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: 2023/9/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集

• 論文認識/自動運転画像認識2023/9/1

  畳み込みニューラルネットワークによる信号機認識：サーベイ

  CNNを用いた信号機認識手法を、データセットとアーキテクチャの観点から体系的に調査し、3つの主要グループに分類して研究動向と課題を整理したサーベイ論文。

  原題: Traffic Light Recognition using Convolutional Neural Networks: A Survey ／ Svetlana Pavlitska, Nico Lambing, Ashok Kumar Bangaru 他

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• 論文自動運転/軌道最適化ロボティクス2023/9/1

  混雑交通における時空間安全制約を用いたリアルタイム並列軌道最適化

  周囲車両の多様な挙動による予測誤差を考慮した時空間安全モジュールを導入し、複数の軌道を並列生成して安全性と効率の両面から最適軌道を選ぶ自動運転のリアルタイム軌道最適化手法を提案した。

  原題: Real-Time Parallel Trajectory Optimization with Spatiotemporal Safety Constraints for Autonomous Driving in Congested Traffic ／ Lei Zheng, Rui Yang, Zengqi Peng 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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• 論文マニピュレーションロボティクス2023/9/1

  不連続動作を学習するための深層セグメント化DMPネットワーク

  複数の連続動作からなる不連続動作を生成するため、複数のDMPパラメータ予測ネットワークと二段階デコーダ、セグメント数予測器を組み合わせたDSDNetを提案し、物体切断やピックアンドプレースで有効性を示した。

  原題: Deep Segmented DMP Networks for Learning Discontinuous Motions ／ Edgar Anarossi, Hirotaka Tahara, Naoto Komeno 他

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• 論文自動運転ロボティクス2023/9/1

  DiLu: 大規模言語モデルによる知識駆動型自動運転

  大規模言語モデルに推論と内省のモジュールを組み合わせ、常識的知識に基づく意思決定と経験の蓄積を可能にする自動運転フレームワークDiLuを提案した。

  原題: DiLu: A Knowledge-Driven Approach to Autonomous Driving with Large Language Models ／ Licheng Wen, Daocheng Fu, Xin Li 他

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• 論文VLA機械学習2023/9/1

  階層的計画のための構成型基盤モデル

  言語・視覚・行動の基盤モデルを組み合わせ、長期的な卓上操作タスクを階層的に計画・実行する手法を提案。

  原題: Compositional Foundation Models for Hierarchical Planning ／ Anurag Ajay, Seungwook Han, Yilun Du 他

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• 論文ナビゲーションロボティクス2023/9/1

  未知の3D環境におけるリスクを考慮した移動ロボットナビゲーション

  衝突時の車輪が吸収する最大ポテンシャルエネルギーを物理的に解釈可能なリスク関数として定義し、軽微な衝突を含む環境との相互作用を考慮した安全な軌道計画を可能にするナビゲーションフレームワークを提案した。

  原題: Risk-Aware Navigation for Mobile Robots in Unknown 3D Environments ／ Elie Randriamiarintsoa, Johann Laconte, Benoit Thuilot 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

  マルチビュー融合による効率的な物体再配置

  複数視点からシーンを観察して物体の目標配置姿勢を推定することで、無駄な操作を減らし、画像ゴール設定での物体再配置を効率化するシステムを提案した。

  原題: Efficient Object Rearrangement via Multi-view Fusion ／ Dehao Huang, Chao Tang, Hong Zhang

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• 論文マニピュレーションロボティクス2023/9/1

  RGBカメラを用いた枝の近接再構成のためのリアルタイム・ハードウェア非依存フレームワーク

  RGBカメラをロボットアームに搭載し、樹木の主枝に沿って走査しながら二次枝を検出して3D形状を再構成する手法を提案。主枝4-5mm、二次枝15度の精度を実現し、10cm/sでリアルタイム動作する。

  原題: A real-time, hardware agnostic framework for close-up branch reconstruction using RGB data ／ Alexander You, Aarushi Mehta, Luke Strohbehn 他

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• 論文経路計画ロボティクス2023/9/1

  見慣れない地形でも好みを推測：人間の選好に沿った経路計画のための選好外挿学習

  慣性・固有感覚・触覚の計測から人間の地形選好を表現空間に写像し、視覚的に未知の地形でも最近傍探索で選好を外挿する枠組みPATERNを提案し、屋外実験で照明変化や新規地形への頑健な汎化を示した。

  原題: Wait, That Feels Familiar: Learning to Extrapolate Human Preferences for Preference Aligned Path Planning ／ Haresh Karnan, Elvin Yang, Garrett Warnell 他

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• 論文イベントベースビジョン画像認識2023/9/1

  イベントベースビジョンによる活動小惑星ベンヌからの放出粒子追跡

  イベントカメラを用いて小惑星ベンヌからの粒子放出を検出・追跡する手法を提案し、OSIRIS-RExミッションのデータを基にシミュレーションで検証した。

  原題: Tracking Particles Ejected From Active Asteroid Bennu With Event-Based Vision ／ Loïc J. Azzalini, Dario Izzo

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• 論文力覚センサロボティクス2023/9/1

  多様体キャリブレーションを用いた脚式ロボット用小型光学式6軸力覚センサ

  フォトカプラを平面上に配置した小型軽量な6軸力覚センサを開発し、最適制御に基づく新しいキャリブレーション手法で専門装置なしでの校正を可能にした。

  原題: A Compact Optical Six-Axis Force/Torque Sensor for Legged Robots Using a Polymorphic Calibration Method ／ Hyun-Bin Kim, Keun-Ha Choi, Kyung-Soo Kim

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• 論文USV/測量ロボティクス2023/9/1

  無人水上艇による非航行河川・浅水域の体積モデル構築

  無人水上艇でソナーとカメラのデータを収集し、水中と陸上のメッシュを統合して浅い水域の体積モデルを作る実用的手法を提案した。

  原題: Using an Uncrewed Surface Vehicle to Create a Volumetric Model of Non-Navigable Rivers and Other Shallow Bodies of Water ／ Jayesh Tripathi, Robin Murphy

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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Semantic SLAMロボティクス2023/9/1

  Semantic SLAMを用いた屋内環境における優先度付き複数対象探索

  Semantic SLAMで作った多層マップと確率的な事前分布を組み合わせ、屋内で複数の物体を優先度に応じて効率的に探し出す手法を提案し、実環境で有効性を示した。

  原題: Preferential Multi-Target Search in Indoor Environments using Semantic SLAM ／ Akash Chikhalikar, Ankit A. Ravankar, Jose Victorio Salazar Luces 他

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• 論文ゲーム理論制御2023/9/1

  非対称情報下の微分ゲームにおける脱感作と欺瞞

  パラメータ不確かさを持つ2人微分ゲームにおいて、情報劣位のプレイヤー向けに感度関数に基づく安全な脱感作フィードバック戦略を提案し、情報優位のプレイヤーの欺瞞戦略も検討した。

  原題: Desensitization and Deception in Differential Games with Asymmetric Information ／ Vinodhini Comandur, Tulasi Ram Vechalapu, Venkata Ramana Makkapati 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

  大規模言語モデルによる発達的足場かけ

  物体操作ロボットの行動選択をLLM（GPT-3.5）が自然言語で導くことで、ランダム探索より速く新しい構造を発見できるか検証した研究。

  原題: Developmental Scaffolding with Large Language Models ／ Batuhan Celik, Alper Ahmetoglu, Emre Ugur 他

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• 論文位置推定ロボティクス2023/9/1

  悪条件下での安全な位置推定のための地図認証に向けて

  ICPアルゴリズムが外れ値測定にさらされたときの姿勢誤差を近似する閉形式を導出し、環境内の位置推定失敗リスクが高い領域を特定する指標を提案した。

  原題: Toward Certifying Maps for Safe Registration-based Localization Under Adverse Conditions ／ Johann Laconte, Daniil Lisus, Timothy D. Barfoot

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• 論文モジュール型ロボット設計ロボティクス2023/9/1

  多目的ブラックボックス最適化に基づく日常支援モジュール型ロボットの設計

  再構成可能なアクチュエータモジュールとブラックボックス最適化を用いて、ユーザーやタスクに合わせた日常支援ロボットを自動設計する手法を提案した。

  原題: Daily Assistive Modular Robot Design Based on Multi-Objective Black-Box Optimization ／ Kento Kawaharazuka, Tasuku Makabe, Kei Okada 他

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• 論文深層強化学習機械学習2023/9/1

  深層強化学習におけるビデオゲームの計算要求の診断と活用

  タスクの知覚と強化学習の要求を別々に測定するLCDツールを提案し、Procgenベンチマークの課題を分類してアルゴリズム開発を効率化する。

  原題: Diagnosing and exploiting the computational demands of videos games for deep reinforcement learning ／ Lakshmi Narasimhan Govindarajan, Rex G Liu, Drew Linsley 他

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• 論文経路計画ロボティクス2023/9/1

  Neural Informed RRT*: 点群状態表現と許容楕円体制約を用いた学習ベース経路計画

  Informed RRT*の許容楕円体内の点群をPointNet++で処理し、最適経路に近い案内状態を推論するNeural Informed RRT*を提案。Neural Connectで案内状態の連結性も構築し、確率的完全性と漸近最適性を保ちつつベンチマークと実機ナビで性能向上を実証した。

  原題: Neural Informed RRT*: Learning-based Path Planning with Point Cloud State Representations under Admissible Ellipsoidal Constraints ／ Zhe Huang, Hongyu Chen, John Pohovey 他

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• 論文運動計画ロボティクス2023/9/1

  LEA*: ロボット運動計画のためのエッジ効率を改善したA*変種アルゴリズム

  エッジキューと遅延探索を利用してA*の頂点効率を保ちつつエッジ効率を改善したLEA*を提案し、重み付きヒューリスティック版wLEA*とともに2D計画や7自由度マニピュレータで高速性を示した。

  原題: LEA*: An A* Variant Algorithm with Improved Edge Efficiency for Robot Motion Planning ／ Dongliang Zheng, Panagiotis Tsiotras

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• 論文マニピュレーションロボティクス2023/9/1

  機械学習による複雑な動的軌道のモデルフリー追従制御

  リザバーコンピューティングを用いて、部分観測状態のみから2腕ロボットマニピュレータをモデルフリーで追従制御する枠組みを開発し、周期・カオス信号での有効性とノイズ・外乱・不確かさへの頑健性を示した。

  原題: Model-free tracking control of complex dynamical trajectories with machine learning ／ Zheng-Meng Zhai, Mohammadamin Moradi, Ling-Wei Kong 他

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• 論文オフライン強化学習ロボティクス2023/9/1

  インターネット動画からの価値関数事前学習によるロボットオフライン強化学習

  人間の動画データセット上で時間差分学習により価値関数を事前学習し、ロボットのオフライン強化学習に活用する手法V-PTRを提案。実機WidowXでのマニピュレーションタスクで従来手法を大きく上回る性能を示した。

  原題: Robotic Offline RL from Internet Videos via Value-Function Pre-Training ／ Chethan Bhateja, Derek Guo, Dibya Ghosh 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

  視覚観測に基づくロボット荷降ろしのための強化学習手法

  RGB-D画像を入力とし、ラベル付きデータなしで荷物の山を荷降ろしする階層型強化学習制御器を提案。安全バイアスとタスク特化型報酬設計で学習性能を向上させ、コードとシミュレータを公開した。

  原題: A Reinforcement Learning Approach for Robotic Unloading from Visual Observations ／ Vittorio Giammarino, Alberto Giammarino, Matthew Pearce

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• 論文医療ロボティクスロボティクス2023/9/1

  ARTEMIS: AI駆動型ロボットトリアージラベリングと緊急医療情報システム

  災害時に四足歩行ロボットが被災者を発見・対話し、音声処理と深層学習で重症度を自動判定するシステムを開発した。

  原題: ARTEMIS: AI-driven Robotic Triage Labeling and Emergency Medical Information System ／ Revanth Krishna Senthilkumaran, Mridu Prashanth, Hrishikesh Viswanath 他

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• 論文視野拡張/NeRF画像認識2023/9/1

  NeRF強化アウトペインティングによる忠実な視野拡張

  事前撮影画像を事前知識として用い、NeRFで生成した拡張視野画像を学習に使うことで、シーンに忠実な視野外挿モデルを実現した。

  原題: NeRF-Enhanced Outpainting for Faithful Field-of-View Extrapolation ／ Rui Yu, Jiachen Liu, Zihan Zhou 他

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• 論文シーン理解ロボティクス2023/9/1

  PAg-NeRF: 農業ロボティクス向けの高速で効率的なエンドツーエンドパノプティック3D表現

  ノイズの多いロボットのオドメトリとフレーム間でIDが不整合なパノプティック予測を用いて学習し、一貫したインスタンスIDを持つ3Dパノプティック表現を出力するNeRFベースのシステムを提案。園芸シナリオで評価し、ベースラインより高精度かつ高速・省メモリを実現。

  原題: PAg-NeRF: Towards fast and efficient end-to-end panoptic 3D representations for agricultural robotics ／ Claus Smitt, Michael Halstead, Patrick Zimmer 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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• 論文全身マニピュレーションロボティクス2023/9/1

  物理的に妥当な全身の手と物体のインタラクション合成

  強化学習と物理シミュレーションを用いて、全身の手と物体のインタラクションを物理的に妥当に合成する手法を提案。

  原題: Physically Plausible Full-Body Hand-Object Interaction Synthesis ／ Jona Braun, Sammy Christen, Muhammed Kocabas 他

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