark for Evaluating Mapping and Navigation Abilities of Large Language Models ／ Peng Ding, Jiading Fang, Peng Li 他
日本語で読む → - 論文VLAロボティクス
RT-H: 言語による行動階層
低レベル動作を「腕を前に動かす」のような言語フレーズで表現し、タスクと行動の間に言語動作を介在させることで、多様なタスク間でデータを共有し、人間の言語介入による修正も可能にする模倣学習手法を提案。
原題: RT-H: Action Hierarchies Using Language ／ Suneel Belkhale, Tianli Ding, Ted Xiao 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
タスク指向の物体把持と再配置の視覚的模倣学習
物体の部分観測と形状変化に対応するため、点と物体間の複数空間特徴を暗黙的ニューラル場に符号化するMIMO表現を提案し、人間の実演動画から把持・再配置を模倣学習する枠組みを構築した。
原題: Visual Imitation Learning of Task-Oriented Object Grasping and Rearrangement ／ Yichen Cai, Jianfeng Gao, Christoph Pohl 他
日本語で読む → - 論文制御/ドローンレースロボティクス
MPCC++: 安全制約付き時間最適飛行のためのモデル予測輪郭制御
ドローンレース向けに、ゲート衝突を防ぐ空間制約と終端集合で安全性を保証し、実データから学習した空力・推力の残差項とベイズ最適化によるハイパーパラメータ調整を組み合わせたMPCC手法を提案した。
原題: MPCC++: Model Predictive Contouring Control for Time-Optimal Flight with Safety Constraints ／ Maria Krinner, Angel Romero, Leonard Bauersfeld 他
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