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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
📖 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機械学習
REBOOT: 実世界の巧みな操作を効率的にブートストラップするためのデータ再利用
サンプル効率の良い強化学習とリプレイバッファのブートストラップを組み合わせ、過去のタスクのデータを再利用して実世界の多指ハンド操作スキルを効率的に学習するシステムを提案。
原題: REBOOT: Reuse Data for Bootstrapping Efficient Real-World Dexterous Manipulation ／ Zheyuan Hu, Aaron Rovinsky, Jianlan Luo 他
日本語で読む → - 論文運動計画ロボティクス
最適輸送による運動計画の高速化
勾配を使わずに滑らかな軌道をバッチ最適化するMPOTを提案し、Sinkhorn Stepという並列化可能な更新則で高次元タスクでも効率的に計画できることを示した。
原題: Accelerating Motion Planning via Optimal Transport ／ An T. Le, Georgia Chalvatzaki, Armin Biess 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
月面環境における視覚ベースの物体検出と把持の統合
月面のような起伏のある地形や厳しい照明条件下で、物体検出・インスタンスセグメンテーション・把持検出を組み合わせた汎用パイプラインを構築し、岩石積み上げタスクを92%の成功率で達成した。
原題: Integration of Vision-based Object Detection and Grasping for Articulated Manipulator in Lunar Conditions ／ Camille Boucher, Gustavo H. Diaz, Shreya Santra 他
日本語で読む → - 論文モデル予測制御ロボティクス
学習した近似制御不変集合を用いた後退制約モデル予測制御
非線形システムの安全保証のため、学習した近似安全集合をホライズンに沿って後退させて制約に用いるモデル予測制御を提案し、シミュレーションで制約違反を低減できることを示した。
原題: Receding-Constraint Model Predictive Control using a Learned Approximate Control-Invariant Set ／ Gianni Lunardi, Asia La Rocca, Matteo Saveriano 他
日本語で読む → - 論文HRIロボティクス
共感はロボットへの心的状態の帰属に影響を与えるか？
ヒューマノイドロボットNAOが記憶喪失を恐れる状況で、参加者がロボットに共感し、心的状態をより強く帰属させることを実験的に示した。
原題: Can empathy affect the attribution of mental states to robots? ／ Cristina Gena, Francesca Manini, Antonio Lieto 他
日本語で読む → - 論文自動運転/軌道計画ロボティクス
絶対自己位置推定なしのL2+半自動運転における局所軌道計画の実現可能性
絶対自己位置推定に頼らず、モーションセンサーからフレーム間の相対姿勢変化を推定し、周囲物体の相対位置を自車座標系で統合する局所軌道計画手法を提案し、Lyapunov安定性解析とシミュレーションで実現可能性を検証した。
原題: Feasibility of Local Trajectory Planning for Level-2+ Semi-autonomous Driving without Absolute Localization ／ Sheng Zhu, Jiawei Wang, Yu Yang 他
日本語で読む → - 論文海底探査ロボティクス
AUV搭載サブボトム音響探査データに基づくマンガンクラスト調査のための海底分類
自律型水中ロボットが取得した高周波サブボトム音響反射データから、オートエンコーダとSVMを用いて海底を自動分類する手法を提案し、水深1500mのマンガンクラスト域で約70%の精度を達成した。
原題: Seafloor Classification based on an AUV Based Sub-bottom Acoustic Probe Data for Mn-crust survey ／ Umesh Neettiyath, Harumi Sugimatsu, Blair Thornton
日本語で読む → - 論文自動運転/シナリオ生成ロボティクス
CC-SGG: 学習済みシーングラフを用いたコーナーケースシナリオ生成
通常の運転シーンをシーングラフで表現し、異種グラフニューラルネットワークで摂動を加えることで、自動運転の安全性検証に有用なコーナーケースシナリオを生成する手法を提案した。
原題: CC-SGG: Corner Case Scenario Generation using Learned Scene Graphs ／ George Drayson, Efimia Panagiotaki, Daniel Omeiza 他
日本語で読む → - 論文モジュラーロボット設計ロボティクス
モジュラーロボット構成の最適化：辞書式遺伝的アルゴリズムによるアプローチ
遺伝的アルゴリズムと辞書式評価を組み合わせ、産業タスクに適したモジュラーロボットの構成を効率的に探索する手法を提案し、従来手法を上回る性能を示した。
原題: Optimizing Modular Robot Composition: A Lexicographic Genetic Algorithm Approach ／ Jonathan Külz, Matthias Althoff
日本語で読む → - 論文共有制御ロボティクス
拡張リプシッツ解析に基づく共有制御とヒューマン・スーパーリム協調への応用
リプシッツ条件を用いて人間の動作の予測可能性を評価し、予測可能な部分をロボットの反応制御に、予測困難な部分を人間の随意制御に割り当てる共有制御手法を提案し、片麻痺患者支援に応用した。
原題: Shared Control Based on Extended Lipschitz Analysis With Application to Human-Superlimb Collaboration ／ Hanjun Song, H. Harry Asada
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
サイバーフィジカルシステムにおけるネットワーク特性変動の影響
Gazeboに制御遅延を再現するプラグインを追加し、遠隔操作ロボットアームのネットワーク遅延が制御品質に与える影響を評価した。
原題: On The Effects of The Variations In Network Characteristics In Cyber Physical Systems ／ Géza Szabó, Sándor Rácz, József Pető 他
日本語で読む → - 論文自律飛行ロボティクス
未知環境での視覚ベース自律飛行のための軌道最適化初期値学習
ニューラルネットワークで軌道最適化の初期値を予測し、計算時間を削減しつつ未知環境でのドローン自律飛行を実現する手法を提案。
原題: Learning to Initialize Trajectory Optimization for Vision-Based Autonomous Flight in Unknown Environments ／ Yicheng Chen, Jinjie Li, Wenyuan Qin 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
模倣学習による受動的動的動作を用いた把持内再把持マニピュレーション
データグローブで収集した専門家軌道とGAILを用い、物体の位置情報のみから把持内スライド動作を実現するエンドツーエンド制御器を提案し、実機で86%の成功率を達成した。
原題: In-Hand Re-grasp Manipulation with Passive Dynamic Actions via Imitation Learning ／ Dehao Wei, Guokang Sun, Zeyu Ren 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
視覚と固有感覚を用いた因子グラフによる関節物体のオンライン推定
視覚ベースの関節予測と操作中の運動センシングを因子グラフで統合し、未知の関節物体を開けるロボットシステムを実現した。
原題: Online Estimation of Articulated Objects with Factor Graphs using Vision and Proprioceptive Sensing ／ Russell Buchanan, Adrian Röfer, João Moura 他
日本語で読む → - 論文群制御ロボティクス
ロボット誘導避難のための準リアルタイム位置追跡
姿勢検出器と簡易キャリブレーションを用いて、カメラ映像から人間の位置を準リアルタイムで実世界座標に変換する避難ロボット向け追跡システムを提案し、屋内実験で精度0.55m・平均3FPSを達成した。
原題: Near Real-Time Position Tracking for Robot-Guided Evacuation ／ Mollik Nayyar, Alan Wagner
日本語で読む → - 論文自動運転/軌道予測ロボティクス
POP: 部分観測下での高精度軌道予測による自動運転安全性の向上フレームワーク
完全な観測で事前学習した教師モデルから、観測が少ない生徒モデルへ特徴蒸留で知識を転移し、部分観測下でも安全な軌道予測を可能にするPOPを提案した。
原題: Improving Autonomous Driving Safety with POP: A Framework for Accurate Partially Observed Trajectory Predictions ／ Sheng Wang, Yingbing Chen, Jie Cheng 他
日本語で読む → - 論文データセット/歩行者検出ロボティクス
WiDEVIEW: 歩行者と車両の相互作用を解明するための超広帯域・視覚データセット
LiDAR・RGBカメラ・GPS/IMU・UWBを統合し、都市部の自動運転における歩行者と車両の相互作用を記録した初のマルチモーダルデータセットを構築し、UWBの測位精度を評価した。
原題: WiDEVIEW: An UltraWideBand and Vision Dataset for Deciphering Pedestrian-Vehicle Interactions ／ Jia Huang, Alvika Gautam, Junghun Choi 他
日本語で読む → - 論文ビンピッキングロボティクス
既製センサと視覚姿勢推定によるビンピッキング作業セル：World Robot Summit 2018キッティングタスクのケーススタディ
最新の視覚センサと姿勢推定アルゴリズム、力覚ベースの把持を組み合わせたビンピッキング作業セルを構築し、WRS 2018のキッティングタスクで競技全チームを上回るスコアを達成した。
原題: Off-the-shelf bin picking workcell with visual pose estimation: A case study on the world robot summit 2018 kitting task ／ Frederik Hagelskjær, Kasper Høj Lorenzen, Dirk Kraft
日本語で読む → - 論文ソフトロボティクスロボティクス
接触を考慮したフィードバックCPGシステムによる学習ベースのソフトヘビロボット移動制御
ヘビの鱗の感覚子を模したセンサ構造と、Matsuoka CPGネットワークへの新たな感覚フィードバック機構を開発し、強化学習と局所反射の2種類の反応制御器を組み合わせて、障害物の密集環境を縫うように移動するソフトヘビロボットの接触考慮型制御を実現した。
原題: Integrating Contact-aware Feedback CPG System for Learning-based Soft Snake Robot Locomotion Controllers ／ Xuan Liu, Cagdas D. Onal, Jie Fu
日本語で読む → - 論文ロバスト制御ロボティクス
マルチモーダル不確かさに対応するロバスト安全制御
マルチモーダルなガウス不確かさと制御制約下で、保守性を抑えたロバスト安全制御を実現するフレームワークを提案し、セグウェイのシミュレーションで有効性を示した。
原題: Robust Safe Control with Multi-Modal Uncertainty ／ Tianhao Wei, Liqian Ma, Ravi Pandya 他
日本語で読む → - 論文自律実験/材料探索AI
GPT-Lab: GPT駆動ロボット実験室による次世代の最適化学探索
GPTモデルをロボット実験プラットフォームに組み込み、文献から材料・手法を抽出して高スループット合成で検証する自律実験パラダイムを提案し、湿度比色センサーを短期間で開発した。
原題: GPT-Lab: Next Generation Of Optimal Chemistry Discovery By GPT Driven Robotic Lab ／ Xiaokai Qin, Mingda Song, Yangguan Chen 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
視覚から触覚へ：視覚的インセンティブによる触覚巧緻性の学習
視覚表現から報酬を設計し、触覚ベースの巧緻な操作方策を強化学習で最適化するフレームワークTAVIを提案。4本指ハンドで6つの難タスクにおいて高い成功率を達成した。
原題: See to Touch: Learning Tactile Dexterity through Visual Incentives ／ Irmak Guzey, Yinlong Dai, Ben Evans 他
日本語で読む → - 論文進化ロボティクスロボティクス
幅優先探索とランダムクエリによるロボット形態空間の探索
モジュール式ロボットの脳と身体の共進化において、遺伝子型から表現型へのマッピングに用いるクエリ機構（幅優先探索とランダムクエリ）を比較し、進化の結果や性能、多様性への影響を調べた研究。
原題: Exploring Robot Morphology Spaces through Breadth-First Search and Random Query ／ Jie Luo
日本語で読む → - 論文軟組織マニピュレーション機械学習
デモンストレーション誘導強化学習による自律的な軟組織の牽引
手術ロボットによる軟組織操作の学習に向け、剛体・軟体両対応のROS互換物理シミュレーション環境を構築し、デモ誘導強化学習で自律的な組織牽引が可能かを検証した。
原題: Autonomous Soft Tissue Retraction Using Demonstration-Guided Reinforcement Learning ／ Amritpal Singh, Wenqi Shi, May D Wang
日本語で読む → - 論文歩行ロボティクス
粒状地形を歩行する二足歩行ロボットのためのエネルギー効率の良い足形状設計
粒状地形上での二足歩行ロボットの運動とエネルギーを解析し、エネルギー効率と歩行効率を考慮した足形状の多目的最適化を行った。硬い粒状地形では非凸形状の足が最良の性能を示すことを発見した。
原題: Energy Efficient Foot-Shape Design for Bipedal Walkers on Granular Terrain ／ Xunjie Chen, Jingang Yi, Hao Wang
日本語で読む → - 論文自動運転ロボティクス
ハイブリッド交通における安全な自律性に向けて：情報共有による人間ドライバーの予測不能な異常行動の検出
自動運転車同士が情報共有し、人間ドライバーの異常な運転モード切替を高精度かつ迅速に検出するアルゴリズムを提案した。
原題: Towards Safe Autonomy in Hybrid Traffic: Detecting Unpredictable Abnormal Behaviors of Human Drivers via Information Sharing ／ Jiangwei Wang, Lili Su, Songyang Han 他
日本語で読む → - 論文強化学習機械学習
環境とエージェントの表現を分離した効率的強化学習
エージェント自身の形状やマスク情報を補助損失として活用し、環境とエージェントの表現を分離して学習することで、視覚ベースの強化学習を効率化する手法を提案した。
原題: Efficient RL via Disentangled Environment and Agent Representations ／ Kevin Gmelin, Shikhar Bahl, Russell Mendonca 他
日本語で読む → - 論文運動計画ロボティクス
ガウス過程による運動計画の統一変分フレームワーク
変分ガウス過程を用いて確率的推論ベースの運動計画アルゴリズムを統一的に扱い、制約を考慮した学習と不確かさ推定を可能にするフレームワークを提案した。
原題: A Unifying Variational Framework for Gaussian Process Motion Planning ／ Lucas Cosier, Rares Iordan, Sicelukwanda Zwane 他
日本語で読む → - 論文センサ異常検知ロボティクス
STARNet: 近似尤度後悔によるセンサ信頼性・異常認識で堅牢なエッジ自律性を実現
LiDARやカメラのセンサ異常や悪環境を検知する軽量ネットワークSTARNetを提案し、予測精度を約10%向上させた。
原題: STARNet: Sensor Trustworthiness and Anomaly Recognition via Approximated Likelihood Regret for Robust Edge Autonomy ／ Nastaran Darabi, Sina Tayebati, Sureshkumar S. 他
日本語で読む → - 論文動作予測ロボティクス
ゆったりした衣服を用いた人体動作予測
衣服に取り付けたセンサーが体に直接付けたセンサーよりも人体動作予測の精度が高く、過去の軌跡も短くて済むことをシミュレーションと実人実験で示した。
原題: Human Movement Forecasting with Loose Clothing ／ Tianchen Shen, Irene Di Giulio, Matthew Howard
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