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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: 2023/10/1 ／ 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
大規模言語モデルによる汎化可能な長期的マニピュレーション
LLMを用いて新規物体や未見タスクに対応するためのプリミティブタスク条件を生成し、DMP軌道を調整することで長期的なロボットマニピュレーションを実現するフレームワークを提案した。
原題: Generalizable Long-Horizon Manipulations with Large Language Models ／ Haoyu Zhou, Mingyu Ding, Weikun Peng 他
日本語で読む → - 論文群制御cs.CE
保証付き・予測可能な多項式時間AGV経路計画
任意のグラフ上で任意の位置から任意の要求を満たすAGVの時刻表を、満たしやすい仮定の下で多項式時間で保証付き生成するアルゴリズムとデータ構造を提案し、地理的予約アルゴリズムをO(nm)からO(n)に改善した。
原題: Guaranteed, Predictable, Polynomial AGV Time-Pathing ／ James Forster
日本語で読む → - 論文歩行ロボティクス
主に運動学的なシステムのための適応的歩容モデリングと最適化
データ駆動モデリングと幾何力学を組み合わせた適応的同定手法で、主に運動学的な移動ロボットの歩容を効率的に最適化し、地形変化にも対応できることを示した。
原題: Adaptive Gait Modeling and Optimization for Principally Kinematic Systems ／ Siming Deng, Noah J. Cowan, Brian A. Bittner
日本語で読む → - 論文3D物体検出画像認識
自動運転車のための長距離3D物体検出に向けて
LiDARベースの3D物体検出の長距離性能を改善するため、距離別の専門家モデルと画像ベースの仮想点群拡張を比較検討した。
原題: Towards Long-Range 3D Object Detection for Autonomous Vehicles ／ Ajinkya Khoche, Laura Pereira Sánchez, Nazre Batool 他
日本語で読む → - 論文モデルベース強化学習/オフロード走行ロボティクス
運転の仕方に注意を払え：オフロード走行のための安全で適応的なモデルベース強化学習
システム同定トランスフォーマと適応的ダイナミクスモデルを組み合わせ、リスクを考慮したMPPI制御により、オフロード走行ロボットの安全性と適応性を両立させるモデルベース強化学習手法を提案した。
原題: Pay Attention to How You Drive: Safe and Adaptive Model-Based Reinforcement Learning for Off-Road Driving ／ Sean J. Wang, Honghao Zhu, Aaron M. Johnson
日本語で読む → - 論文触覚ロボティクス
視覚ベース触覚センサとニューラルネットワークによるマルチモーダル接触情報知覚システム
視覚ベース触覚センサの画像表現を深層ニューラルネットワークで解析し、単一センサで物体の分類・位置・姿勢・力を同時に推定するマルチモーダル接触知覚システムを開発した。
原題: A Vision-Based Tactile Sensing System for Multimodal Contact Information Perception via Neural Network ／ Weiliang Xu, Guoyuan Zhou, Yuanzhi Zhou 他
日本語で読む → - 論文UAVAI
AI搭載無人航空機の包括的レビュー：動向・ビジョン・課題
AIとUAVの融合に関する研究を網羅的に調査し、ナビゲーションや農業、災害対応などの応用動向と、倫理・安全・規制面の課題を整理したレビュー論文。
原題: A Comprehensive Review of AI-enabled Unmanned Aerial Vehicle: Trends, Vision , and Challenges ／ Osim Kumar Pal, Md Sakib Hossain Shovon, M. F. Mridha 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
時間刻み周波数が異なるスケールの物体に対するロボットマニピュレーションシミュレーションの現実性に与える影響
ロボットマニピュレーションシミュレーションにおいて、時間刻み周波数と物体スケールが精度に与える影響を評価し、小規模物体では高周波数化が精度向上に寄与することを示した。
原題: The Impact of Time Step Frequency on the Realism of Robotic Manipulation Simulation for Objects of Different Scales ／ Minh Q. Ta, Holly Dinkel, Hameed Abdul-Rashid 他
日本語で読む → - 論文VLAロボティクス
あなたにとって重要なものは何か？ロボット学習のための視覚表現アラインメントに向けて
人間のフィードバックを用いてロボットの視覚表現をユーザーの好みに合わせ、タスクに重要な要素を分離するRAPLを提案。X-MAGICALとロボットマニピュレーションで高いサンプル効率とゼロショット汎化を実現。
原題: What Matters to You? Towards Visual Representation Alignment for Robot Learning ／ Ran Tian, Chenfeng Xu, Masayoshi Tomizuka 他
日本語で読む → - 論文外骨格・バランス回復ロボティクス
ExoRecovery: ステッピング戦略に基づく下肢外骨格による押し出しからの回復
外乱に対する歩幅とタイミングをオンライン最適化し、人間らしい足軌道を生成して外骨格で協調的にバランス回復を行うフレームワークを提案し、シミュレーションと実験で有効性を検証した。
原題: ExoRecovery: Push Recovery with a Lower-Limb Exoskeleton based on Stepping Strategy ／ Zeynep Özge Orhan, Milad Shafiee, Vincent Juillard 他
日本語で読む → - 論文人間活動予測/タスク計画ロボティクス
GG-LLM: 大規模言語モデルを幾何学的に接地し、人間を考慮したタスク計画におけるゼロショット人間活動予測を実現
大規模言語モデルが持つ人間行動の世界知識を活用し、微調整なしで人間の次の行動を予測するとともに、その予測を環境のセマンティックマップ上の具体的な位置に結びつける手法を提案。人間を考慮したタスク計画に組み込むことで、望ましくない人とロボットのインタラクションを平均29.2%削減した。
原題: GG-LLM: Geometrically Grounding Large Language Models for Zero-shot Human Activity Forecasting in Human-Aware Task Planning ／ Moritz A. Graule, Volkan Isler
日本語で読む → - 論文SLAMロボティクス
SAGE-ICP: セマンティック情報を活用したICP
LiDARオドメトリにおいて、3D畳み込みネットワークで抽出したセマンティックラベルをボクセルダウンサンプリングやデータ対応付けなど登録処理全体に組み込み、大規模環境でも高精度かつリアルタイムに自己位置推定を行う手法を提案した。
原題: SAGE-ICP: Semantic Information-Assisted ICP ／ Jiaming Cui, Jiming Chen, Liang Li
日本語で読む → - 論文シーン表現ロボティクス
HIO-SDF: 階層的インクリメンタルオンライン符号付距離場
粗いボクセルグリッドと高解像度の局所情報を組み合わせてニューラルネットワークを訓練し、大規模環境の符号付距離場をオンラインで逐次更新できる階層的手法を提案した。
原題: HIO-SDF: Hierarchical Incremental Online Signed Distance Fields ／ Vasileios Vasilopoulos, Suveer Garg, Jinwook Huh 他
日本語で読む → - 論文軌道計画ロボティクス
適応的時空間ボクセルに基づく高速道路交通流における自動運転の軌道計画
動的環境に適応する時空間ボクセルで走行可能領域を構築し、二次計画法の枠組みを保ちながら軌道計画を最適化する手法を提案し、複雑な交通流での安全性を実証した。
原題: Adaptive Spatio-Temporal Voxels Based Trajectory Planning for Autonomous Driving in Highway Traffic Flow ／ Zhiqiang Jian, Songyi Zhang, Lingfeng Sun 他
日本語で読む → - 論文経路計画ロボティクス
自動運転車の人間選好経路計画のための曲線軌道モデル
人間ドライバーの経路選択の好みを反映したノード点を算出する線形ドライバーモデルを提案し、オイラー曲線ベースの曲線フィッティングに適用して、人間の平均的な曲線経路選択を再現できることを示した。
原題: Curve Trajectory Model for Human Preferred Path Planning of Automated Vehicles ／ Gergo Igneczi, Erno Horvath, Roland Toth 他
日本語で読む → - 論文群制御ロボティクス
想像上のポテンシャルゲームによる分散マルチエージェント相互作用生成
各エージェントが他者の行動を推定しながら想像上の協力ゲームを解く分散型ポテンシャルゲームの枠組みを提案し、衝突回避と協調を両立する人間らしい相互作用を生成できることを示した。
原題: Distributed Multi-agent Interaction Generation with Imagined Potential Games ／ Lingfeng Sun, Pin-Yun Hung, Changhao Wang 他
日本語で読む → - 論文軌道最適化ロボティクス
RETRO: 動的環境におけるリアルタイムロボット動作計画のための反応的軌道最適化
動的に変化する目的と確率的な運動ダイナミクスに対応するため、空間と時間の両次元で適応的に最適化する軌道最適化フレームワークRETROを提案し、計算複雑性を大幅に改善した。
原題: RETRO: Reactive Trajectory Optimization for Real-Time Robot Motion Planning in Dynamic Environments ／ Apan Dastider, Hao Fang, Mingjie Lin
日本語で読む → - 論文セマンティックセグメンテーション画像認識
DiffPrompter: 悪条件下でのセマンティックセグメンテーションのための微分可能な暗黙的視覚プロンプト
悪天候下でのセマンティックセグメンテーション精度を向上させるため、視覚プロンプトと潜在プロンプトを組み合わせた微分可能なプロンプティング機構を提案し、分布外シナリオでの性能向上を実証した。
原題: DiffPrompter: Differentiable Implicit Visual Prompts for Semantic-Segmentation in Adverse Conditions ／ Sanket Kalwar, Mihir Ungarala, Shruti Jain 他
日本語で読む → - 論文動作計画ロボティクス
両腕RRT動作計画を1秒で安全検証
多項式で表された動作計画が衝突しないことを、Sums-of-Squares最適化を用いて厳密かつ高速に証明する手法を提案し、12自由度の両腕動作計画を約1秒で検証した。
原題: Certifying Bimanual RRT Motion Plans in a Second ／ Alexandre Amice, Peter Werner, Russ Tedrake
日本語で読む → - 論文強化学習ロボティクス
宇宙機の衝突回避のための自律的意思決定計画：強化学習アプローチ
強化学習を用いて宇宙機の衝突回避の自律的意思決定を実現する手法を提案し、不確実性を考慮したPOMDPフレームワークでAIを訓練する。
原題: Spacecraft Autonomous Decision-Planning for Collision Avoidance: a Reinforcement Learning Approach ／ Nicolas Bourriez, Adrien Loizeau, Adam F. Abdin
日本語で読む → - 論文群制御ロボティクス
障害物環境下でケーブル吊り下げペイロードを運ぶマルチロータ群の運動力学プランニング
複数のドローンがケーブルで吊り下げた荷物を障害物環境で運ぶため、全ダイナミクスを考慮した階層的な運動計画手法を提案し、実機実験で有効性を示した。
原題: Kinodynamic Motion Planning for a Team of Multirotors Transporting a Cable-Suspended Payload in Cluttered Environments ／ Khaled Wahba, Joaquim Ortiz-Haro, Marc Toussaint 他
日本語で読む → - 論文ナビゲーション画像認識
LangNav: ナビゲーションの知覚表現としての言語
視覚情報を自然言語のキャプションに変換し、言語モデルでナビゲーション行動を選択する手法を提案。少ない専門家軌跡でも視覚特徴ベースの手法より高性能を示した。
原題: LangNav: Language as a Perceptual Representation for Navigation ／ Bowen Pan, Rameswar Panda, SouYoung Jin 他
日本語で読む → - 論文基盤モデルロボティクス
GRID: 汎用ロボット知能開発プラットフォーム
ロボットが物理世界を理解する基盤モデルを活用し、スキルを学習・組み合わせ・適応できる拡張性の高い開発プラットフォームGRIDを提案し、空中ロボットのシナリオで有効性を示した。
原題: GRID: A Platform for General Robot Intelligence Development ／ Sai Vemprala, Shuhang Chen, Abhinav Shukla 他
日本語で読む → - 論文サービスロボットロボティクス
ポーランドのカフェにおけるサービスロボットに対する顧客態度のフィールド調査
ポーランドのカフェ2店舗で遠隔操作ロボットNaoをバリスタ助手として配置し、顧客の行動観察・インタビュー・アンケートから、顧客がロボットに中立で不安を感じつつも完全には拒否していないことを明らかにした。
原題: A field study on Polish customers' attitude towards a service robot in a cafe ／ Maria Kiraga, Zofia Samsel, Bipin Indurkhya
日本語で読む → - 論文耐故障制御ロボティクス
プロペラ損傷の推定と適応から耐故障制御へ：クアッドロータのレジリエンス強化
プロペラ損傷を検知・補償するL1適応制御を提案し、損傷が深刻な場合は耐故障制御へシームレスに移行することで、クアッドロータの安全な飛行を実現した。
原題: From Propeller Damage Estimation and Adaptation to Fault Tolerant Control: Enhancing Quadrotor Resilience ／ Jeffrey Mao, Jennifer Yeom, Suraj Nair 他
日本語で読む → - 論文オプティカルフロー/ステレオ深度画像認識
UFD-PRiME: 画素レベルの剛体運動推定によるオプティカルフローとステレオ深度の教師なし同時学習
オプティカルフローとステレオ深度を教師なしで同時に学習し、画素ごとの3D剛体運動推定を組み合わせることで、動物体の動きも考慮した高精度なフロー推定を実現した。
原題: UFD-PRiME: Unsupervised Joint Learning of Optical Flow and Stereo Depth through Pixel-Level Rigid Motion Estimation ／ Shuai Yuan, Carlo Tomasi
日本語で読む → - 論文水中オドメトリロボティクス
屈折媒体対応のオンライン自己校正カメラモデルと水中オドメトリへの応用
水中などの屈折媒質に対応するため、エピポーラ拘束を利用して屈折率をオンラインで自己校正するカメラモデルを提案し、水中ロボットの視覚慣性オドメトリの精度と頑健性を向上させた。
原題: An Online Self-calibrating Refractive Camera Model with Application to Underwater Odometry ／ Mohit Singh, Mihir Dharmadhikari, Kostas Alexis
日本語で読む → - 論文自己モデリング画像認識
高自由度動的ニューラルフィールドによるロボット自己モデリングと動作計画
2D画像のみからロボットの運動学的自己モデルをニューラルフィールドで学習し、7自由度ロボットで動作計画に応用した研究。
原題: High-Degrees-of-Freedom Dynamic Neural Fields for Robot Self-Modeling and Motion Planning ／ Lennart Schulze, Hod Lipson
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
相互作用する物体の物性推定：Sum-GP-UCBによるベイズ最適化
複数の物体が相互作用するシーンから、各物体の物性パラメータをベイズ最適化で推定する手法を提案。報酬をシーンごとに分解し、部分評価で効率化した。
原題: Estimating Material Properties of Interacting Objects Using Sum-GP-UCB ／ M. Yunus Seker, Oliver Kroemer
日本語で読む → - 論文模倣学習機械学習
TAIL: 大規模事前学習モデルを用いた模倣学習のためのタスク特化型アダプタ
大規模事前学習モデルを新しいロボット制御タスクに効率的に適応させるため、LoRAなどのパラメータ効率の良いファインチューニング手法を比較し、TAILフレームワークを提案した論文。
原題: TAIL: Task-specific Adapters for Imitation Learning with Large Pretrained Models ／ Zuxin Liu, Jesse Zhang, Kavosh Asadi 他
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