論文
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: 2024/2/1 ／ 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 →- 論文マニピュレーションロボティクス
Hefty：農業向けマニピュレーションを推進するモジュール式再構成可能ロボット
農業向けのマニピュレーションタスクに対応するため、移動・センサ・電源・計算・治具取付をモジュール化した再構成可能ロボットHeftyを設計・統合し、5つの実応用構成で有効性を示した論文。
原題: Hefty: A Modular Reconfigurable Robot for Advancing Robot Manipulation in Agriculture ／ Dominic Guri, Moonyoung Lee, Oliver Kroemer 他
日本語で読む → - 論文屋内ナビゲーションロボティクス
AINS: 単眼カメラとライン色識別による低コスト屋内ナビゲーション
単眼カメラのみで床のライン色を識別し、高価なセンサを使わずに自律走行車の屋内ナビゲーションを低コストで実現する手法を提案した。
原題: AINS: Affordable Indoor Navigation Solution via Line Color Identification Using Mono-Camera for Autonomous Vehicles ／ Nizamuddin Maitlo, Nooruddin Noonari, Kaleem Arshid 他
日本語で読む → - 論文模倣学習ロボティクス
多様な行動に向けて：人間のデモンストレーションを用いた模倣学習のベンチマーク
人間のデモに見られる多様な行動（マルチモーダル分布）を模倣学習モデルがどれだけ獲得・再現できるかを評価するためのシミュレーションベンチマーク環境とデータセット（D3IL）を提案し、多様性を定量化する指標を導入した。
原題: Towards Diverse Behaviors: A Benchmark for Imitation Learning with Human Demonstrations ／ Xiaogang Jia, Denis Blessing, Xinkai Jiang 他
日本語で読む → - 論文群制御ロボティクス
信頼できる協力エコシステムの設計が新宇宙探査時代の鍵
宇宙探査におけるマルチロボットシステムの協力を促進するため、分散型台帳技術（DLT）の経済的利点と技術的欠点を比較し、地図探査のためのDLT駆動型異種MRSを提案する。
原題: Designing Trustful Cooperation Ecosystems is Key to the New Space Exploration Era ／ Renan Lima Baima, Loïck Chovet, Johannes Sedlmeir 他
日本語で読む → - 論文水中ロボットロボティクス
屋内実験用小型水中ロボットとデータ収集システムの設計
3Dプリントと低コスト部品で作製した小型水中ロボットと、天井カメラによる屋内データ収集システムを開発し、浮力制御や平面運動の実験で性能を検証した。
原題: Design of a Miniature Underwater Vehicle and Data Collection System for Indoor Experimentation ／ Jacob Herbert, Artur Wolek
日本語で読む → - 論文群制御cs.MA
生涯マルチエージェント経路探索のためのガイダンスグラフ最適化
生涯マルチエージェント経路探索のスループットを向上させるため、ガイダンスをグラフの辺重みとして表現し、自動最適化する2つの手法を提案した。
原題: Guidance Graph Optimization for Lifelong Multi-Agent Path Finding ／ Yulun Zhang, He Jiang, Varun Bhatt 他
日本語で読む → - 論文通信/ネットワークロボティクス
ロボティクス応用におけるリアルタイム制約維持のための環境認識型動的5G QoS
5G対応UAVが状況に応じて優先度の異なるQoSデータフローを動的に切り替える枠組みを提案し、実機の5G SA網で有効性を検証した。
原題: Environmental Awareness Dynamic 5G QoS for Retaining Real Time Constraints in Robotic Applications ／ Gerasimos Damigos, Akshit Saradagi, Sara Sandberg 他
日本語で読む → - 論文VLA画像認識
CLIP-Loc: 物体ベース地図におけるグローバル位置推定のためのマルチモーダルランドマーク対応付け
物体ベース地図とカメラ画像を用いたグローバル位置推定において、ランドマークに自然言語記述を付与し、視覚言語モデルで画像観測との概念的類似度に基づく対応付けを行うことで、従来法より高精度かつ少ない反復で位置推定を実現した。
原題: CLIP-Loc: Multi-modal Landmark Association for Global Localization in Object-based Maps ／ Shigemichi Matsuzaki, Takuma Sugino, Kazuhito Tanaka 他
日本語で読む → - 論文マルチオブジェクト追跡画像認識
不確実性を考慮したマルチオブジェクト追跡
物体検出の位置不確実性を追跡に活用し、IDスイッチを約19%削減、mMOTAを2-3%改善する手法を提案。
原題: UncertaintyTrack: Exploiting Detection and Localization Uncertainty in Multi-Object Tracking ／ Chang Won Lee, Steven L. Waslander
日本語で読む → - 論文VLAロボティクス
LLM/VLM制御ロボティクスの脆弱性
LLMやVLMで制御されるロボットが入力のわずかな変化に弱く、タスク成功率が最大22.2%低下することを実験で示した研究。
原題: On the Vulnerability of LLM/VLM-Controlled Robotics ／ Xiyang Wu, Souradip Chakraborty, Ruiqi Xian 他
日本語で読む → - 論文群制御HCI
スウォームボディ：身体化された群ロボット
群ロボットを身体の一部として機能させ、その形状や密度、部位とロボットの対応を動的に変化させる「身体化群ロボット」の概念を提案し、VRと実機実験で身体化に影響する要因を調査した。
原題: Swarm Body: Embodied Swarm Robots ／ Sosuke Ichihashi, So Kuroki, Mai Nishimura 他
日本語で読む → - 論文SLAM画像認識
NeRFと3DガウシアンスプラッティングがSLAMをどう変えるか：サーベイ
NeRFや3Dガウシアンスプラッティングを用いた最新のSLAM研究を、背景・発展経緯・強み・限界まで初めて包括的にまとめたサーベイ論文。
原題: How NeRFs and 3D Gaussian Splatting are Reshaping SLAM: a Survey ／ Fabio Tosi, Youmin Zhang, Ziren Gong 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
押し・把持・投擲の相乗効果を活用した混雑環境での物体操作
強化学習により、押して対象物を分離し、把持し、カゴへ投げ入れる一連の動作を連携させ、混雑環境での物体操作成功率80%以上を実現した研究。
原題: Harnessing the Synergy between Pushing, Grasping, and Throwing to Enhance Object Manipulation in Cluttered Scenarios ／ Hamidreza Kasaei, Mohammadreza Kasaei
日本語で読む → - 論文交通シミュレーションロボティクス
自動運転車向け新ループ型道路トポロジーのシミュレーション分析
交差点を排除した一方向ループ状の新道路網「Zonal Road Topology」を提案し、SUMOとMATLAB/Simulinkで従来道路と比較して走行効率・安全性・エネルギー・容量を評価した。
原題: Simulation-based Analysis of a Novel Loop-based Road Topology for Autonomous Vehicles ／ Stefan Ramdhan, Winnie Trandinh, Sathurshan Arulmohan 他
日本語で読む → - 論文自己位置推定画像認識
ロバストな視覚的自己位置推定のための意味的オブジェクトレベルモデリング
物体検出から得られる楕円体表現の精度不足を解消するため、自動的なオブジェクトレベルのボクセルモデリングと2D楕円・3D楕円体の投影特性を活かした姿勢最適化を提案し、視覚SLAMに統合して新規視点へのロバスト性を向上させた。
原題: Semantic Object-level Modeling for Robust Visual Camera Relocalization ／ Yifan Zhu, Lingjuan Miao, Haitao Wu 他
日本語で読む → - 論文マルチロボット協調ロボティクス
宇宙へ行こう：微小重力下でのエージェント駆動型人間・マルチロボット協調
微小重力環境での人間と複数ロボットの協調作業を学習するシステムSpaceAgents-1を提案し、基盤モデルによる階層型マルチエージェント構成で長期的な協調タスクを実現した。
原題: We Choose to Go to Space: Agent-driven Human and Multi-Robot Collaboration in Microgravity ／ Miao Xin, Zhongrui You, Zihan Zhang 他
日本語で読む → - 論文VLAロボティクス
異なる身体を持つロボット間の学習限界を探る：操作とナビゲーション
ナビゲーションと操作という異なるタスクのデータを同一の目標条件付きポリシーで共同学習させ、多様な機体間での転移や未知の機体へのゼロショット制御が可能かを検証した。
原題: Pushing the Limits of Cross-Embodiment Learning for Manipulation and Navigation ／ Jonathan Yang, Catherine Glossop, Arjun Bhorkar 他
日本語で読む → - 論文群制御AI
複数UAVミッション計画支援のための多基準意思決定手法の再検討
複数UAVのミッション計画において、多数の最適解をランキング・絞り込みする意思決定支援システムを構築し、各種MCDM手法（ファジィ含む）を専門家評価で比較した。
原題: A revision on Multi-Criteria Decision Making methods for Multi-UAV Mission Planning Support ／ Cristian Ramirez-Atencia, Victor Rodriguez-Fernandez, David Camacho
日本語で読む → - 論文自己位置推定・マッピングロボティクス
uPLAM: 知覚の不確かさを活用したロバストなパノプティック自己位置推定とマッピング
パノプティックCNNの画素ごとの不確かさを確率的な自己位置推定・マッピングに統合し、より正確な地図と位置推定を実現する手法を提案。評価用データセットも公開。
原題: uPLAM: Robust Panoptic Localization and Mapping Leveraging Perception Uncertainties ／ Kshitij Sirohi, Daniel Büscher, Wolfram Burgard
日本語で読む → - 論文移動マニピュレーションロボティクス
人間の全身移動操作スキルを移動マニピュレータへ転移する学習と最適化の統合フレームワーク
人間の移動と操作を滑らかに切り替える全身動作を視覚システムで計測し、手首と骨盤の軌道をカーネル化運動プリミティブで学習して階層型二次計画制御に渡すことで、移動マニピュレータに転移する枠組みを提案した。
原題: A Combined Learning and Optimization Framework to Transfer Human Whole-body Loco-manipulation Skills to Mobile Manipulators ／ Jianzhuang Zhao, Francesco Tassi, Yanlong Huang 他
日本語で読む → - 論文動作予測ロボティクス
リカレントニューラルネットワークで強化した無香料カルマンフィルタによる人間の動作予測
人間の腕の力学モデルとRNNを組み合わせ、将来の筋力と動作を予測して無香料カルマンフィルタの入力とし、不確かさに応じてノイズを適応調整することで製造現場での人間動作予測精度を高めた研究。
原題: A Recurrent Neural Network Enhanced Unscented Kalman Filter for Human Motion Prediction ／ Wansong Liu, Sibo Tian, Boyi Hu 他
日本語で読む → - 論文軌道予測ロボティクス
Transformerネットワークを用いた自動運転のための軌道予測
周囲エージェントの軌道予測にTransformerベースのマルチモーダル枠組みを提案し、意味地図を畳み込みで取り込むとともに、道路外の非現実的な予測を罰する補助損失を導入してLyft l5kitで最高性能を達成した。
原題: Trajectory Prediction for Autonomous Driving Using a Transformer Network ／ Zhenning Li, Hao Yu
日本語で読む → - 論文SLAMロボティクス
Khronos: 動的環境における時空間メトリック・セマンティックSLAMの統一的アプローチ
動的環境でロボットの姿勢推定と環境の密な時空間マップ構築を同時に行う枠組みを提案し、短期動態と長期変化を階層的に扱うKhronosを実装した。
原題: Khronos: A Unified Approach for Spatio-Temporal Metric-Semantic SLAM in Dynamic Environments ／ Lukas Schmid, Marcus Abate, Yun Chang 他
日本語で読む → - 論文自動運転機械学習
自動運転における基盤モデルに関するサーベイ
自動運転分野における基盤モデルの活用を40本以上の論文を通じて整理し、LLM・視覚基盤モデル・マルチモーダルモデルの役割と課題、今後の研究方向をまとめたサーベイ。
原題: A Survey for Foundation Models in Autonomous Driving ／ Haoxiang Gao, Zhongruo Wang, Yaqian Li 他
日本語で読む → - 論文シーングラフロボティクス
信念シーングラフ：期待値計算による部分シーンの物体拡張
部分的な3Dシーングラフに、学習した期待値に基づいて関連物体ノードを追加する「信念シーングラフ」を提案し、ロボットのタスク計画を効率化する。
原題: Belief Scene Graphs: Expanding Partial Scenes with Objects through Computation of Expectation ／ Mario A. V. Saucedo, Akash Patel, Akshit Saradagi 他
日本語で読む → - 論文模倣学習ロボティクス
拡散モデルとDAggerの融合：ハンドアイ模倣学習の強化
拡散モデルで失敗状態のデータを合成し、DAggerの高コストを回避して少ないデモからロバストなハンドアイ模倣学習を実現した。
原題: Diffusion Meets DAgger: Supercharging Eye-in-hand Imitation Learning ／ Xiaoyu Zhang, Matthew Chang, Pranav Kumar 他
日本語で読む → - 論文ナビゲーションロボティクス
エレベーターと階段を含む多階層ナビゲーション手法MuNES
気圧データから高度変化を推定してエレベーターと階段を含む単一の多階層地図を作成し、A*探索で最適な階間移動経路を計画する手法を提案した。
原題: MuNES: Multifloor Navigation Including Elevators and Stairs ／ Donghwi Jung, Chan Kim, Jae-Kyung Cho 他
日本語で読む → - 論文コボットロボティクス
会話とコンピュータビジョンを活用したコボットによる産業4.0統合アプローチ
コボットとAI、人間の協働を目指し、会話インタラクションとコンピュータビジョンを統合した産業向けアプローチを提案する。
原題: A novel integrated industrial approach with cobots in the age of industry 4.0 through conversational interaction and computer vision ／ Andrea Pazienza, Nicola Macchiarulo, Felice Vitulano 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
並列デジタルツインを用いた自動運転のための学習ベースNMPC適応
実行可能デジタルツインとブラックボックス最適化を活用し、NMPCのパラメータをオンラインで自動適応させるSim2Real手法を提案。実世界実験で追従性能を75%改善し、Sim2Realギャップを大幅に削減した。
原題: Learning Based NMPC Adaptation for Autonomous Driving using Parallelized Digital Twin ／ Jean Pierre Allamaa, Panagiotis Patrinos, Herman Van der Auweraer 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
学習した残差物理によるソフトロボットのSim-to-Real
シミュレーションと実機の誤差をニューラルネットで学習する残差物理手法を提案し、高自由度のソフトロボットにおいて従来のシステム同定を最大60%上回る精度を実現した。
原題: Sim-to-Real of Soft Robots with Learned Residual Physics ／ Junpeng Gao, Mike Yan Michelis, Andrew Spielberg 他
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