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: 2023/8/1 ／ 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 →- 論文群制御ロボティクス
全方向移動のための単輪移動ロボットの集合体
磁石でドッキングする単輪モジュールを組み合わせ、対象物を囲い込むように集合させて全方向に協調搬送するシステムを提案し、シミュレーションと実験で有効性を検証した。
原題: Aggregating Single-wheeled Mobile Robots for Omnidirectional Movements ／ Meng Wang, Yao Su, Hang Li 他
日本語で読む → - 論文自動運転ロボティクス
深層学習自動運転における予測と計画の統合：レビュー
自動運転の深層学習ベース計画システムを体系的にレビューし、周辺交通の予測と自車の計画をどのように統合するかの諸原則を整理・比較したサーベイ。
原題: The Integration of Prediction and Planning in Deep Learning Automated Driving Systems: A Review ／ Steffen Hagedorn, Marcel Hallgarten, Martin Stoll 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
ピック・アンド・プレイスにおける対称性の活用
平面ロボットのピック・アンド・プレイスに存在する対称性を分析し、同変ニューラルモデルをTransporter Netに組み込むことで、少ないデモンストレーションで効率的に学習できるEquivariant Transporter Netを提案した。
原題: Leveraging Symmetries in Pick and Place ／ Haojie Huang, Dian Wang, Arsh Tangri 他
日本語で読む → - 論文AI倫理AI
AIの責任を解きほぐす
AIの出力や影響に対する責任の所在を明確にするため、責任の概念を整理し、責任ネットワークを可視化する枠組みと方法論を提案した論文。
原題: Unravelling Responsibility for AI ／ Zoe Porter, Philippa Ryan, Phillip Morgan 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
ロボット積み木タスクにおける予測・行動選択・説明のための因果確率フレームワークに向けて
物理シミュレーションを構造的因果モデルに組み込み、積み木タスクの状態認識・次善行動選択・反事実的説明生成を可能にする因果確率フレームワークを提案した。
原題: Towards a Causal Probabilistic Framework for Prediction, Action-Selection & Explanations for Robot Block-Stacking Tasks ／ Ricardo Cannizzaro, Jonathan Routley, Lars Kunze
日本語で読む → - 論文行動認識画像認識
EventTransAct: イベントカメラ行動認識のためのビデオトランスフォーマーフレームワーク
イベントカメラの行動認識にビデオトランスフォーマー(VTN)を適用し、イベント対照損失とイベント特化の拡張を導入して、N-EPIC Kitchensデータセットで最先端の精度を達成した。
原題: EventTransAct: A video transformer-based framework for Event-camera based action recognition ／ Tristan de Blegiers, Ishan Rajendrakumar Dave, Adeel Yousaf 他
日本語で読む → - 論文シーングラフロボティクス
Mono-Hydra: 単眼カメラとIMUによるリアルタイム3Dシーングラフ構築
単眼カメラとIMUのみを用いて、屋内環境の3Dシーングラフをリアルタイム(15fps)で構築するシステムを提案。深層学習による深度・意味推定と視覚慣性オドメトリを組み合わせ、20cm未満の誤差を達成した。
原題: Mono-hydra: Real-time 3D scene graph construction from monocular camera input with IMU ／ U. V. B. L. Udugama, G. Vosselman, F. Nex
日本語で読む → - 論文VPR画像認識
AnyLoc: あらゆる環境に対応する汎用視覚的位置認識
自己教師あり学習モデルの汎用特徴量と教師なし特徴集約を組み合わせ、再学習なしで都市・屋内・水中など多様な環境で高精度に動作する視覚的位置認識手法を提案した。
原題: AnyLoc: Towards Universal Visual Place Recognition ／ Nikhil Keetha, Avneesh Mishra, Jay Karhade 他
日本語で読む → - 論文群制御nlin.AO
熱力学に着想を得た有限群ロボットのマクロ状態記述
ロボット群の集団挙動を、気体の圧力・温度・密度に相当する3つのマクロ変数で記述し、理想気体の状態方程式やビリアル方程式に類似した関係を導出した研究。
原題: Thermodynamics-inspired Macroscopic States of Bounded Swarms ／ Hossein Haeri, Kshitij Jerath, Jacob Leachman
日本語で読む → - 論文軌道予測画像認識
MacFormer: 地図とエージェントを結合したTransformerによるリアルタイムで堅牢な軌道予測
地図制約をネットワークに明示的に組み込む2つのモジュールとマルチタスク最適化戦略、双方向クエリ方式を提案し、ArgoverseやnuScenesで最高精度かつ最小の推論遅延とモデルサイズを実現した軌道予測フレームワーク。
原題: MacFormer: Map-Agent Coupled Transformer for Real-time and Robust Trajectory Prediction ／ Chen Feng, Hangning Zhou, Huadong Lin 他
日本語で読む → - 論文自動運転ロボティクス
知識共有と個人化による自動運転車両のドライバーモデル学習
連合学習を用いて複数の自動運転車両が生データを共有せずに知識を共有し、各車両の個別条件に適応したドライバーモデルを協調学習する手法を提案した。
原題: Learning Driver Models for Automated Vehicles via Knowledge Sharing and Personalization ／ Wissam Kontar, Xinzhi Zhong, Soyoung Ahn
日本語で読む → - 論文ナビゲーションロボティクス
CoverNav: 深層強化学習による非構造屋外環境での隠密追従ナビゲーション計画
地形の高低差マップと観測者の位置情報を用いた深層強化学習により、岩や建物などの障害物を遮蔽物として利用しながら目的地まで隠密に移動する経路を計画する手法を提案。
原題: CoverNav: Cover Following Navigation Planning in Unstructured Outdoor Environment with Deep Reinforcement Learning ／ Jumman Hossain, Abu-Zaher Faridee, Nirmalya Roy 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
運動計画をオンライン学習として捉える：動力学サンプリングベース計画へのマルチアームバンディットアプローチ
動力学制約下の運動計画において、サンプリング分布を非定常マルチアームバンディット問題として適応的にバイアスし、高報酬領域をクラスタリングで特定することで、より速く高品質な解を得る手法を提案した。
原題: Motion Planning as Online Learning: A Multi-Armed Bandit Approach to Kinodynamic Sampling-Based Planning ／ Marco Faroni, Dmitry Berenson
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
小型ドローンによる物体検出と把持のための研究プラットフォーム
小型ドローンに搭載した計算機で物体検出と視覚オドメトリをリアルタイム実行し、ピックアンドプレースを実現する研究プラットフォームを開発した。70回の試行で93%の把持成功率を達成し、ハードとソフトをオープンソース化した。
原題: A Small Form Factor Aerial Research Vehicle for Pick-and-Place Tasks with Onboard Real-Time Object Detection and Visual Odometry ／ Cora A. Dimmig, Anna Goodridge, Gabriel Baraban 他
日本語で読む → - 論文歩行ロボティクス
単一剛体キャラクタによる多様環境下での適応的追従
全身キャラクタを単一剛体として重心力学モデルで表現し、参照動作を追従する方策を強化学習で効率的に学習。未経験環境や方策遷移にも追加学習なしで適応できることを示した。
原題: Adaptive Tracking of a Single-Rigid-Body Character in Various Environments ／ Taesoo Kwon, Taehong Gu, Jaewon Ahn 他
日本語で読む → - 論文医療AIAI
医療支援チャットボットの簡潔なレビュー
2013年から2023年までの医療分野におけるAIチャットボットの研究をレビューし、患者支援や臨床試験の現状、信頼性やNLP性能の課題を整理した。
原題: Assistive Chatbots for healthcare: a succinct review ／ Basabdatta Sen Bhattacharya, Vibhav Sinai Pissurlenkar
日本語で読む → - 論文制御ロボティクス
参照ガバナによる視界制約下でのマルチロータ制御
カメラ搭載マルチロータが対象点を視界に収めつつ参照軌道を追従するため、時変参照に対応した新しい参照ガバナを設計し、実機実験で検証した。
原題: Visibility-Constrained Control of Multirotor via Reference Governor ／ Dabin Kim, Matthias Pezzutto, Luca Schenato 他
日本語で読む → - 論文軌道最適化math.OC
高速軌道最適化のための普遍バーコフ理論の実装
ルジャンドル・チェビシェフ系の格子点を用いることで普遍バーコフ理論の仮説を満たす軌道最適化手法を構築し、ポントリャーギンの原理と余ベクトル写像原理による最適性検証を可能にした。
原題: Implementations of the Universal Birkhoff Theory for Fast Trajectory Optimization ／ R. J. Proulx, I. M. Ross
日本語で読む → - 論文触覚ロボティクス
9DTact: 高精度3D形状復元と汎用6D力推定を実現するコンパクトな視覚触覚センサ
半透明ゲルの光学特性を利用し、マーカーなしで3D形状復元と6D力推定を行う小型・低コストな視覚触覚センサを開発した。約10万組の画像-力データで学習し、未知物体にも汎化可能。
原題: 9DTact: A Compact Vision-Based Tactile Sensor for Accurate 3D Shape Reconstruction and Generalizable 6D Force Estimation ／ Changyi Lin, Han Zhang, Jikai Xu 他
日本語で読む → - 論文形状補完画像認識
不確実領域の予測を伴う形状補完
部分的な観測から物体の完全な形状を予測する際に、不確実な領域を推定する2つの手法を提案し、ShapeNetから生成したデータセットで評価した。
原題: Shape Completion with Prediction of Uncertain Regions ／ Matthias Humt, Dominik Winkelbauer, Ulrich Hillenbrand
日本語で読む → - 論文空中3Dプリンティングロボティクス
自動最適チャンク分割による柔軟な多自由度空中3Dプリンティング
UAVによる分散3Dプリンティングのため、3Dモデルを小さなチャンクに分割・割り当て・印刷する枠組みを提案し、Gazeboシミュレーションで有効性を示した。
原題: Flexible Multi-DoF Aerial 3D Printing Supported with Automated Optimal Chunking ／ Marios-Nektarios Stamatopoulos, Avijit Banerjee, George Nikolakopoulos
日本語で読む → - 論文動作計画ロボティクス
自動運転システムのための安全なリアルタイム動作計画フレームワーク：MPPIアプローチ
自動運転の動作計画をMPPIで解く際に、障害物を円で近似して安全マージンを考慮しながらコストに組み込む手法を提案し、実車実験で安全性と実現可能性を検証した。
原題: Towards a Safe Real-Time Motion Planning Framework for Autonomous Driving Systems: An MPPI Approach ／ Mehdi Testouri, Gamal Elghazaly, Raphael Frank
日本語で読む → - 論文身体性AIHCI
Alexa、ロボットと遊ぼう：身体性AIにおける初のAlexa Prize SimBotチャレンジの紹介
大学生チームがシミュレーション環境でタスクをこなすロボットアシスタントを競って開発するAlexa Prize SimBotチャレンジの概要と、参加チームの手法・教訓・性能分析をまとめた論文。
原題: Alexa, play with robot: Introducing the First Alexa Prize SimBot Challenge on Embodied AI ／ Hangjie Shi, Leslie Ball, Govind Thattai 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
シミュレーションアプリケーション向け高性能ネットワーキング層
自動運転車向けシミュレータAVIS Engineに、ROS Bridgeと連携する高速な通信ネットワーク層を実装した研究。
原題: High Performance Networking Layer for Simulation Applications ／ Amir Mohammad Zarif Shahsavan Nejad, Amir Mahdi Zarif Shahsavan Nejad, Amirali Setayeshi 他
日本語で読む → - 論文NeRF/産業応用ロボティクス
産業・ロボティクス領域におけるニューラル放射輝度場：応用、研究機会、ユースケース
産業・ロボティクス分野でのNeRFの応用を調査し、動画圧縮や衝突回避のための3D動き推定などの実証実験を通じてその可能性を示した。
原題: Neural radiance fields in the industrial and robotics domain: applications, research opportunities and use cases ／ Eugen Šlapak, Enric Pardo, Matúš Dopiriak 他
日本語で読む → - 論文ロボット魚ロボティクス
Snapp：開水域を高速・3次元機動で泳ぐ敏捷なロボット魚
尾びれの推進と操舵を統合する周期的差分法と2枚の胸びれ制御を組み合わせ、開水域で1.5 m/sの遊泳と8の字・S字軌道などの3次元機動を実現したロボット魚Snappを開発した。
原題: Snapp: An Agile Robotic Fish with 3-D Maneuverability for Open Water Swim ／ Timothy J. K. Ng, Nan Chen, Fu Zhang
日本語で読む → - 論文軌道最適化ロボティクス
制約付きスタイン変分軌道最適化
軌道分布に対する制約付き汎関数最小化として定式化し、SVGDで多様な制約充足軌道を並列生成する手法を提案。
原題: Constrained Stein Variational Trajectory Optimization ／ Thomas Power, Dmitry Berenson
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
幾何学的インピーダンス制御による接触を伴うSE(3)同変ロボットマニピュレーションタスク学習
SE(3)不変・同変な幾何学的インピーダンス制御と学習可変インピーダンス制御を組み合わせ、専門家のデモからゲインスケジューリングを学習することで、接触を伴うマニピュレーションタスクの転移性を高める手法を提案し、ペグ挿入タスクで検証した。
原題: Contact-rich SE(3)-Equivariant Robot Manipulation Task Learning via Geometric Impedance Control ／ Joohwan Seo, Nikhil Potu Surya Prakash, Xiang Zhang 他
日本語で読む → - 論文経路計画ロボティクス
動的環境における自己進化型粒子群最適化による効率的リアルタイム経路計画
粒子群最適化をテンソル演算化して高速化し、ハイパーパラメータを自己進化させることで、動的環境でのリアルタイム経路計画を実現した。
原題: Efficient Real-time Path Planning with Self-evolving Particle Swarm Optimization in Dynamic Scenarios ／ Jinghao Xin, Zhi Li, Yang Zhang 他
日本語で読む → - 論文歩行ロボティクス
強化学習と生成事前学習モデルによる四足ロボットの生物らしい敏捷性と遊び
動物の運動データから生成モデルで制御信号を学び、階層的に環境適応と戦略を訓練することで、四足ロボットに生物らしい敏捷性と鬼ごっこ遊びを実現した。
原題: Lifelike Agility and Play in Quadrupedal Robots using Reinforcement Learning and Generative Pre-trained Models ／ Lei Han, Qingxu Zhu, Jiapeng Sheng 他
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