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: 2023/11/1 ／ 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 →- 論文群制御cs.MA
大規模地図上のオンデマンド都市交通問題に対する近似マルチエージェント強化学習
大規模都市での自動運転タクシーの配車問題に対し、需要予測に基づいて地図を分割し、並列ロールアウトで計算コストを抑えつつ安定な準最適方策を実現する二段階アルゴリズムを提案した。
原題: Approximate Multiagent Reinforcement Learning for On-Demand Urban Mobility Problem on a Large Map (extended version) ／ Daniel Garces, Sushmita Bhattacharya, Dimitri Bertsekas 他
日本語で読む → - 論文アシスティブ・外骨格ロボティクス
脊髄損傷者向けテノデシス制御型手指外骨格の試作
脊髄損傷者（C6）の手の機能を補助するため、手首の動きを利用したテノデシス制御で把持力を調整できるロボット外骨格を試作し、把持・解放テストのスコアが1から11に改善した。
原題: Towards Tenodesis-Modulated Control of an Assistive Hand Exoskeleton for SCI ／ Joaquin Palacios, Alexandra Deli-Ivanov, Ava Chen 他
日本語で読む → - 論文ロボット知覚ロボティクス
視覚マルチタスク学習モデル向けマルチラベルアノテーション
物体検出・セグメンテーション・キーポイント抽出を同時に学習するマルチタスクモデル向けに、複数種類のアノテーションを統合フォーマットで出力できるラベリングツールと拡張ライブラリを提案し、ロボット知覚の2事例で実証した。
原題: Multi-label Annotation for Visual Multi-Task Learning Models ／ G. Sharma, A. Angleraud, R. Pieters
日本語で読む → - 論文自動運転機械学習
MUVO: 幾何学的表現を用いた自動運転のためのマルチモーダル生成ワールドモデル
カメラとLiDARを統合し、3D占有予測も行うマルチモーダルワールドモデルMUVOを提案し、センサ融合戦略の効果を実験的に評価した。
原題: MUVO: A Multimodal Generative World Model for Autonomous Driving with Geometric Representations ／ Daniel Bogdoll, Yitian Yang, Tim Joseph 他
日本語で読む → - 論文移動ロボットロボティクス
Otbotプロジェクト：全方向タイヤホイールロボットの動的モデリング、パラメータ同定、運動制御
従来の車輪で全方向移動を実現するロボット「Otbot」の動的モデルを構築し、パラメータ同定手法と軌道追従制御則を提案した。
原題: The Otbot project: Dynamic modelling, parameter identification, and motion control of an omnidirectional tire-wheeled robot ／ Pere Giró, Enric Celaya, Lluís Ros
日本語で読む → - 論文ソフトロボティクスロボティクス
データ駆動型パラメータ推定によるソフト空気圧アクチュエータの非線形モデリング
Ludwickの法則と最小二乗法によるパラメータ推定を組み合わせ、ソフト空気圧アクチュエータの非線形動的モデルを構築し、実験でその精度を検証した。
原題: Nonlinear Modeling for Soft Pneumatic Actuators via Data-Driven Parameter Estimation ／ Wu-Te Yang, Hannah Stuart, Burak Kurkcu 他
日本語で読む → - 論文群制御制御
グラフ強化学習による電動自律型オンデマンド交通システムのリアルタイム制御
電動自律型オンデマンド交通の配車・再配置・充電を、グラフニューラルネットワークを用いた強化学習と線形計画法の二段階構成でリアルタイムに最適化する手法を提案。
原題: Real-time Control of Electric Autonomous Mobility-on-Demand Systems via Graph Reinforcement Learning ／ Aaryan Singhal, Daniele Gammelli, Justin Luke 他
日本語で読む → - 論文VLAロボティクス
言語訂正からロボット操作のための汎化可能な知識を蒸留・検索する手法
大規模言語モデルを用いて、人間の言語による訂正フィードバックから汎化可能な知識を蒸留し、新しい環境で関連する経験を検索してロボット操作の性能を向上させるシステムDROCを提案した。
原題: Distilling and Retrieving Generalizable Knowledge for Robot Manipulation via Language Corrections ／ Lihan Zha, Yuchen Cui, Li-Heng Lin 他
日本語で読む → - 論文歩行ロボティクス
sEMGの多次元特徴学習による連続的な歩行モード予測
表面筋電位(sEMG)から空間・時間・周波数の多次元特徴を統合的に抽出する深層学習モデルDeep-STFを提案し、9種類の歩行モードと15種類の遷移を100〜500ms先まで高精度に連続予測できることを示した。
原題: Predicting Continuous Locomotion Modes via Multidimensional Feature Learning from sEMG ／ Peiwen Fu, Wenjuan Zhong, Yuyang Zhang 他
日本語で読む → - 論文言語グラウンディング自然言語
どっち？物体間の文脈と複数視点を活用した言語グラウンディング
似た物体を区別する言語指示から対象物体を選ぶ際、物体同士の比較情報と複数視点の画像を統合して推論するMAGiCを提案し、SNAREタスクで精度を改善した。
原題: Which One? Leveraging Context Between Objects and Multiple Views for Language Grounding ／ Chancharik Mitra, Abrar Anwar, Rodolfo Corona 他
日本語で読む → - 論文位置推定画像認識
CurriculumLoc: 多段階精緻化によるクロスドメイン地理的位置推定の強化
カリキュラム学習に着想を得て、意味的なシーン認識から幾何学的構造の検証へと段階的に精緻化する多段階パイプラインを提案し、クロスドメインの視覚的地理位置推定精度を向上させた。
原題: CurriculumLoc: Enhancing Cross-Domain Geolocalization through Multi-Stage Refinement ／ Boni Hu, Lin Chen, Runjian Chen 他
日本語で読む → - 論文人間-ロボット相互作用ロボティクス
人間-ロボット相互作用のためのマルチモーダル潜在ダイナミクス学習
人間同士の相互作用から潜在ダイナミクスを学習し、人間の観測からロボット動作を生成する手法を提案。ユーザー研究で人間らしさと精度が向上することを示した。
原題: Learning Multimodal Latent Dynamics for Human-Robot Interaction ／ Vignesh Prasad, Lea Heitlinger, Dorothea Koert 他
日本語で読む → - 論文VLA画像認識
GPT-4V(ision)と自動運転：視覚言語モデルの初期探索
自動運転への視覚言語モデルGPT-4Vの応用可能性を評価し、シーン理解や因果推論で優れる一方、方向認識や信号認識に課題があることを示した。
原題: On the Road with GPT-4V(ision): Early Explorations of Visual-Language Model on Autonomous Driving ／ Licheng Wen, Xuemeng Yang, Daocheng Fu 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
把持トルクを直接制御できる腹腔鏡用鉗子
ハンドル開度を把持トルクに変換する定トルク機構を組み込み、鉗子の把持力を直接操作できるようにした設計を提案した論文。
原題: Forceps with direct torque control ／ Zhuoqi Cheng
日本語で読む → - 論文マルチエージェント強化学習機械学習
経験の選択的共有でマルチエージェント強化学習を改善
各エージェントが訓練中に観測した遷移のうち関連性の高い少数の経験のみを他エージェントと共有する手法を提案し、分散型訓練を保ちつつ既存手法を上回る性能を示した。
原題: Selectively Sharing Experiences Improves Multi-Agent Reinforcement Learning ／ Matthias Gerstgrasser, Tom Danino, Sarah Keren
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
軟体・剛体連成と交差なし接触を実現するロボットマニピュレーションシミュレータZeMa
軟体と剛体の双方向連成・交差なし保証・摩擦接触を統合したシミュレータZeMaを提案し、IPC-GraspSim比で75倍高速に把持生成や強化学習を行い実機へ転移した。
原題: Intersection-free Robot Manipulation with Soft-Rigid Coupled Incremental Potential Contact ／ Wenxin Du, Siqiong Yao, Xinlei Wang 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
言語誘導ロボット把持：雑然環境におけるCLIPベースの参照把持合成
雑然とした室内環境で自然言語で指示された物体の把持姿勢を予測するベンチマークを構築し、CLIPを活用したエンドツーエンドモデルCROGを提案した。
原題: Language-guided Robot Grasping: CLIP-based Referring Grasp Synthesis in Clutter ／ Georgios Tziafas, Yucheng Xu, Arushi Goel 他
日本語で読む → - 論文移動ロボットロボティクス
翼支援斜面走行の動的モデリングと変形マルチモーダルロボット
鳥の翼支援斜面走行に着想を得て、スラスターホイール付き変形ロボットの動的モデルを導出し、非線形モデル予測制御で斜面走行を実現した。
原題: Dynamic modeling of wing-assisted inclined running with a morphing multi-modal robot ／ Eric Sihite, Alireza Ramezani, Morteza Gharib
日本語で読む → - 論文自動運転ロボティクス
深層学習によるエンドツーエンド自動運転：系統的レビュー
センサ入力から直接制御信号や軌道を出力するエンドツーエンド自動運転の機械学習手法を体系的にレビューし、分類・研究動向・課題と今後の方向性を整理した。
原題: End-to-end Autonomous Driving using Deep Learning: A Systematic Review ／ Apoorv Singh
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
FViT-Grasp: 高速ビジョントランスフォーマーを用いた物体把持
Fast Vision Transformer(FViT)を活用し、ロボットが物体を把持するための最適な把持点を高速かつ高精度に推定する手法を提案した研究。
原題: FViT-Grasp: Grasping Objects With Using Fast Vision Transformers ／ Arda Sarp Yenicesu, Berk Cicek, Ozgur S. Oguz
日本語で読む → - 論文LiDAR画像認識
UltraLiDAR：LiDAR補完と生成のためのコンパクト表現学習
LiDAR点群を離散的なコンパクト表現に符号化し、疎な点群を高密度化する補完と、多様でリアルな点群生成を実現するデータ駆動フレームワークを提案。
原題: UltraLiDAR: Learning Compact Representations for LiDAR Completion and Generation ／ Yuwen Xiong, Wei-Chiu Ma, Jingkang Wang 他
日本語で読む → - 論文群制御ロボティクス
ドローン群の戦略的協調：短期分散最適化と長期強化学習の融合
各ドローンが長期の強化学習で高レベル戦略を決め、短期の集合学習で分散的にセンシングと航法を調整するハイブリッド手法を提案し、都市モビリティデータで既存手法を上回る性能を示した。
原題: Strategic Coordination of Drones via Short-term Distributed Optimization and Long-term Reinforcement Learning ／ Chuhao Qin, Evangelos Pournaras
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
その場で適応：単一ライフでのロボット展開のための行動変調
事前学習した多様な行動の中から状況に応じて価値評価に基づき選択・適応し、テスト時の1エピソード内で人間の監督なしに動的に適応する手法ROAMを提案。実機四足歩行ロボットGo1でローラースケート装着時にも前進可能。
原題: Adapt On-the-Go: Behavior Modulation for Single-Life Robot Deployment ／ Annie S. Chen, Govind Chada, Laura Smith 他
日本語で読む → - 論文リハビリテーション/可動域解析ロボティクス
健常者と障害者の上肢可動域解析のための現実的な関節空間境界の学習
モーションキャプチャデータから上肢の解剖学的制約を満たす可動域境界をワンクラスSVMで学習し、健常者と障害者の能力を定量評価する障害指数を提案した。
原題: Learning Realistic Joint Space Boundaries for Range of Motion Analysis of Healthy and Impaired Human Arms ／ Shafagh Keyvanian, Michelle J. Johnson, Nadia Figueroa
日本語で読む → - 論文CAD自動化ロボティクス
CLS-CAD: Fusion 360でCADアセンブリを合成
Fusion 360のプラグインを開発し、部品に注釈を付けて型階層を管理し、アセンブリプログラムを合成することで、CADアセンブリ設計の反復作業を自動化する。
原題: CLS-CAD: Synthesizing CAD Assemblies in Fusion 360 ／ Constantin Chaumet, Jakob Rehof
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
物理制約を考慮した方策による柔軟マニピュレーション
物理制約の種類（直動・回転関節）に基づいて操作をグループ化し、様々な未見の柔軟マニピュレーションに適用可能な汎用方策を強化学習で訓練した。
原題: Constraint-aware Policy for Compliant Manipulation ／ Daichi Saito, Kazuhiro Sasabuchi, Naoki Wake 他
日本語で読む → - 論文群制御ロボティクス
仮想フェロモンによる実時間分散型インフラ不要の探索と目標追跡
仮想フェロモンを用いた分散制御と目標選択を組み合わせ、インフラのない未知環境で複数エージェントが協調して探索・追跡する手法を提案し、軽航空機マルチロボットシステムで実装した。
原題: Real-Time Distributed Infrastructure-free Searching and Target Tracking via Virtual Pheromones ／ Joseph Prince Mathew, Cameron Nowzari
日本語で読む → - 論文触覚ロボティクス
湾曲エラストマ接触における計測情報の周期的融合による視覚ベース触覚センシング
湾曲面エラストマの視覚触覚センサで生じる不均一な変形による触覚画像の歪みを、周波数領域での周期的融合戦略により補正し、接触情報の抽出精度と形状復元性能を向上させた研究。
原題: Cyclic Fusion of Measuring Information in Curved Elastomer Contact via Vision-Based Tactile Sensing ／ Zilan Li, Zhibin Zou, Weiliang Xu 他
日本語で読む → - 論文ROS 2統合ロボティクス
LBR-Stack: KUKA FRIをROS 2とPythonで統合しMed/IIWAロボットを制御
KUKAのFast Robot Interface (FRI)をROS 2とPythonで扱いやすくし、LBR Med/IIWAロボットのGazeboシミュレーションと実機通信を可能にするパッケージ群を提供。
原題: LBR-Stack: ROS 2 and Python Integration of KUKA FRI for Med and IIWA Robots ／ Martin Huber, Christopher E. Mower, Sebastien Ourselin 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
NOD-TAMP：ニューラル物体記述子による汎化可能な長期計画
少数の人間デモから短い操作軌道を抽出し、ニューラル物体記述子で適応させて組み合わせることで、多様な物体・シーンに汎化する長期接触操作を実現するTAMPベースの枠組みを提案。
原題: NOD-TAMP: Generalizable Long-Horizon Planning with Neural Object Descriptors ／ Shuo Cheng, Caelan Garrett, Ajay Mandlekar 他
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