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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: 2023/6/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集

• 論文経路計画ロボティクス2023/6/1

  定風下におけるDubins集合分類を用いたUAVの時間最適経路計画

  一定の風が吹く環境で、旋回速度に制約のあるUAVの時間最適経路計画を高速化する手法を提案。空気相対座標系で問題を定式化し、候補経路を絞り込むことで計算時間を37.4%削減した。

  原題: Time-Optimal Path Planning in a Constant Wind for Uncrewed Aerial Vehicles using Dubins Set Classification ／ Brady Moon, Sagar Sachdev, Junbin Yuan 他

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• 論文SLAMロボティクス2023/6/1

  iSLAM: 命令的SLAM

  データ駆動型フロントエンドと幾何学ベースのバックエンドを二段階最適化で相互接続し、自己教師あり学習で双方向に補正する新しいSLAMフレームワークを提案。ステレオ慣性SLAMで平均22%の精度向上を実現。

  原題: iSLAM: Imperative SLAM ／ Taimeng Fu, Shaoshu Su, Yiren Lu 他

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• 論文運動予測ロボティクス2023/6/1

  実世界の知覚入力を用いた運動予測：エンドツーエンド手法は競争力があるか？

  実世界の知覚入力を用いた統一評価パイプラインを提案し、従来の予測手法とエンドツーエンド手法を初めて比較。整備されたデータから知覚ベースのデータへの移行時に大きな性能ギャップがあることを明らかにした。

  原題: Towards Motion Forecasting with Real-World Perception Inputs: Are End-to-End Approaches Competitive? ／ Yihong Xu, Loïck Chambon, Éloi Zablocki 他

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• 論文マルチモーダル知覚画像認識2023/6/1

  ObjectFolderベンチマーク：神経オブジェクトと実物体によるマルチセンサリー学習

  視覚・音・触覚を統合した物体中心学習の10タスクベンチマークと、実世界の家庭用品100個のマルチセンサリーデータセットを公開し、各感覚の役割を体系的に評価した。

  原題: The ObjectFolder Benchmark: Multisensory Learning with Neural and Real Objects ／ Ruohan Gao, Yiming Dou, Hao Li 他

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• 論文経路計画ロボティクス2023/6/1

  植生地形における車輪ロボット自律ナビゲーションのための経路生成

  植生に覆われた地面ではLiDAR等で支持面を検出できない問題に対し、外部知覚と固有受容感覚を多変量ガウス過程回帰で統合して支持平面を推定し、PE-RRT*で安全な経路を生成する手法を提案した。

  原題: Path Generation for Wheeled Robots Autonomous Navigation on Vegetated Terrain ／ Zhuozhu Jian, Zejia Liu, Haoyu Shao 他

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• 論文シーン再配置ロボティクス2023/6/1

  CLIPGraphs: 物体と部屋の親和性を推論するマルチモーダルグラフネットワーク

  家庭内での物体配置タスクにおいて、知識グラフと視覚言語特徴を組み合わせたグラフネットワークで物体と部屋の親和性を学習し、従来手法より高精度に適切な配置部屋を推定する手法を提案。

  原題: CLIPGraphs: Multimodal Graph Networks to Infer Object-Room Affinities ／ Ayush Agrawal, Raghav Arora, Ahana Datta 他

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• 論文群制御ロボティクス2023/6/1

  オンデマンド移動体無線インフラのためのネットワーク化マルチエージェントシステム

  UAV群を動的に配置・経路制御し、要求された通信品質を維持するオンデマンド無線インフラを実現。シミュレーションと実機実験で有効性を検証した。

  原題: A Networked Multi-Agent System for Mobile Wireless Infrastructure on Demand ／ Miguel Calvo-Fullana, Mikhail Gerasimenko, Daniel Mox 他

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• 論文クラウドロボティクスロボティクス2023/6/1

  FogROS2-SGC: 安全なグローバル接続を実現するROS2クラウドロボティクスプラットフォーム

  異なる場所やネットワークにあるROS2ロボットを安全かつ効率的に接続するFogROS2の拡張を提案し、rosbridgeより19倍高速で、3600km離れたロボット間でも動作することを示した。

  原題: FogROS2-SGC: A ROS2 Cloud Robotics Platform for Secure Global Connectivity ／ Kaiyuan Chen, Ryan Hoque, Karthik Dharmarajan 他

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• 論文マニピュレーションロボティクス2023/6/1

  未知システムダイナミクス推定器に基づくロボットマニピュレータの高ロバスト運動制御

  加速度信号や慣性行列の逆行列を必要とせず外乱を推定するUSDEを用い、適応ゲイン制御と超ねじれスライディングモード制御の2手法を提案し、7自由度ロボットで有効性を実証した。

  原題: Enhanced Robust Motion Control based on Unknown System Dynamics Estimator for Robot Manipulators ／ Xinyu Jia, Jun Yang, Kaixin Lu 他

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• 論文群制御ロボティクス2023/6/1

  混合整数計画法と効率的ヒューリスティクスによる時間最適なマルチロボット被覆経路計画

  マルチロボット被覆経路計画を最小最大根付き木被覆問題に帰着し、混合整数計画法とヒューリスティクスで解くことで、被覆時間を平均27.65%と23.24%削減した。

  原題: Mixed Integer Programming for Time-Optimal Multi-Robot Coverage Path Planning with Efficient Heuristics ／ Jingtao Tang, Hang Ma

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• 論文エネルギー管理ロボティクス2023/6/1

  制御バリア関数による未知環境でのエネルギー充足性の保証

  任意の経路計画の上に適用できる制御バリア関数ベースの層を提案し、未知環境でもロボットがエネルギー切れを起こさないことを保証する。

  原題: Energy Sufficiency in Unknown Environments via Control Barrier Functions ／ Hassan Fouad, Vivek Shankar Varadharajan, Giovanni Beltrame

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• 論文SLAMロボティクス2023/6/1

  Rao-Blackwell化粒子スムージングによる同時自己位置推定と地図構築

  粒子スムージングを用いてSLAMの事後分布全体を近似推定し、過去のドリフトや曖昧さを遡って補正する枠組みを提案。電波・磁場・視覚SLAMで有効性を示した。

  原題: Rao-Blackwellized Particle Smoothing for Simultaneous Localization and Mapping ／ Manon Kok, Arno Solin, Thomas B. Schön

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• 論文VLAロボティクス2023/6/1

  Statler: 身体性推論のための状態維持型言語モデル

  大規模言語モデルに世界状態の推定とその遷移を維持させ、その推定に基づいてロボットの行動を決定するフレームワークStatlerを提案し、複数のロボット計画タスクで既存手法を上回る性能を示した。

  原題: Statler: State-Maintaining Language Models for Embodied Reasoning ／ Takuma Yoneda, Jiading Fang, Peng Li 他

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• 論文農業ロボット/セグメンテーション・追跡画像認識2023/6/1

  野菜の形状特徴を活用した精密散布ロボットのためのセグメンテーションと追跡

  野菜の輪郭とブロブ特徴を用いて個体を識別し、連続画像間で同一野菜を追跡するMOTS手法を提案。ロボットが各野菜に一度だけ散布できるよう一意のIDを割り当てる。

  原題: Segmentation and Tracking of Vegetable Plants by Exploiting Vegetable Shape Feature for Precision Spray of Agricultural Robots ／ Nan Hu, Daobilige Su, Shuo Wang 他

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• 論文群制御ロボティクス2023/6/1

  混雑環境におけるマルチロボット経路計画のための効率的ヒューリスティクス

  密集したマルチロボット経路計画(MRPP)問題に対し、既存の最適化アルゴリズムの強みを組み合わせたDCBSとSCBSという2つのハイブリッド手法を提案し、計算時間の短縮と解品質の向上を両立させた。

  原題: Efficient Heuristics for Multi-Robot Path Planning in Crowded Environments ／ Teng Guo, Jingjin Yu

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• 論文新規視点合成画像認識2023/6/1

  大規模シーンの自己教師あり新規2D視点合成と効率的なマルチスケールボクセルカービング

  UAVで撮影した大規模実環境シーンに対し、ノイズに頑健なマルチスケールボクセルカービングと自己教師あり学習を組み合わせ、高解像度の新規視点画像を生成する手法を提案した。

  原題: Self-supervised novel 2D view synthesis of large-scale scenes with efficient multi-scale voxel carving ／ Alexandra Budisteanu, Dragos Costea, Alina Marcu 他

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• 論文sim2realロボティクス2023/6/1

  ROS 2アプリケーションの通信をFPGA上で最適化するゲートウェイ手法

  ROS 2のトピック通信をハードウェアとソフトウェア間で効率的に橋渡しするゲートウェイを提案し、通信マッピング手法を確立した。

  原題: Mapping and Optimizing Communication in ROS 2-based Applications on Configurable System-on-Chip Platforms ／ Christian Lienen, Alexander Philipp Nowosad, Marco Platzner

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• 論文VLAロボティクス2023/6/1

  仮想ロボットの過去行動を要約・質問応答する学習

  自己中心視点の動画から仮想ロボットの行動系列を自然言語で要約し、質問に答える単一モデルを訓練した。

  原題: Learning to Summarize and Answer Questions about a Virtual Robot's Past Actions ／ Chad DeChant, Iretiayo Akinola, Daniel Bauer

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• 論文自律航行ロボティクス2023/6/1

  OUXT Polaris：2022年Maritime RobotXチャレンジ向け自律航行システム

  Maritime RobotX Challenge 2022に向けて、過去の参加で培った自律航行システムを改良し、その設計の利点やCOVID-19下でのシミュレーション・小型ハードウェアを用いた開発手法、次回チャレンジ向けの特徴的コンポーネントを述べた論文。

  原題: OUXT Polaris: Autonomous Navigation System for the 2022 Maritime RobotX Challenge ／ Kenta Okamoto, Akihisa Nagata, Kyoma Arai 他

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• 論文最適制御/運動プリミティブロボティクス2023/6/1

  最適制御器の学習：動的運動プリミティブアプローチ

  最適解から得た動的運動プリミティブを用いて最適制御器を学習し、その誤差を推定可能にするとともに、計算資源が限られた環境でも使える効率的なサンプリング手法を提案した。

  原題: Learning optimal controllers: a dynamical motion primitive approach ／ Hugo T. M. Kussaba, Abdalla Swikir, Fan Wu 他

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• 論文セグメンテーション画像認識2023/6/1

  四重境界誤差補正による高品質な未知物体インスタンスセグメンテーション

  未知物体のセグメンテーションにおける過分割・過小分割を、境界の四種類の誤差を推定して補正する手法QuBERで解決し、把持成功率も向上させた。

  原題: High-Quality Unknown Object Instance Segmentation via Quadruple Boundary Error Refinement ／ Seunghyeok Back, Sangbeom Lee, Kangmin Kim 他

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• 論文軌道計画ロボティクス2023/6/1

  不確実性を考慮した視認性重視の目標追跡軌道計画

  システム不確実性下で目標の視認性を保ちながら追跡するため、信念空間検出確率(BPOD)と線形化SDFを用いたリアルタイム軌道計画手法を提案。

  原題: Probabilistic Visibility-Aware Trajectory Planning for Target Tracking in Cluttered Environments ／ Han Gao, Pengying Wu, Yao Su 他

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• 論文マニピュレーションロボティクス2023/6/1

  多様な姿勢と衣服に対応する単一の着衣支援ポリシー

  部分点群観測から強化学習とポリシー蒸留を用いて、多様な姿勢の人に様々な衣服を着せる単一のロボット着衣支援ポリシーを学習した。

  原題: One Policy to Dress Them All: Learning to Dress People with Diverse Poses and Garments ／ Yufei Wang, Zhanyi Sun, Zackory Erickson 他

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• 論文変形オドメトリ画像認識2023/6/1

  酔いどれオドメトリ：変形シーンにおけるカメラ運動推定

  変形する3Dシーン内でカメラ運動を推定する新しい手法を提案し、その評価用に合成データセット「Drunkard's Dataset」を構築した。

  原題: The Drunkard's Odometry: Estimating Camera Motion in Deforming Scenes ／ David Recasens, Martin R. Oswald, Marc Pollefeys 他

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• 論文マニピュレーションロボティクス2023/6/1

  双腕ロボットによる視覚ベースの果実収穫

  RGB-Dカメラと切断・回収ツールを備えた双腕ロボットで果実を収穫するシステムを提案し、階層的二次計画法による制御と深層学習を用いた果実・幹の検出を組み合わせた。

  原題: Towards vision-based dual arm robotic fruit harvesting ／ Ege Gursoy, Benjamin Navarro, Akansel Cosgun 他

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• 論文動作予測画像認識2023/6/1

  R2-Diff: 拡散モデルによるノイズ除去を検索モーションの洗練に用いた画像ベース動作予測

  画像類似度でデータセットから検索した動作を拡散モデルの初期値として与え、ノイズ除去過程で洗練することで、文脈に適したロボット動作予測を高精度化する手法を提案。

  原題: R2-Diff: Denoising by diffusion as a refinement of retrieved motion for image-based motion prediction ／ Takeru Oba, Norimichi Ukita

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• 論文ビジョン誘導着陸画像認識2023/6/1

  ビジョンベースのナノ航空機による自律着陸アプローチ

  単眼カメラとマーカーを用いてナノクアッドコプターが水平面上の目標に自律的に着陸する手法を提案し、2cm以内の精度を実現した。

  原題: A Vision-based Autonomous Perching Approach for Nano Aerial Vehicles ／ Truong-Dong Do, Sung Kyung Hong

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• 論文歩行ロボティクス2023/6/1

  深層決定論的方策勾配法を用いた二足歩行ロボットの軟弱地盤歩行計画と制御

  柔らかい土壌上を歩行する二足ロボットの制御に深層決定論的方策勾配法（DDPG）を適用し、沈み込みに対処しながら安定歩行を実現する手法を提案した。

  原題: Soft Soil Gait Planning and Control for Biped Robot using Deep Deterministic Policy Gradient Approach ／ Gaurav Bhardwaj, Soham Dasgupta, N. Sukavanam 他

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• 論文SLAMロボティクス2023/6/1

  H-SLAM: 直接法と間接法を統合したハイブリッド視覚SLAM

  記述子共有により単一の逆深度シーンマップを構築し、局所追跡と大域的ループ閉じ込めを同一マップで行うことで、従来の二重マップ管理の冗長性とドリフトを解消した単眼SLAM手法を提案。

  原題: H-SLAM: Hybrid Direct-Indirect Visual SLAM ／ Georges Younes, Douaa Khalil, John Zelek 他

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• 論文自律走行ロボティクス2023/6/1

  軌道支援深層強化学習による高速自律レーシング

  最適なレーシングラインを学習に組み込む軌道支援学習（TAL）を提案し、LiDARのみを用いる深層強化学習エージェントが高速で安定して走行できるようにした。

  原題: High-speed Autonomous Racing using Trajectory-aided Deep Reinforcement Learning ／ Benjamin David Evans, Herman Arnold Engelbrecht, Hendrik Willem Jordaan

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