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: 2023/10/1 ／ 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 →- 論文自動運転評価AI
人間のリスク認知を取り入れた敵対的運転行動生成による自動運転車評価
人間のリスク認知を累積プロスペクト理論でモデル化し、強化学習で自動運転車を試す敵対的運転行動を生成する枠組みを提案し、HiL実験で有効性を示した。
原題: Adversarial Driving Behavior Generation Incorporating Human Risk Cognition for Autonomous Vehicle Evaluation ／ Zhen Liu, Hang Gao, Hao Ma 他
日本語で読む → - 論文対話型グラウンディングロボティクス
InViG: 50万件の人間-ロボット対話による対話型視覚的グラウンディングのベンチマーク
言語の曖昧さを含む対話を通じて対象物体を特定する対話型視覚的グラウンディングのための大規模データセットInViGを構築し、ベースライン手法を提案・評価した。
原題: InViG: Benchmarking Interactive Visual Grounding with 500K Human-Robot Interactions ／ Hanbo Zhang, Jie Xu, Yuchen Mo 他
日本語で読む → - 論文生体模倣マニピュレーションロボティクス
生体模倣最適化によるロボット肘・前腕システムの性能向上
人間の骨・軟骨・靭帯・腱を模倣した生体模倣型のロボット肘・前腕を設計し、可動域やトルク、耐荷重性能を評価した研究。
原題: Enhancing the Performance of a Biomimetic Robotic Elbow-and-Forearm System Through Bionics-Inspired Optimization ／ Haosen Yang, Guowu Wei, Lei Ren
日本語で読む → - 論文物理的人間-ロボットインタラクションロボティクス
物体パラメータのオンライン推定を伴う人間-ロボット協調作業のための物体認識インピーダンス制御
長尺物体を人間とロボットが協調して運搬・組立する際、物体パラメータをオンライン推定しながら物体認識型インピーダンス制御を行う統合フレームワークを提案した。
原題: Object-Aware Impedance Control for Human-Robot Collaborative Task with Online Object Parameter Estimation ／ Jinseong Park, Yong-Sik Shin, Sanghyun Kim
日本語で読む → - 論文歩行者軌道予測画像認識
自己中心視点の歩行者軌道予測に向けた新ベンチマークとスケール・運動考慮モデル
自己中心視点の歩行者軌道予測をシナリオ別に評価する新ベンチマークを提案し、マルチモーダル情報と自己運動・スケールを考慮した階層的モデルで最大40%の精度改善を達成した。
原題: A Novel Benchmarking Paradigm and a Scale- and Motion-Aware Model for Egocentric Pedestrian Trajectory Prediction ／ Amir Rasouli
日本語で読む → - 論文SLAM/ナビゲーションロボティクス
FHT-Map: 再位置推定と経路計画のための特徴ベース階層トポロジカルマップ
RGBカメラとLiDAR情報を統合し、メインノードとサポートノードからなる階層的トポロジカルマップを構築することで、再位置推定と経路計画の性能を向上させる手法を提案した。
原題: FHT-Map: Feature-based Hierarchical Topological Map for Relocalization and Path Planning ／ Kun Song, Wenhang Liu, Gaoming Chen 他
日本語で読む → - 論文最適制御機械学習
最適制御学習における陰関数微分の再検討
非凸・制約付き離散時間最適制御問題の軌道微分を陰関数定理で効率的に計算する新手法を提案し、従来法よりスケーラビリティと数値安定性を改善した。
原題: Revisiting Implicit Differentiation for Learning Problems in Optimal Control ／ Ming Xu, Timothy Molloy, Stephen Gould
日本語で読む → - 論文ナビゲーションロボティクス
PathRL: 深層強化学習による衝突回避のためのエンドツーエンド経路生成手法
深層強化学習でロボットの低レベル速度指令ではなく経路そのものを生成し、安定で滑らかな移動を実現するPathRLを提案した論文。
原題: PathRL: An End-to-End Path Generation Method for Collision Avoidance via Deep Reinforcement Learning ／ Wenhao Yu, Jie Peng, Quecheng Qiu 他
日本語で読む → - 論文運動計画ロボティクス
障害物を考慮した局所運動計画のためのニューラルポテンシャル場
ロボットの姿勢・障害物マップ・フットプリントから微分可能な衝突コストを出力するニューラルネットワークを提案し、MPCに組み込むことで滑らかで安全な局所経路計画を実現した。
原題: Neural Potential Field for Obstacle-Aware Local Motion Planning ／ Muhammad Alhaddad, Konstantin Mironov, Aleksey Staroverov 他
日本語で読む → - 論文マルチモーダル融合画像認識
潜在コンタクトを活用したカメラ-LiDAR融合による難条件下の場所認識
カメラとLiDARの相関を潜在コンタクトとして捉え、二段階パイプラインで融合する三チャネル場所記述子を提案し、視点・季節・シーン変化に頑健な場所認識を実現した。
原題: Camera-LiDAR Fusion with Latent Contact for Place Recognition in Challenging Cross-Scenes ／ Yan Pan, Jiapeng Xie, Jiajie Wu 他
日本語で読む → - 論文運動計画ロボティクス
人工ポテンシャル場を用いた自律地上車両の運動計画：レビュー
人工ポテンシャル場（APF）を用いた自律地上車両の運動計画に関する研究を、環境（静的/動的）や評価手法（実時間/シミュレーション）、改良手法の観点から整理・評価したレビュー論文。
原題: Motion Planning for Autonomous Ground Vehicles Using Artificial Potential Fields: A Review ／ Aziz ur Rehman, Ahsan Tanveer, M. Touseef Ashraf 他
日本語で読む → - 論文歩行ロボティクス
下肢ロボットシステムにおける歩行相分類のための知的アルゴリズム評価
下肢義肢・外骨格の歩行相検出アルゴリズムに関する系統的レビューで、2010〜2023年の論文を調査し、ヒューリスティック・閾値・振幅ゼロ交差法などの手法を比較評価した。
原題: Evaluating Intelligent Algorithms for Gait Phase Classification in Lower Limb Robotic Systems ／ Barath Kumar JK, Aswadh Khumar G S
日本語で読む → - 論文事故シナリオ生成ロボティクス
追突事故シナリオ生成のための先行車両運動モデリング
追突事故のシナリオ生成に向けて、先行車両の速度プロファイルを区分線形モデルでパラメータ化し、実データから多変量分布を構築して合成データを生成・検証した研究。
原題: Modeling Lead-vehicle Kinematics For Rear-end Crash Scenario Generation ／ Jian Wu, Carol Flannagan, Ulrich Sander 他
日本語で読む → - 論文人間-ロボット協調HCI
マルチモーダルな人間-ロボット協調探索における成功への道筋：分析とコーパス公開
遠隔地探索における人間とロボットのマルチモーダルな協調を分析し、写真要求が特定のエンティティの識別を改善することを発見。さらに、人間-ロボットコミュニケーションのコーパスSCOUTを公開した。
原題: Navigating to Success in Multi-Modal Human-Robot Collaboration: Analysis and Corpus Release ／ Stephanie M. Lukin, Kimberly A. Pollard, Claire Bonial 他
日本語で読む → - 論文マルチエージェント/予測ロボティクス
部分観測環境における相手選手位置のノイズ除去
RoboCup 2Dサッカーシミュレーションで、LSTMとDNNを用いて未観測の相手選手の位置を予測し、ノイズや部分観測による不正確さを軽減する手法を提案した論文。
原題: Denoising Opponents Position in Partial Observation Environment ／ Aref Sayareh, Aria Sardari, Vahid Khoddami 他
日本語で読む → - 論文歩行ロボティクス
滑りを伴う多脚ロボットの運動モデリングと実験的検証
滑りを伴う多脚ロボットの足の接触力を詳細に測定し、接触力と機体速度を予測するアルゴリズムを提案し、実験的に検証した。
原題: Modeling multi-legged robot locomotion with slipping and its experimental validation ／ Ziyou Wu, Dan Zhao, Shai Revzen
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
全身マニピュレーションのための計画誘導強化学習
モデルベース計画で生成した計画を強化学習の探索ガイドに用いるPGRLを提案し、柔軟な腕を持つ上半身ヒューマノイドPunyoで大きな箱を回転・持ち上げる全身マニピュレーションに適用した。
原題: Plan-Guided Reinforcement Learning for Whole-Body Manipulation ／ Mengchao Zhang, Jose Barreiros, Aykut Ozgun Onol
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
6自由度ロボットマニピュレータのための応用指向モータ・動作協調設計
6自由度マニピュレータの動作とモータ形状を応用タスクに合わせて同時最適化する協調設計手法を提案し、計算効率の良い2段階プロセスと微分可能シミュレータで実現した。
原題: Application-Oriented Co-Design of Motors and Motions for a 6DOF Robot Manipulator ／ Adrian Stein, Yebin Wang, Yusuke Sakamoto 他
日本語で読む → - 論文ロボット撮影/スタイル転移ロボティクス
CineTransfer: 単一の例からロボットに映画的な撮影スタイルを模倣させる
1本の参照動画から構図や被写界深度といった撮影スタイルを抽出し、ロボットカメラを制御して同じスタイルの映像を自律的に撮影するフレームワークを提案した。
原題: CineTransfer: Controlling a Robot to Imitate Cinematographic Style from a Single Example ／ Pablo Pueyo, Eduardo Montijano, Ana C. Murillo 他
日本語で読む → - 論文3Dマッピング/オープンボキャブラリ画像認識
Open-Fusion: リアルタイムなオープンボキャブラリ3Dマッピングとクエリ可能なシーン表現
RGB-Dデータから、事前学習済み視覚言語基盤モデルとTSDFを組み合わせ、追加学習なしでリアルタイムにオープンボキャブラリの3Dセマンティックマップを構築・クエリ可能にする手法を提案。
原題: Open-Fusion: Real-time Open-Vocabulary 3D Mapping and Queryable Scene Representation ／ Kashu Yamazaki, Taisei Hanyu, Khoa Vo 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-ロボット協調マニピュレーションのためのマルチフィデリティ・インピーダンス調整
過去の実験データを活用し、新しい操作者に最適なインピーダンスを効率的に探索する枠組みを提案。自己回帰ガウス過程により後悔の上限を改善し、モデル誤差への頑健性も示す。
原題: On Multi-Fidelity Impedance Tuning for Human-Robot Cooperative Manipulation ／ Ethan Lau, Vaibhav Srivastava, Shaunak D. Bopardikar
日本語で読む → - 論文ナビゲーションロボティクス
未知で混雑した環境におけるロボットナビゲーションのための幾何学的配慮型安全臨界局所反応コントローラ
ロボットの形状を多項式で表現し、安全制約をSOS近似とSDP緩和で解くことで、未知で混雑した環境でもリアルタイムに安全な軌道追従を実現する局所反応コントローラを提案した。
原題: Geometry-Aware Safety-Critical Local Reactive Controller for Robot Navigation in Unknown and Cluttered Environments ／ Yulin Li, Xindong Tang, Kai Chen 他
日本語で読む → - 論文センサフュージョンロボティクス
自動運転レースのためのマルチモーダルセンサフュージョンと物体追跡
拡張カルマンフィルタを用いて異種センサの検出を融合し、遅延補償により高速走行時の物体追跡精度を向上させる手法を提案。Indy Autonomous Challenge 2021などで実証。
原題: Multi-Modal Sensor Fusion and Object Tracking for Autonomous Racing ／ Phillip Karle, Felix Fent, Sebastian Huch 他
日本語で読む → - 論文軌道予測ロボティクス
協調情報を活用したグラフベース軌道予測
自動運転向けに、車車間通信などで得られる協調情報を組み込んだグラフニューラルネットワークによる軌道予測手法を提案し、協調情報がある場合に性能が大幅に向上することを示した。
原題: Graph-based Trajectory Prediction with Cooperative Information ／ Jan Strohbeck, Sebastian Maschke, Max Mertens 他
日本語で読む → - 論文強化学習/搬送制御/sim2real機械学習
ガラス搬送ロボットの強化学習によるフロー制御システム設計：物理シミュレーションに基づくアプローチ
ディスプレイ製造のガラス搬送ロボットを対象に、物理シミュレーション環境を構築し、強化学習で搬送スケジューリングを最適化する手法を提案し、実機ロボットで有効性を検証した。
原題: Reinforcement Learning of Display Transfer Robots in Glass Flow Control Systems: A Physical Simulation-Based Approach ／ Hwajong Lee, Chan Kim, Seong-Woo Kim
日本語で読む → - 論文ナビゲーションロボティクス
NoMaD: 目標マスク付き拡散ポリシーによるナビゲーションと探索
単一の拡散ポリシーで目標指向ナビゲーションと目標非依存探索を統合し、未知環境での移動ロボットの性能と衝突率を改善した。
原題: NoMaD: Goal Masked Diffusion Policies for Navigation and Exploration ／ Ajay Sridhar, Dhruv Shah, Catherine Glossop 他
日本語で読む → - 論文自動運転/合流/MPPIロボティクス
能動学習と双対モデル予測経路積分制御によるインタラクションを考慮した自動運転高速道路合流
ベイズ推論で周囲の人間ドライバーのモデルパラメータを能動的に学習しながら、モデル予測経路積分制御でインタラクティブな軌道を生成する合流手法を提案し、シミュレーションで有効性を示した。
原題: Active Learning with Dual Model Predictive Path-Integral Control for Interaction-Aware Autonomous Highway On-ramp Merging ／ Jacob Knaup, Jovin D'sa, Behdad Chalaki 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
観測マッピングと行動クローニングによる少数ショット方策転移フレームワーク
GANとサイクル一貫性損失でドメイン間の観測を対応付け、成功した方策を行動クローニングで転移する少数ショット方策転移手法を提案。
原題: A Framework for Few-Shot Policy Transfer through Observation Mapping and Behavior Cloning ／ Yash Shukla, Bharat Kesari, Shivam Goel 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
協調マニピュレーションのためのマルチロボット幾何学的タスク・動作計画
複数ロボットが物体を目標位置へ運ぶ協調タスクにおいて、動作計画情報から優先関係グラフを構築し、混合整数計画とMCTSで効率的な協調計画を探索する手法を提案した。
原題: Multi-Robot Geometric Task-and-Motion Planning for Collaborative Manipulation Tasks ／ Hejia Zhang, Shao-Hung Chan, Jie Zhong 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
バッキンガムのπ定理を用いたマルチシステム学習転移：データベースを共有する3台の車両によるケーススタディ
バッキンガムのπ定理に基づく無次元数を導入し、異なる車両間でデータを共有して運動モデルを学習する手法を提案。シミュレーションと実験で予測精度の向上を検証した。
原題: Using Buckingham's $\pi$ Theorem for Multi-System Learning Transfer: a Case-study with 3 Vehicles Sharing a Database ／ William Therrien, Olivier Lecompte, Alexandre Girard
日本語で読む →