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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: 2023/12/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集

• 論文リハビリテーション/筋電制御ロボティクス2023/12/1

  亜急性期脳卒中患者のリハビリテーションに向けた筋電制御による超冗長ロボットハンドの概念実証

  脳卒中患者の前腕伸筋の表面筋電位を解釈し、超冗長ロボットハンドSoftHand-Xを制御する枠組みを提案し、4名の患者で実現可能性を検証した。

  原題: EMG-based Control Strategies of a Supernumerary Robotic Hand for the Rehabilitation of Sub-Acute Stroke Patients: Proof of Concept ／ Marina Gnocco, Manuel G. Catalano, Giorgio Grioli 他

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• 論文動作計画ロボティクス2023/12/1

  重み付き最大化による多目的ロボット計画問題のスカラー化

  ロボットの動作計画で複数の目的を扱う際、従来の重み付き和ではなく重み付き最大を用いるコスト関数を提案し、連続・離散空間の計画アルゴリズムを開発して、より広いトレードオフ（パレート最適解）を発見できることを示した。

  原題: Scalarizing Multi-Objective Robot Planning Problems using Weighted Maximization ／ Nils Wilde, Stephen L. Smith, Javier Alonso-Mora

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• 論文飛行制御ロボティクス2023/12/1

  端到端制御ネットワークによる全方向性マイクロ航空機の飛行学習

  過剰駆動型チルトロータドローンの姿勢制御を強化学習で端到端に学習し、従来のモデルベース制御より外乱に強いことを示した。

  原題: Learning to Fly Omnidirectional Micro Aerial Vehicles with an End-To-End Control Network ／ Eugenio Cuniato, Olov Andersson, Helen Oleynikova 他

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• 論文マニピュレーションロボティクス2023/12/1

  密集した散乱環境における長期的ロボットマニピュレーションのための階層的視覚ポリシー学習

  密集した散乱環境での長期的なマニピュレーションタスクに向けて、高レベルポリシーとパラメータ化された行動プリミティブ（押す・掴む・置く）を組み合わせた視覚ベースの階層的ポリシーHCLMを提案し、行動クローニングと階層強化学習で訓練した。

  原題: Hierarchical Visual Policy Learning for Long-Horizon Robot Manipulation in Densely Cluttered Scenes ／ Hecheng Wang, Lizhe Qi, Bin Fang 他

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• 論文軌道生成ロボティクス2023/12/1

  クアッドロータドローンの最適軌道生成のための交互ピーク最適化法

  多項式の滑らかさと運動微分の制約を守りつつ、交互最適化で各軌道区間の時間配分と係数を調整し、最短時間の実行可能な軌道を生成する手法を提案した。

  原題: An alternating peak-optimization method for optimal trajectory generation of quadrotor drones ／ Wytze A. B. de Vries, Ming Li, Qirui Song 他

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• 論文マニピュレーションロボティクス2023/12/1

  モデル推定と性能調整を備えた視覚ベースロボットマニピュレーションのための適応形状サーボ制御

  弾性ロッドの形状操作において、ロボット・カメラ・対象物の事前知識を必要とせず、入出力データのみから適応カルマンフィルタとモデルフリー適応制御を用いて形状制御器を設計するフレームワークを提案した。

  原題: Adaptive Shape-Servoing for Vision-based Robotic Manipulation with Model Estimation and Performance Regulation ／ Fangqing Chen

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• 論文経路計画ロボティクス2023/12/1

  衝突検出を高速化する動作プリミティブによる経路計画

  バイアーク曲線を動作プリミティブとして用い、滑らかで接線連続な経路を保ちつつ衝突検出を高速化する経路計画手法を提案した。

  原題: Efficient Collision Detection Oriented Motion Primitives for Path Planning ／ Fabio DallaLibera, Shinya Abe, Takeshi Ando

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• 論文ヒューマノイド設計最適化ロボティクス2023/12/1

  遺伝的アルゴリズムと非線形最適化による複数人との人間工学的協働のためのヒューマノイドロボットの設計最適化

  遺伝的アルゴリズムと非線形最適化を組み合わせた二段階最適化により、複数人との協働作業における人間工学的指標を考慮したヒューマノイドロボットの設計手法を提案し、その有効性を検証した。

  原題: Codesign of Humanoid Robots for Ergonomy Collaboration with Multiple Humans via Genetic Algorithms and Nonlinear Optimization ／ Carlotta Sartore, Lorenzo Rapetti, Fabio Bergonti 他

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• 論文SLAMロボティクス2023/12/1

  スパースセンシング向け効率的2DグラフSLAM

  低消費電力でスパースかつノイズの多い測距センサのみを搭載したナノロボット向けに、グラフベースSLAMのフロントエンドとループ閉じ込みを改良し、高品質な地図をリアルタイムで構築する手法を提案した。

  原題: Efficient 2D Graph SLAM for Sparse Sensing ／ Hanzhi Zhou, Zichao Hu, Sihang Liu 他

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• 論文ITS/交通安全ロボティクス2023/12/1

  デジタルツインによる脆弱な道路利用者のための先制的安全アプリケーション：実世界ケーススタディ

  デジタルツイン技術とEncoder-Decoder LSTMを用いて歩行者・車両の将来軌道を予測し、衝突の危険を事前に警告する先制的安全システムを実世界データで検証した。

  原題: Digital Twin Technology Enabled Proactive Safety Application for Vulnerable Road Users: A Real-World Case Study ／ Erik Rua, Kazi Hasan Shakib, Sagar Dasgupta 他

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• 論文VLA画像認識2023/12/1

  EgoPlan-Bench：マルチモーダル大規模言語モデルの人間レベル計画能力を評価するベンチマーク

  一人称視点の実世界シナリオでMLLMの計画能力を評価するベンチマークEgoPlan-Benchを提案し、性能向上のための指示チューニングデータセットEgoPlan-ITも公開した。

  原題: EgoPlan-Bench: Benchmarking Multimodal Large Language Models for Human-Level Planning ／ Yi Chen, Yuying Ge, Yixiao Ge 他

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• 論文VLAロボティクス2023/12/1

  補助損失で事前学習した表現が身体性エージェントの計画に与える影響の理解

  探索軌跡への模倣学習が他の補助損失より下流の計画タスクで優れることを示し、補助損失の簡単な改良で計画能力が向上することを明らかにした。

  原題: Understanding Representations Pretrained with Auxiliary Losses for Embodied Agent Planning ／ Yuxuan Li, Luca Weihs

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• 論文経路計画ロボティクス2023/12/1

  視覚データ解析と最適化によるUAS構造物自動検査の経路計画

  ドローンの構造物検査で、損傷を見逃さない被覆制約を満たしつつ飛行時間を最小化する経路計画を、遺伝的アルゴリズムと貪欲法の二段階で解く手法を提案した。

  原題: UAS-based Automated Structural Inspection Path Planning via Visual Data Analytics and Optimization ／ Yuxiang Zhao, Benhao Lu, Mohamad Alipour

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• 論文セグメンテーションロボティクス2023/12/1

  EfficientPPS: ロボットマニピュレーションのための透明物体のパーツ認識型パノプティックセグメンテーション

  病院環境での透明・変形物体の把持に向け、パーツ単位のパノプティックセグメンテーションを行うニューラルネットEfficientPPSと、人手を減らす教師なしデータ収集・ラベリング手法を提案し、実環境データセットで評価した。

  原題: EfficientPPS: Part-aware Panoptic Segmentation of Transparent Objects for Robotic Manipulation ／ Benjamin Alt, Minh Dang Nguyen, Andreas Hermann 他

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• 論文制御/学習ロボティクス2023/12/1

  外部・内部変換可能モデル構造を持つ劣駆動バランスロボットのガウス過程に基づく学習制御

  劣駆動バランスロボットのEICモデル構造に対し、ガウス過程を用いたデータ駆動学習制御を提案し、PEICとNEICの2つの設計で追従とバランスを保証する。

  原題: Gaussian Process-Based Learning Control of Underactuated Balance Robots with an External and Internal Convertible Modeling Structure ／ Feng Han, Jingang Yi

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• 論文物体検索ロボティクス2023/12/1

  物理世界検索エンジンを用いた日常物体同定のためのランク学習アプローチ

  家庭内サービスロボットが複雑な指示から対象物体をランク付けして提示するLTRPOタスクを提案し、クロスモーダルなエンコーダを組み合わせたMultiRankItで精度を向上させた。

  原題: Learning-To-Rank Approach for Identifying Everyday Objects Using a Physical-World Search Engine ／ Kanta Kaneda, Shunya Nagashima, Ryosuke Korekata 他

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• 論文クロスモーダル位置推定ロボティクス2023/12/1

  LIP-Loc: LiDAR画像事前学習によるクロスモーダル位置推定

  画像とLiDAR点群のペアを対照学習で結びつけ、LiDAR地図上でのグローバルな視覚的位置推定をゼロショットで実現する手法を提案。

  原題: LIP-Loc: LiDAR Image Pretraining for Cross-Modal Localization ／ Sai Shubodh Puligilla, Mohammad Omama, Husain Zaidi 他

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• 論文模倣学習画像認識2023/12/1

  PhysHOI: 物理ベースの動的人間-物体インタラクション模倣

  タスク固有の報酬設計なしに、人間と物体の動的なインタラクションを物理シミュレーション上で模倣する手法を提案し、バスケットボールスキルを含むデータセットで検証した。

  原題: PhysHOI: Physics-Based Imitation of Dynamic Human-Object Interaction ／ Yinhuai Wang, Jing Lin, Ailing Zeng 他

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• 論文VLAロボティクス2023/12/1

  SARA-RT: 自己適応型ロバストアテンションによるロボティクストランスフォーマーのスケーリング

  ロボット搭載向けに、事前学習済みまたは微調整済みのトランスフォーマーポリシーを線形アテンションに変換する「アップトレーニング」を提案し、RT-2や点群トランスフォーマーを高速化した。

  原題: SARA-RT: Scaling up Robotics Transformers with Self-Adaptive Robust Attention ／ Isabel Leal, Krzysztof Choromanski, Deepali Jain 他

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• 論文6D姿勢推定画像認識2023/12/1

  FoundationPose：新規物体の統合的な6D姿勢推定と追跡

  CADモデルまたは少数の参照画像があれば、微調整なしで未知物体の6D姿勢推定と追跡を行える基盤モデルを提案。大規模合成データとLLM活用で高い汎化性能を実現した。

  原題: FoundationPose: Unified 6D Pose Estimation and Tracking of Novel Objects ／ Bowen Wen, Wei Yang, Jan Kautz 他

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• 論文ナビゲーションロボティクス2023/12/1

  SPOC: シミュレーションでの最短経路模倣による実世界での効果的なナビゲーションと操作

  シミュレーション内の最短経路プランナーを模倣することで、RGBのみを用いて実世界でナビゲーション・探索・物体操作ができるエージェントを訓練した研究。

  原題: SPOC: Imitating Shortest Paths in Simulation Enables Effective Navigation and Manipulation in the Real World ／ Kiana Ehsani, Tanmay Gupta, Rose Hendrix 他

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• 論文到達可能性解析制御2023/12/1

  活性化関数の最適化による高次元系でのDeepReach性能向上

  深層学習ベースの到達可能性解析DeepReachにおいて、活性化関数の選択を工夫することで高次元システムでの性能を改善し、9次元のマルチビークル衝突問題で有効性を示した。

  原題: Enhancing the Performance of DeepReach on High-Dimensional Systems through Optimizing Activation Functions ／ Qian Wang, Tianhao Wu

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• 論文群制御ロボティクス2023/12/1

  未知の非線形多様体におけるKoopman作用素理論を用いた軌道推定

  未知の2次元非線形多様体上でのリーダー・フォロワー型の列形成問題を軌道推定問題として捉え、Koopman作用素理論と拡張動的モード分解を用いてフォロワーの計測ベクトルを推定し非線形軌道を導く手法を提案した。

  原題: Trajectory Estimation in Unknown Nonlinear Manifold Using Koopman Operator Theory ／ Yanran Wang, Michael J. Banks, Igor Mezic 他

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• 論文模倣学習機械学習2023/12/1

  視覚観察によるドメイン適応模倣学習

  異なるドメインの専門家の視覚デモンストレーションから、ドメインに依存しない行動特徴を抽出して模倣学習を行う手法を提案した。

  原題: Domain Adaptive Imitation Learning with Visual Observation ／ Sungho Choi, Seungyul Han, Woojun Kim 他

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• 論文VLAロボティクス2023/12/1

  コネクテッド・自動運転車両制御のためのマルチエージェント強化学習：最近の進歩と今後の展望

  コネクテッド・自動運転車両（CAV）の制御におけるマルチエージェント強化学習（MARL）の応用を、プラトゥーニング・車線変更・無信号交差点などの制御次元ごとに整理し、シミュレーション基盤や課題、今後の方向性を包括的にレビューした論文。

  原題: Multi-Agent Reinforcement Learning for Connected and Automated Vehicles Control: Recent Advancements and Future Prospects ／ Min Hua, Dong Chen, Xinda Qi 他

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• 論文マニピュレーションロボティクス2023/12/1

  重力を考慮した把持生成：劣駆動ハンドのための暗黙的把持モード選択

  重力方向の外乱に耐えられる度合いをスコア化し、パワーグラスプを優先しつつプレシジョングラスプも選べる把持検出器を学習する手法を提案。データ生成パイプラインも構築し、シミュレーションと実機で特に重い物体での改善を確認。

  原題: Gravity-aware Grasp Generation with Implicit Grasp Mode Selection for Underactuated Hands ／ Tianyi Ko, Takuya Ikeda, Thomas Stewart 他

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• 論文マニピュレーションロボティクス2023/12/1

  立位移動支援デバイスのための体幹ベース制御インターフェース

  立位移動支援デバイス向けに、体幹の動きで操作するハンズフリー制御インターフェースを提案し、ジョイスティックと比較して操作性や物体運搬時の優位性を検証した。

  原題: Torso-Based Control Interface for Standing Mobility-Assistive Devices ／ Yang Chen, Diego Paez-Granados, Modar Hassan 他

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• 論文安全制御ロボティクス2023/12/1

  状態制約から制御バリア関数を設計するデータ駆動型安全制御手法

  ロボットなどの自律システムの安全性を保証するため、明示的な状態制約から制御バリア関数をデータ駆動で導出する手法を提案し、制御不変な安全集合を最大限近似する。

  原題: A Data-driven Method for Safety-critical Control: Designing Control Barrier Functions from State Constraints ／ Jaemin Lee, Jeeseop Kim, Aaron D. Ames

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• 論文自動運転/強化学習機械学習2023/12/1

  スケーリングこそが全て：JAXで高速化した強化学習による自動運転

  JAXで大規模強化学習システムを構築し、実走行データを用いたシミュレータ上で自動運転ポリシーを学習。規模拡大に伴い性能が向上し、失敗率を64%削減、走行進捗を25%改善した。

  原題: Scaling Is All You Need: Autonomous Driving with JAX-Accelerated Reinforcement Learning ／ Moritz Harmel, Anubhav Paras, Andreas Pasternak 他

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• 論文適応制御ロボティクス2023/12/1

  Metaplan：自律ロボットのための実行時アーキテクチャとタスク計画の共適応

  ロボットと環境のモデルおよびPDDLプランナを用いて、実行時にアーキテクチャとタスク計画を相互依存的に適応させるフレームワークMetaplanを提案し、水中・地上ロボットで有効性と再利用性を示した。

  原題: Runtime Architecture and Task Plan Co-Adaptation for Autonomous Robots with Metaplan ／ Jeroen M. Zwanepol, Gustavo Rezende Silva, Carlos Hernández Corbato

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