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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 → - 論文自動運転画像認識
M2DA: ドライバー注意を取り入れた自動運転向けマルチモーダル融合トランスフォーマ
LiDARと視覚の融合モジュールとドライバー注意を組み合わせ、複雑な交通状況で危険な対象を人間のように捉える自動運転モデルを提案し、CARLAで最先端性能を達成した。
原題: M2DA: Multi-Modal Fusion Transformer Incorporating Driver Attention for Autonomous Driving ／ Dongyang Xu, Haokun Li, Qingfan Wang 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 → - 論文軌道最適化ロボティクス
視野制約付き自律飛行のための大域的ヨーパラメータ化による軌道最適化
視野制約のあるドローンの軌道生成において、360度のヨー変化を可能にする大域的パラメータ化を提案し、特異点を回避しつつ制御努力を低減して最適化の実現可能性を向上させた。
原題: Trajectory Optimization with Global Yaw Parameterization for Field-of-View Constrained Autonomous Flight ／ Yuwei Wu, Yuezhan Tao, Igor Spasojevic 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
磁気マイクロロボットの非接触マニピュレーションのための効率的なモデル学習と適応追従制御
磁気マイクロロボットが回転して斥力を生み出し、対象物に触れずに押す非接触操作において、ニューラルネットで運動モデルを学習し、モデルベースの最適制御で対象物を時変軌道に追従させる手法を提案した。
原題: Efficient Model Learning and Adaptive Tracking Control of Magnetic Micro-Robots for Non-Contact Manipulation ／ Yongyi Jia, Shu Miao, Junjian Zhou 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 → - 論文自動運転ロボティクス
安全な自律性の確保：自動運転車の未来を切り開く
自動運転車の安全性証明の難しさを指摘し、動的リスク管理を統合したモジュール型自己適応型自律フレームワークの可能性を示した論文。
原題: Ensuring Safe Autonomy: Navigating the Future of Autonomous Vehicles ／ Patrick Wolf
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
オブジェクト合成可能なNeRFによる視覚のSim-to-Realギャップ解消
実画像から物体を抽出して新しいシーンに合成できるNeRFモデルCOV-NeRFを提案し、写実的な描画と多様な2D/3D教師信号を生成して視覚タスクのsim-to-realギャップを迅速に埋める。
原題: Closing the Visual Sim-to-Real Gap with Object-Composable NeRFs ／ Nikhil Mishra, Maximilian Sieb, Pieter Abbeel 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
人間とロボットの協調を可能にするインタラクティブ距離場マッピングと計画
動的物体に対応するガウス過程距離場をオンラインで更新し、勾配ベースの反応型プランナと統合することで、人間とロボットの安全な協調動作を実現するフレームワークを提案した。
原題: Interactive Distance Field Mapping and Planning to Enable Human-Robot Collaboration ／ Usama Ali, Lan Wu, Adrian Mueller 他
日本語で読む → - 論文飛行制御/モーフィングロボティクス
鳥に学ぶドローンの翼と尾翼の適応的モーフィングによる安定・耐障害・高効率飛行
鳥に倣ったモーフィング翼と尾翼を持つドローンに対し、全アクチュエータを活用する新しい姿勢制御器を提案し、外乱やアクチュエータ故障への耐性と、飛行中のベイズ最適化によるエネルギー効率向上を実現した。
原題: Adaptive morphing of wing and tail for stable, resilient, and energy-efficient flight of avian-informed drones ／ Simon L. Jeger, Valentin Wüest, Charbel Toumieh 他
日本語で読む → - 論文誘導制御ロボティクス
追跡者・タレット系の協調運動計画のための線形二次誘導則
車両と回転タレットの協調運動計画問題に対し、衝突三角形周りで線形化した最小努力型の誘導則を解析的に導出し、終端で視野・射程内に目標を捉える手法を提案した。
原題: Linear Quadratic Guidance Law for Joint Motion Planning of a Pursuer-Turret Assembly ／ Bhargav Jha, Shaunak Bopardikar, Alexander Von Moll 他
日本語で読む → - 論文VLAロボティクス
ViSaRL: 人間の顕著性に導かれた視覚強化学習
人間の視覚的注意（顕著性）を強化学習に組み込み、高次元画像入力からの効率的な視覚表現学習を実現し、サンプル効率・成功率・汎化性能を向上させた。
原題: ViSaRL: Visual Reinforcement Learning Guided by Human Saliency ／ Anthony Liang, Jesse Thomason, Erdem Bıyık
日本語で読む → - 論文マルチエージェント強化学習cs.MA
合同実演を超えて：効率的なマルチエージェント強化学習のための個別専門家ガイダンス
各エージェント個別の専門家実演を選択的に活用し、協調行動を学習するマルチエージェント強化学習手法PegMARLを提案。
原題: Beyond Joint Demonstrations: Personalized Expert Guidance for Efficient Multi-Agent Reinforcement Learning ／ Peihong Yu, Manav Mishra, Alec Koppel 他
日本語で読む → - 論文制御/時相論理制御
コントローラネットワークドロップアウトによる時相論理タスクの学習ベース方策最適化のスケーリング
DT-STLで表された長期タスクを満たすフィードバック制御器を学習する際、RNNの勾配消失・爆発問題に対処するため、コントローラネットワークドロップアウトに基づく勾配近似アルゴリズムを提案した。
原題: Scaling Learning based Policy Optimization for Temporal Logic Tasks by Controller Network Dropout ／ Navid Hashemi, Bardh Hoxha, Danil Prokhorov 他
日本語で読む → - 論文移動ロボットロボティクス
Skater: 空中と多様な地形で適応的に移動する新型バイモーダル双発ドローンロボット
双発ドローンに受動車輪を組み合わせ、飛行と地上走行を同じ推進系で行う軽量ロボットを開発し、滑りやすい路面でも安定して走行できる制御手法を実証した。
原題: Skater: A Novel Bi-modal Bi-copter Robot for Adaptive Locomotion in Air and Diverse Terrain ／ Junxiao Lin, Ruibin Zhang, Neng Pan 他
日本語で読む → - 論文3Dシーン理解ロボティクス
MASSTAR: 表面予測と補完のためのマルチモーダル大規模シーンデータセットと汎用ツールチェーン
複雑な3D環境から高品質なシーンモデルとマルチモーダル情報を効率的に抽出するツールチェーンを開発し、1000以上のシーンモデルを含む大規模データセットを構築した。
原題: MASSTAR: A Multi-Modal and Large-Scale Scene Dataset with a Versatile Toolchain for Surface Prediction and Completion ／ Guiyong Zheng, Jinqi Jiang, Chen Feng 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
視覚的選好推論：卓上物体操作における画像列に基づく選好推論
卓上物体操作において、連続する画像列から人間の視覚的選好を推論するChain-of-Visual-Residuals（CoVR）手法を提案し、シミュレーションと実環境で有効性を示した。
原題: Visual Preference Inference: An Image Sequence-Based Preference Reasoning in Tabletop Object Manipulation ／ Joonhyung Lee, Sangbeom Park, Yongin Kwon 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
DBPF: 動的ビンピッキングのための効率的で堅牢なフレームワーク
移動する物体や障害物がある動的環境で、吸着姿勢選択と速度マッチング・回避・再探索を組み合わせ、衝突ゼロで84%の成功率を達成するビンピッキングフレームワークを提案。
原題: DBPF: A Framework for Efficient and Robust Dynamic Bin-Picking ／ Yichuan Li, Junkai Zhao, Yixiao Li 他
日本語で読む → - 論文ビジュアルオドメトリロボティクス
深層学習ビジュアルオドメトリにおける一貫した共分散推定の設計
単眼ビジュアルオドメトリの深層学習モデルに対して、暗黙層上の因子グラフを定式化することで相対共分散を推定し、EUROCデータセットでその一貫性を実証した論文。
原題: On Designing Consistent Covariance Recovery from a Deep Learning Visual Odometry Engine ／ Jagatpreet Singh Nir, Dennis Giaya, Hanumant Singh
日本語で読む → - 論文触覚ロボティクス
スケーラブルなシミュレーション誘導型柔軟触覚フィンガー設計
GelSight Fin Rayセンサの設計を高速化するため、有限要素法と物理ベースレンダリングを組み合わせたシミュレーションフレームワークを提案し、ゲルパッド形状や照明条件などの設計選択を調査した。
原題: Scalable, Simulation-Guided Compliant Tactile Finger Design ／ Yuxiang Ma, Arpit Agarwal, Sandra Q. Liu 他
日本語で読む → - 論文BEVセグメンテーションロボティクス
BEVCar: カメラとレーダーの融合によるBEVマップと物体セグメンテーション
カメラと車載レーダーを融合し、生のレーダーデータを点ベースで符号化して画像特徴のBEV空間への持ち上げを初期化することで、悪天候や夜間でも頑健なBEV物体・マップセグメンテーションを実現した。
原題: BEVCar: Camera-Radar Fusion for BEV Map and Object Segmentation ／ Jonas Schramm, Niclas Vödisch, Kürsat Petek 他
日本語で読む → - 論文軌道予測画像認識
認証付き人間軌道予測
敵対的入力や不完全な観測に対して保証されたロバスト性を持つ軌道予測手法を提案し、拡散ベースの軌道デノイザで性能低下を抑え、新しい認証性能指標を導入した。
原題: Certified Human Trajectory Prediction ／ Mohammadhossein Bahari, Saeed Saadatnejad, Amirhossein Askari Farsangi 他
日本語で読む → - 論文手順計画/検索拡張画像認識
RAP: 指示動画における適応的手順計画のための検索拡張プランナー
指示動画から手順の長さを固定せずに行動系列を生成する適応的手順計画タスクを提案し、自己回帰モデルと外部メモリによる検索拡張で時間的関係を考慮しつつ弱教師あり学習で注釈コストを抑えるRAPを開発した。
原題: RAP: Retrieval-Augmented Planner for Adaptive Procedure Planning in Instructional Videos ／ Ali Zare, Yulei Niu, Hammad Ayyubi 他
日本語で読む → - 論文HRI教育ロボティクス
ヒューマンロボットインタラクション入門：多角的視点からの導入コース
HRIの入門コースを設計し、ステークホルダー分析から実証評価まで、定性・設計・計算・定量の手法を統合して教える内容を提案した。
原題: Introduction to Human-Robot Interaction: A Multi-Perspective Introductory Course ／ Tom Williams
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