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: 2023/6/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集

• 論文タスク計画ロボティクス2023/6/1

  複数の時間的タスクに対するコストと選好の最適トレードオフ計画

  複数の時間的タスクを実行するロボットのための、ユーザの選好とリソース最適性の間のパレート最適トレードオフを計算するA*ベースの計画フレームワークを提案した。

  原題: Optimal Cost-Preference Trade-off Planning with Multiple Temporal Tasks ／ Peter Amorese, Morteza Lahijanian

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• 論文医用画像/レジストレーションeess.IV2023/6/1

  教師なし変形可能な超音波画像レジストレーションと血管セグメンテーションへの応用

  RAFTをベースにした教師なし超音波画像レジストレーションモデルU-RAFTを提案し、力制御ロボットスキャンと組み合わせて合成変形画像を生成、血管セグメンテーションのデータ拡張に活用してIoUを改善した。

  原題: Unsupervised Deformable Ultrasound Image Registration and Its Application for Vessel Segmentation ／ FNU Abhimanyu, Andrew L. Orekhov, Ananya Bal 他

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• 論文動作計画ロボティクス2023/6/1

  未知環境における動力学を考慮した誘導サンプリングベース動作計画

  部分的にしか地図がない未知環境で、サンプリングベース動作計画に高レベル離散層と過去の解を組み合わせて誘導し、再計画を高速化しつつ解の一貫性を高めるフレームワークを提案した。

  原題: Guided Sampling-Based Motion Planning with Dynamics in Unknown Environments ／ Abhish Khanal, Hoang-Dung Bui, Gregory J. Stein 他

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• 論文レーダーイメージングeess.SP2023/6/1

  深層ニューラルネットワークと拡張仮想データを用いたスパースアレイレーダーイメージングの超解像

  スパースなレーダーアパーチャから得られるデータを深層ニューラルネットワークで処理し、エイリアシングのない超解像レーダーイメージングを実現する手法を提案。仮想データで訓練することで、従来のサブスペース法や機械学習手法を上回る性能を示した。

  原題: Super-Resolution Radar Imaging with Sparse Arrays Using a Deep Neural Network Trained with Enhanced Virtual Data ／ Christian Schuessler, Marcel Hoffmann, Martin Vossiek

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• 論文群制御ロボティクス2023/6/1

  可視光通信制約下における非ホロノミックロボット群の混合整数計画法による動作計画

  可視光通信の接続性を保ちながら、非ホロノミックロボット群がリーダーと基地局間の通信を維持しつつ検査タスクを行う動作計画を、混合整数線形計画法で設計した研究。

  原題: A Mixed-Integer Approach for Motion Planning of Nonholonomic Robots under Visible Light Communication Constraints ／ Angelo Caregnato-Neto, Marcos Ricardo Omena de Albuquerque Maximo, Rubens Junqueira Magalhães Afonso

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• 論文群制御ロボティクス2023/6/1

  群れとしての一個体：同一セルからの安定なロボット身体のボトムアップ創発

  同一のセルが物理的につながり自己組織化することで、ロボットの身体形状が創発的に形成される「Swarm-of-One」ロボットLoopyを提案し、対称な形状の形成や安定性を実験的に示した。

  原題: Swarm of One: Bottom-up Emergence of Stable Robot Bodies from Identical Cells ／ Trevor Smith, R. Michael Butts, Nathan Adkins 他

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• 論文タスク学習AI2023/6/1

  エージェント分析によるLLMからのタスク学習知識抽出の改善

  LLMの応答空間を広げ、自律エージェントが候補を評価・修正・選択することで、実世界エージェントが新規タスクをワンショットで77〜94%達成できる手法STARSを提案。

  原題: Improving Knowledge Extraction from LLMs for Task Learning through Agent Analysis ／ James R. Kirk, Robert E. Wray, Peter Lindes 他

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• 論文VLAAI2023/6/1

  ロボティクス向けChatGPT：設計原則とモデル能力

  ChatGPTをロボティクスに応用するためのプロンプト設計と高レベル関数ライブラリを提案し、自然言語指示による多様なタスク実行の有効性を検証した。

  原題: ChatGPT for Robotics: Design Principles and Model Abilities ／ Sai Vemprala, Rogerio Bonatti, Arthur Bucker 他

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• 論文sim2realロボティクス2023/6/1

  グラニュラー・ジム：粒状材料を用いたロボットタスクのための高性能シミュレーション

  GPU上で粒状材料の動力学を高速にシミュレーションする手法とシステムを提案し、強化学習の訓練に十分な速度を実現した。

  原題: Granular Gym: High Performance Simulation for Robotic Tasks with Granular Materials ／ David Millard, Daniel Pastor, Joseph Bowkett 他

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• 論文ソフト外骨格ロボティクス2023/6/1

  上肢ソフト外骨格用3D腱シースアクチュエータシステムのモデリングとパラメトリック最適化

  上肢支援ソフト外骨格のための腱シースアクチュエータについて、腱の弛みを抑える数学モデルを構築し、直列ばねや予張力などのパラメータを最適化した研究。

  原題: Modeling and parametric optimization of 3D tendon-sheath actuator system for upper limb soft exosuit ／ Amit Yadav, Nitesh Kumar, Shaurya Surana 他

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• 論文探索・検出ロボティクス2023/6/1

  固定翼UAVによる海上環境での探索戦略と船舶検出

  GNSSが使えない未知の海上環境で固定翼UAVが効率的に船舶を探索・検出するため、確率マップに基づく情報活用型と事前経路に沿う非情報型の探索手法、およびシミュレータの合成データで学習した船舶検出手法を提案し、比較実験で有効性を示した。

  原題: A Search Strategy and Vessel Detection in Maritime Environment Using Fixed-Wing UAVs ／ Marijana Peti, Ana Milas, Natko Kraševac 他

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• 論文異常検知eess.SP2023/6/1

  風力タービンブレードの異常検知のための非接触センシング：複素数値オートエンコーダを用いたfocus-SVDDアプローチ

  FMCWレーダーの非接触センシングと複素数値オートエンコーダ、focus-SVDDを組み合わせ、風力タービンブレード製造時の異常検知精度を高める手法を提案した論文。

  原題: Non-contact Sensing for Anomaly Detection in Wind Turbine Blades: A focus-SVDD with Complex-Valued Auto-Encoder Approach ／ Gaëtan Frusque, Daniel Mitchell, Jamie Blanche 他

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• 論文測位・ローカリゼーションロボティクス2023/6/1

  モバイルロボティクス向け低コストDGPSの精度評価

  Ublox ZED-F9Pとオープンソースソフトを用いた低コストDGPSを構築し、VICONで移動ロボットの絶対精度と再現性を評価した。

  原題: Accuracy evaluation of a Low-Cost Differential Global Positioning System for mobile robotics ／ Christian Blesing, Jan Finke, Sebastian Hoose 他

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• 論文オフライン方策選択機械学習2023/6/1

  π2vec: 後継特徴量による方策表現

  黒箱方策の振る舞いを、基盤モデル特徴量の統計変化として捉えた特徴ベクトルで表現する手法を提案し、オフライン方策選択に応用する。

  原題: $\pi2\text{vec}$: Policy Representations with Successor Features ／ Gianluca Scarpellini, Ksenia Konyushkova, Claudio Fantacci 他

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• 論文自動運転知覚ロボティクス2023/6/1

  自動運転システムにおけるデータ統合のための深層学習アプローチに関するサーベイ

  自動運転の知覚モジュールで用いられる深層学習によるマルチセンサデータ統合手法を、「何を・どのように・いつ統合するか」で分類し、マルチビュー・マルチモダリティ・マルチフレームの3軸で新たな分類体系を提案したサーベイ。

  原題: A survey on deep learning approaches for data integration in autonomous driving system ／ Xi Zhu, Likang Wang, Caifa Zhou 他

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• 論文安全強化学習機械学習2023/6/1

  価値関数は制御バリア関数である：制御理論による安全な方策の検証

  強化学習の方策の安全性を保証するため、学習された価値関数と制御バリア関数の理論的関連を明らかにし、制御理論の検証手法を適用する新しい枠組みを提案した。

  原題: Value Functions are Control Barrier Functions: Verification of Safe Policies using Control Theory ／ Daniel C. H. Tan, Fernando Acero, Robert McCarthy 他

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• 論文運動学習ロボティクス2023/6/1

  深層予測学習：認知ロボティクスに着想を得た運動学習の概念

  予測符号化理論に基づき、ロボットの近未来の感覚運動状態を予測し、実世界との予測誤差をオンラインで最小化することで、限られたデータでも実環境に適応できる運動学習の枠組みを提案。

  原題: Deep Predictive Learning: Motion Learning Concept inspired by Cognitive Robotics ／ Kanata Suzuki, Hiroshi Ito, Tatsuro Yamada 他

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• 論文自動運転/マルチエージェント強化学習cs.MA2023/6/1

  iPLAN: 分散型マルチエージェント強化学習による異種交通環境での意図認識型プランニング

  周囲のドライバーの意図をローカル観測のみから推測し、行動インセンティブと即時インセンティブを統合して意思決定と運動計画を行う分散型MARL手法を提案し、異種高速道路シナリオで高い成功率と生存時間を達成した。

  原題: iPLAN: Intent-Aware Planning in Heterogeneous Traffic via Distributed Multi-Agent Reinforcement Learning ／ Xiyang Wu, Rohan Chandra, Tianrui Guan 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

  対話を通じた人間型ソフトハンドの設計

  3Dプリントと遠隔操作を活用し、16自由度の人間型ソフトハンドを5回の設計反復で改良。30の実世界操作タスク中19を達成し、剛体ハンドのAllegro（7タスク）を上回った。

  原題: Designing Anthropomorphic Soft Hands through Interaction ／ Pragna Mannam, Kenneth Shaw, Dominik Bauer 他

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• 論文自動運転計画ロボティクス2023/6/1

  時空間ヒートマップを用いた模倣学習：NuPlanチャレンジ準優勝ソリューション

  自動運転の複雑なマルチモーダルシナリオで安全な計画を実現するため、行動クローニングに時空間ヒートマップ表現を導入し、将来のマルチモーダル状態を予測して軌道を洗練させる手法を提案。NuPlanチャレンジで総合2位、特に進捗と快適性の指標で最高スコアを獲得。

  原題: Imitation with Spatial-Temporal Heatmap: 2nd Place Solution for NuPlan Challenge ／ Yihan Hu, Kun Li, Pingyuan Liang 他

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• 論文VLAロボティクス2023/6/1

  言語から報酬へ：ロボットスキル合成の新パラダイム

  大規模言語モデルに報酬関数のパラメータを生成させ、それをリアルタイム最適化器で最適化することで、言語指示から多様なロボット動作を実現する手法を提案。

  原題: Language to Rewards for Robotic Skill Synthesis ／ Wenhao Yu, Nimrod Gileadi, Chuyuan Fu 他

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• 論文空中マニピュレーションロボティクス2023/6/1

  全駆動UAVによる空中マニピュレーションのための画像ベースビジュアルサーボ制御

  全駆動型UAVを用いて、事前定義マーカーや外部位置推定に頼らず、画像ベースのビジュアルサーボとハイブリッドインピーダンス力・運動制御により橋梁メンテナンス作業を実現する手法を提案した。

  原題: Image-based Visual Servo Control for Aerial Manipulation Using a Fully-Actuated UAV ／ Guanqi He, Yash Jangir, Junyi Geng 他

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• 論文鳥瞰図インスタンス予測画像認識2023/6/1

  PowerBEV: 鳥瞰図におけるインスタンス予測のための強力かつ軽量なフレームワーク

  自動運転向けに、周囲カメラから鳥瞰図で将来のインスタンスを予測する軽量な並列マルチスケールCNNフレームワークを提案し、セグメンテーションと求心後方フローのみで高精度を達成した。

  原題: PowerBEV: A Powerful Yet Lightweight Framework for Instance Prediction in Bird's-Eye View ／ Peizheng Li, Shuxiao Ding, Xieyuanli Chen 他

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• 論文触覚HCI2023/6/1

  CUFF：前腕装着型力覚フィードバックデバイスの設計・特性評価・検証

  皮膚伸張と力覚フィードバックを提示する腕装着型ハプティックデバイスを開発し、健常者実験で物体の硬さ・大きさの識別やロボットハンド把持操作における有効性を検証した。

  原題: The CUFF, Clenching Upper-limb Force Feedback wearable device: design, characterization and validation ／ F. Barontini, M. G. Catalano, S. Fani 他

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• 論文ロボットミッション設計cs.SE2023/6/1

  契約に基づく文脈依存ロボットミッションの正しさを保証する設計手法

  ロボットミッションを文脈ごとのサブミッションに分割し、assume-guarantee契約を用いて階層的・モジュール的に仕様記述・実装することで、動的なコントローラ切替時も正しさを保証するフレームワークを提案した。

  原題: Correct-by-Construction Design of Contextual Robotic Missions Using Contracts ／ Piergiuseppe Mallozzi, Pierluigi Nuzzo, Nir Piterman 他

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• 論文軌道予測画像認識2023/6/1

  QCNeXt: 次世代の協調マルチエージェント軌道予測フレームワーク

  自動運転向けに、クエリ中心エンコーディングとDETR風デコーダを組み合わせ、複数エージェントの将来軌道を同時に予測するフレームワークを提案。Argoverse 2ベンチマークで1位を獲得。

  原題: QCNeXt: A Next-Generation Framework For Joint Multi-Agent Trajectory Prediction ／ Zikang Zhou, Zihao Wen, Jianping Wang 他

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• 論文ナビゲーションロボティクス2023/6/1

  ガウス信念空間における最適サンプリングベース運動計画：最小センシングナビゲーション

  ガウス信念空間でのサンプリングベース運動計画において、サンプル数増加に伴い解コストが大域的最適解に収束することを示し、IG-PRM*アルゴリズムを提案した。

  原題: Optimal Sampling-based Motion Planning in Gaussian Belief Space for Minimum Sensing Navigation ／ Vrushabh Zinage, Ali Reza Pedram, Takashi Tanaka

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• 論文ソーシャルナビゲーションロボティクス2023/6/1

  ソーシャルロボットナビゲーションアルゴリズム評価のための原則とガイドライン

  人混み環境でのロボットナビゲーションを公平に評価するための共通ベンチマーク基準を提案し、安全性や快適さなどの原則、メトリクスやシナリオ設計のガイドライン、評価フレームワークを示した。

  原題: Principles and Guidelines for Evaluating Social Robot Navigation Algorithms ／ Anthony Francis, Claudia Pérez-D'Arpino, Chengshu Li 他

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• 論文情報計画ロボティクス2023/6/1

  時空間情報に基づく適応サンプリングのための多目的モデル予測木探索

  環境が時空間的に変化するロボットモニタリングにおいて、多目的最適化と先読みモデル予測報酬を組み込んだモンテカルロ木探索により、探索と活用のバランスを取りつつ環境動態に追従する情報計画手法を提案した。

  原題: Multi-Objective and Model-Predictive Tree Search for Spatiotemporal Informative Planning ／ Weizhe Chen, Lantao Liu

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• 論文ソーシャルロボットロボティクス2023/6/1

  孤独な心の伴侶としてのソーシャルロボット：擬人化とロボット外見の役割

  孤独感がソーシャルロボットの擬人化に与える影響がロボットの外見によって異なり、それが好感度と購買意図にどう影響するかを調査した。

  原題: Social Robots As Companions for Lonely Hearts: The Role of Anthropomorphism and Robot Appearance ／ Yoonwon Jung, Sowon Hahn

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