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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: 2023/9/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集

• 論文オフライン強化学習機械学習2023/9/1

  オフライン強化学習の汎化のための同変データ拡張

  状態空間の並進変換に対する同変性を利用してデータセットを拡張し、オフライン強化学習エージェントの分布外目標への汎化性能を向上させる手法を提案した。

  原題: Equivariant Data Augmentation for Generalization in Offline Reinforcement Learning ／ Cristina Pinneri, Sarah Bechtle, Markus Wulfmeier 他

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• 論文外骨格/筋力増強ロボティクス2023/9/1

  軟質ウェアラブル生体エレクトロニクスと深層学習を統合した知能型上肢外骨格：感覚フィードバックに基づく意図駆動型筋力増強

  軟質ウェアラブルセンサで筋電信号を取得し、クラウド深層学習で上肢の意図を予測して、軟質空気圧アクチュエータで筋力を増強する外骨格システムを開発した。

  原題: Intelligent upper-limb exoskeleton integrated with soft wearable bioelectronics and deep-learning for human intention-driven strength augmentation based on sensory feedback ／ Jinwoo Lee, Kangkyu Kwon, Ira Soltis 他

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• 論文マニピュレーションロボティクス2023/9/1

  動作プリミティブ合成による検証可能な学習行動：粒状媒体のすくい取りへの応用

  自然言語から学習した動作プリミティブを有向グラフとして合成し、確率的検証が可能なロボット行動を生成する枠組みを構築し、粒状媒体のすくい取りタスクで実機検証した。

  原題: Verifiable Learned Behaviors via Motion Primitive Composition: Applications to Scooping of Granular Media ／ Andrew Benton, Eugen Solowjow, Prithvi Akella

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• 論文マニピュレーションロボティクス2023/9/1

  NeRFによる把持成功度近似と勾配ベースの把持姿勢最適化

  NeRFで学習したシーン表現を用いて把持成功度を推定し、勾配最適化で把持姿勢を直接求める手法を提案。3DoFのシミュレーションタスクで有効性と新規物体への汎化を示した。

  原題: Gradient based Grasp Pose Optimization on a NeRF that Approximates Grasp Success ／ Gergely Sóti, Björn Hein, Christian Wurll

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• 論文軌道計画ロボティクス2023/9/1

  不整地における車両型ロボットのための効率的な軌道計画

  不整地の影響をSE(2)からSE(3)への姿勢マッピングで表現し、車両型ロボットの動力学モデルに沿った追従性の高い軌道を生成する最適化フレームワークを提案した。

  原題: An Efficient Trajectory Planner for Car-like Robots on Uneven Terrain ／ Long Xu, Kaixin Chai, Zhichao Han 他

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• 論文リハビリ外骨格ロボティクス2023/9/1

  人間の実演と対話型学習を用いた上肢外骨格ロボットの安全で個別化された動作計画

  健常者の実演から確率的動作プリミティブで参照軌道を学習し、訓練中の患者との対話型学習で安全領域内で軌道を個別化する上肢外骨格ロボットの動作計画手法を提案した。

  原題: Safe and Individualized Motion Planning for Upper-limb Exoskeleton Robots Using Human Demonstration and Interactive Learning ／ Yu Chen, Gong Chen, Jing Ye 他

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• 論文センサ配置機械学習2023/9/1

  複雑環境における効率的で堅牢なセンサ配置

  複雑な環境で各点を複数センサで覆う最小配置を貪欲法で求め、深層学習で評価を高速化し、データ生成法がロバスト性に与える影響を分析した。

  原題: Efficient and robust Sensor Placement in Complex Environments ／ Lukas Taus, Yen-Hsi Richard Tsai

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• 論文3D視覚グラウンディング画像認識2023/9/1

  LLM-Grounder: 大規模言語モデルをエージェントとして用いたオープンボキャブラリ3D視覚グラウンディング

  大規模言語モデル(LLM)が複雑な自然言語クエリを分解し、視覚グラウンディングツールと連携して3Dシーン内の物体を特定・評価する、学習データ不要のゼロショット3D視覚グラウンディング手法を提案。

  原題: LLM-Grounder: Open-Vocabulary 3D Visual Grounding with Large Language Model as an Agent ／ Jianing Yang, Xuweiyi Chen, Shengyi Qian 他

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• 論文マニピュレーションロボティクス2023/9/1

  剛体と変形物体の準静的ソフトフィクスチャ解析

  エネルギー制約下でのケージング操作を扱うため、ソフトフィクスチャの概念を提案し、高次元C空間に適用可能なサンプリングベース手法で脱出エネルギーの上界推定を行う。

  原題: Quasi-static Soft Fixture Analysis of Rigid and Deformable Objects ／ Yifei Dong, Florian T. Pokorny

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• 論文マニピュレーションロボティクス2023/9/1

  ロボットによるワイヤハーネス組立におけるコンピュータビジョン技術の概観：現状と将来の機会

  自動車用ワイヤハーネスのロボット組立に向け、変形物体を扱うためのコンピュータビジョン技術の研究動向を整理し、課題と将来の可能性を論じたレビュー論文。

  原題: Overview of Computer Vision Techniques in Robotized Wire Harness Assembly: Current State and Future Opportunities ／ Hao Wang, Omkar Salunkhe, Walter Quadrini 他

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• 論文情報経路計画ロボティクス2023/9/1

  時空間カーネルと共領域化ガウス過程による動的スカラー場再構成のための情報経路計画

  空間と時間で変化するスカラー場を共領域化ガウス過程と時空間相関を考慮した複合カーネルで推定し、既存の情報経路計画アルゴリズムに組み込むことで、時間次元を扱わない従来手法より高精度な推定を実現した。

  原題: Informative path planning for scalar dynamic reconstruction using coregionalized Gaussian processes and a spatiotemporal kernel ／ Lorenzo Booth, Stefano Carpin

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• 論文探索/ドローンロボティクス2023/9/1

  小型自律飛行ロボットによる屋内環境の効率的探索学習

  深層学習で未観測領域の地図を予測し、深層強化学習で探索経路を計画する枠組みを提案し、SWaP制約下の小型ドローンで効率を50〜60%向上させた。

  原題: Learning to Explore Indoor Environments using Autonomous Micro Aerial Vehicles ／ Yuezhan Tao, Eran Iceland, Beiming Li 他

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• 論文NeRF画像認識2023/9/1

  Robust e-NeRF: 非一様運動下の疎でノイズの多いイベントからのNeRF

  イベントカメラの非理想性を考慮した生成モデルと正規化損失により、非一様運動下の疎でノイズの多いイベントからでも頑健にNeRFを再構成する手法を提案。

  原題: Robust e-NeRF: NeRF from Sparse & Noisy Events under Non-Uniform Motion ／ Weng Fei Low, Gim Hee Lee

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• 論文遠隔操作ロボティクス2023/9/1

  TELESIM：デジタルツインを用いたロボットアーム遠隔操作のためのモジュラーでプラグアンドプレイなフレームワーク

  デジタルツインをユーザーとロボットのインターフェースとして用い、ロボットアームを直接遠隔操作するモジュラーでプラグアンドプレイなフレームワークを提案し、37人のユーザー調査で使いやすさを実証した。

  原題: TELESIM: A Modular and Plug-and-Play Framework for Robotic Arm Teleoperation using a Digital Twin ／ Florent P Audonnet, Jonathan Grizou, Andrew Hamilton 他

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• 論文自動運転/V2Xロボティクス2023/9/1

  V2X-Lead: V2X通信統合によるLiDARベースのエンドツーエンド自動運転

  LiDARとV2X通信を融合し、深層強化学習で混合交通下の無信号交差点を安全に走行するエンドツーエンド自動運転手法を提案した。

  原題: V2X-Lead: LiDAR-based End-to-End Autonomous Driving with Vehicle-to-Everything Communication Integration ／ Zhiyun Deng, Yanjun Shi, Weiming Shen

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• 論文マニピュレーションロボティクス2023/9/1

  大規模荷物操作のためのピッキング計画戦略

  アマゾンの倉庫ロボット群において、実運用データで学習したピック成功率予測器を用いて、山積みの荷物から効率的にピッキングする手法を開発し、大規模実運用で有効性を示した。

  原題: Pick Planning Strategies for Large-Scale Package Manipulation ／ Shuai Li, Azarakhsh Keipour, Kevin Jamieson 他

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• 論文SLAMロボティクス2023/9/1

  フィデューシャルマーカーを用いたVisual SLAMによる移動ロボット自己位置推定の比較研究

  フィデューシャルマーカーを利用したVisual SLAMの3つのモード（SLAM、事前地図ありSLAM、事前地図あり位置推定）を屋内画像列で比較し、軌道誤差と実行時間を評価した。事前地図の品質を変化させた場合の頑健性も検証した。

  原題: Comparative Study of Visual SLAM-Based Mobile Robot Localization Using Fiducial Markers ／ Jongwon Lee, Su Yeon Choi, David Hanley 他

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• 論文3D再構成画像認識2023/9/1

  SHOWMe: 物体に依存しない手と物体の3D再構成ベンチマーク

  実物体の多様性が限られる従来の手と物体の相互作用データセットの課題に対し、96本の動画と実物体の精密な3Dテクスチャメッシュ注釈を持つSHOWMeを提案し、未知の手持ち物体の3D再構成手法を評価した。

  原題: SHOWMe: Benchmarking Object-agnostic Hand-Object 3D Reconstruction ／ Anilkumar Swamy, Vincent Leroy, Philippe Weinzaepfel 他

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• 論文マニピュレーションロボティクス2023/9/1

  把持アフォーダンス駆動型次善視点計画

  遮蔽された物体の把持アフォーダンスを新視点から予測し、把持品質が最大となる視点を選んで把持を実現する手法を提案。

  原題: Affordance-Driven Next-Best-View Planning for Robotic Grasping ／ Xuechao Zhang, Dong Wang, Sun Han 他

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• 論文自動運転ロボティクス2023/9/1

  階層的潜在スキルによる自動運転のためのオフライン強化学習の強化

  VAEで運転スキルを抽出し、それを行動として扱うことで長期的な車両計画を可能にするオフライン強化学習フレームワークを提案。

  原題: Boosting Offline Reinforcement Learning for Autonomous Driving with Hierarchical Latent Skills ／ Zenan Li, Fan Nie, Qiao Sun 他

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• 論文自己教師あり学習/ナビゲーションロボティクス2023/9/1

  STARLING: 制約のないロボット経験からの自己教師あり地形表現学習

  ラベルなしのロボット走行データだけを用いて、地形認識に有用な表現を自己教師あり学習する手法を提案し、オフロードナビゲーションで有効性を示した。

  原題: STERLING: Self-Supervised Terrain Representation Learning from Unconstrained Robot Experience ／ Haresh Karnan, Elvin Yang, Daniel Farkash 他

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• 論文ナビゲーションロボティクス2023/9/1

  E(2)同変グラフプランニングによるナビゲーション

  2Dナビゲーションを幾何グラフ上のプランニングとして定式化し、E(2)同変なメッセージパッシングで価値反復を行う手法を提案。多カメラ入力にも対応し、学習効率・安定性・汎化性能の向上を実証した。

  原題: E(2)-Equivariant Graph Planning for Navigation ／ Linfeng Zhao, Hongyu Li, Taskin Padir 他

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• 論文物体追跡画像認識2023/9/1

  透明物体追跡のための強化融合モジュール

  透明物体の追跡精度を向上させるため、固定特徴空間に透明性情報を統合する新しい融合モジュールと2段階学習戦略を提案し、TOTBで競争力のある性能を達成した。

  原題: Transparent Object Tracking with Enhanced Fusion Module ／ Kalyan Garigapati, Erik Blasch, Jie Wei 他

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• 論文ストリーミング知覚画像認識2023/9/1

  遅延ストリーミング知覚のためのマルチタイムステップ検出器MTD

  自動運転のストリーミング知覚における遅延変動に対応するため、動的ルーティングで複数の将来タイムステップを予測するエンドツーエンド検出器MTDを提案し、Argoverse-HDで最先端性能を達成した。

  原題: MTD: Multi-Timestep Detector for Delayed Streaming Perception ／ Yihui Huang, Ningjiang Chen

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• 論文ループ閉じ込み検出ロボティクス2023/9/1

  RadarLCD: 学習可能なレーダーによるループ閉じ込み検出パイプライン

  FMCWレーダーを用いたループ閉じ込み検出のための教師あり深層学習パイプラインを提案し、事前学習済みHEROモデルを活用してキーポイントを選定する。

  原題: RadarLCD: Learnable Radar-based Loop Closure Detection Pipeline ／ Mirko Usuelli, Matteo Frosi, Paolo Cudrano 他

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• 論文連続体ロボット/可変剛性制御ロボティクス2023/9/1

  層状ジャミングを用いた連続体ロボットのモデリング・制御・剛性調整

  層状ジャミングを利用した連続体ロボットに対し、ポート・ハミルトン形式の動的モデルを提案し、剛性と形状を独立に調整できる受動性に基づく制御法を開発した。

  原題: Modeling, control, and stiffness regulation of layer jamming-based continuum robots ／ Yeman Fan, Bowen Yi, Dikai Liu

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• 論文制御/MPC制御2023/9/1

  非線形系に対するロバスト低次元モデル予測制御

  高次元非線形システムを低次元モデルで予測制御する際に生じるモデル化誤差を動的に見積もり、制約充足と安定性を保証するロバストMPC手法を提案し、約1万状態のソフトロボットで有効性を示した。

  原題: Robust Nonlinear Reduced-Order Model Predictive Control ／ John Irvin Alora, Luis A. Pabon, Johannes Köhler 他

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• 論文ドメイン適応画像認識2023/9/1

  T-UDA: 時系列点群における時間的教師なしドメイン適応

  時系列点群の時間的一貫性とセンサ間幾何一貫性を平均教師法と組み合わせ、ラベルなし走行シーンの3Dセマンティックセグメンテーションをドメイン適応する手法を提案。

  原題: T-UDA: Temporal Unsupervised Domain Adaptation in Sequential Point Clouds ／ Awet Haileslassie Gebrehiwot, David Hurych, Karel Zimmermann 他

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• 論文VLAロボティクス2023/9/1

  人間支援型言語プランナーによる生涯ロボット学習

  LLMベースのプランナーが新しいスキルを問い合わせ、人間の支援を受けてロボットに効率的に教え込み、獲得したスキルを将来のタスクで再利用できる生涯学習フレームワークを提案した。

  原題: Lifelong Robot Learning with Human Assisted Language Planners ／ Meenal Parakh, Alisha Fong, Anthony Simeonov 他

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• 論文マニピュレーションロボティクス2023/9/1

  LEAP Hand：ロボット学習のための低コストで効率的な人間型ハンド

  機械学習研究向けに、2000ドルで4時間で組み立て可能な低コストで高い器用さを持つ人間型ロボットハンドを開発し、実世界での操作タスクやsim2real学習で既存の高価なハンドを上回る性能を示した。

  原題: LEAP Hand: Low-Cost, Efficient, and Anthropomorphic Hand for Robot Learning ／ Kenneth Shaw, Ananye Agarwal, Deepak Pathak

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