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: 2023/5/1 ／ 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 →- 論文強化学習ロボティクス
方策ネットワークの潜在空間における時間相関探索
強化学習において、方策ネットワークの潜在状態に時間相関のあるノイズを注入することで、過剰駆動系でも効率的に探索できる手法Latticeを提案した。
原題: Latent Exploration for Reinforcement Learning ／ Alberto Silvio Chiappa, Alessandro Marin Vargas, Ann Zixiang Huang 他
日本語で読む → - 論文飛行制御ロボティクス
マルチロータ航空機の軌道追従のための残差ダイナミクス学習
簡略化した運動モデルと実機のずれ（残差ダイナミクス）をスパースガウス過程回帰で学習し、NMPCベースの軌道追従の精度と滑らかさを向上させる手法を提案した。
原題: Residual Dynamics Learning for Trajectory Tracking for Multi-rotor Aerial Vehicles ／ Geesara Kulathunga, Hany Hamed, Alexandr Klimchik
日本語で読む → - 論文制御最適化ロボティクス
動的システムのリーチングホライズン制御における両立可能な制約の探索アルゴリズム
非線形制御アフィン系において、複数の両立しない制約下でリーチングホライズン制御器を設計するため、ラグランジュ乗数に基づくヒューリスティックで両立可能な制約部分集合を選択する手法を提案。
原題: Algorithms for Finding Compatible Constraints in Receding-Horizon Control of Dynamical Systems ／ Hardik Parwana, Ruiyang Wang, Dimitra Panagou
日本語で読む → - 論文自動運転データセット画像認識
Zenseact オープンデータセット：自動運転向けの大規模で多様なマルチモーダルデータセット
欧州各国で2年間収集した大規模マルチモーダル自動運転データセットZODを公開し、最大245mの長距離知覚や多タスク学習を可能にする。
原題: Zenseact Open Dataset: A large-scale and diverse multimodal dataset for autonomous driving ／ Mina Alibeigi, William Ljungbergh, Adam Tonderski 他
日本語で読む → - 論文タスクプランニングロボティクス
COWP: LLMと行動知識を統合したオープンワールドタスクプランニングと状況対処
LLMの常識知識で行動の前提条件・効果を動的に拡張し、未知の状況にも対応できるオープンワールド向けタスクプランニング手法を提案した。
原題: Integrating Action Knowledge and LLMs for Task Planning and Situation Handling in Open Worlds ／ Yan Ding, Xiaohan Zhang, Saeid Amiri 他
日本語で読む → - 論文強化学習機械学習
LTL仕様に対する最適性保証付きサンプル効率の良いモデルフリー強化学習
LTL仕様を満たす確率を最大化する最適方策を、未知のMDP上でモデルフリーRLによりサンプル効率良く学習する手法を提案し、最適性保証と実験的検証を示した。
原題: Sample Efficient Model-free Reinforcement Learning from LTL Specifications with Optimality Guarantees ／ Daqian Shao, Marta Kwiatkowska
日本語で読む → - 論文自己位置推定ロボティクス
動的環境における一貫した仮定に基づく自己位置推定
移動物体と準静的物体を一貫して扱うことで、動的環境での自己位置推定精度を向上させる手法を提案し、実データで有効性を示した。
原題: Localization Under Consistent Assumptions Over Dynamics ／ Matti Pekkanen, Francesco Verdoja, Ville Kyrki
日本語で読む → - 論文歩行ロボティクス
マニピュレータを尾として活用：脚式ロコモーションの動的安定性向上
脚式ロボットの腕を尾のように使うことで、高速旋回や外乱下での安定性を高める強化学習手法を提案。自由度を段階的に解放する訓練法で効率的に学習し、シミュレーションと実機で有効性を確認。
原題: Manipulator as a Tail: Promoting Dynamic Stability for Legged Locomotion ／ Huang Huang, Antonio Loquercio, Ashish Kumar 他
日本語で読む → - 論文ソフトロボティクスロボティクス
ソフトロボットのモデリングと制御におけるデータ駆動型手法：レビュー
ソフトロボットのモデリングと制御に用いられるデータ駆動型手法を、統計的手法、ニューラルネットワーク、強化学習の3つに分類してレビューし、各手法の特徴や利点・限界を比較した。
原題: Data-driven Methods Applied to Soft Robot Modeling and Control: A Review ／ Zixi Chen, Federico Renda, Alexia Le Gall 他
日本語で読む → - 論文SLAMロボティクス
直接LiDAR慣性オドメトリとマッピング：知覚的で連結的なSLAM
計算効率と実環境での信頼性を重視し、LiDARと慣性センサを統合したSLAMアルゴリズムを提案。フロントエンドとバックエンドに革新を加え、自律ロボットの高精度な自己位置推定と3Dマッピングを実現する。
原題: Direct LiDAR-Inertial Odometry and Mapping: Perceptive and Connective SLAM ／ Kenny Chen, Ryan Nemiroff, Brett T. Lopez
日本語で読む → - 論文VLAロボティクス
Instruct2Act：大規模言語モデルでマルチモーダル指示をロボット動作に変換
大規模言語モデルを用いてマルチモーダルな指示からロボット操作の行動系列を生成するフレームワークを提案し、卓上操作タスクでゼロショット性能を検証した。
原題: Instruct2Act: Mapping Multi-modality Instructions to Robotic Actions with Large Language Model ／ Siyuan Huang, Zhengkai Jiang, Hao Dong 他
日本語で読む → - 論文sim2real画像認識
Synfeal: 実世界の3D再構成からカメラ位置推定用データセットを合成するデータ駆動型シミュレータ
実世界の3D再構成メッシュ上で仮想カメラを動かし、RGB画像と正解カメラ姿勢を大量に合成するオープンソースシミュレータを提案し、生成データでの学習が従来手法のデータセットより高精度になることを示した。
原題: Synfeal: A Data-Driven Simulator for End-to-End Camera Localization ／ Daniel Coelho, Miguel Oliveira, Paulo Dias
日本語で読む → - 論文VLA自然言語
SwiftSage：高速思考と低速思考を備えた生成的エージェントによる複雑な対話型タスクの解決
人間の二重過程理論に着想を得て、小さな言語モデルによる直感的な行動生成とGPT-4による熟考的なサブゴール計画を組み合わせ、複雑な対話型推論タスクの性能を向上させたエージェントフレームワーク。
原題: SwiftSage: A Generative Agent with Fast and Slow Thinking for Complex Interactive Tasks ／ Bill Yuchen Lin, Yicheng Fu, Karina Yang 他
日本語で読む → - 論文深度推定画像認識
UAV向け深度と深度不確かさの同時推定手法
UAV向けの深度推定手法M4Depthを拡張し、視差の不確かさから深度の不確かさを推定する方法を提案。公開データセットで有効性を示し、既存手法より2.5倍高速で因果的。
原題: A technique to jointly estimate depth and depth uncertainty for unmanned aerial vehicles ／ Michaël Fonder, Marc Van Droogenbroeck
日本語で読む → - 論文歩行ロボティクス
モデルベース最適制御と強化学習の融合による多様な脚式ロコモーションの学習
有限時間最適制御で生成した参照動作を強化学習の模倣目標に用いることで、様々な速度・歩容に対応する頑健な脚式ロボット制御を実現した。
原題: RL + Model-based Control: Using On-demand Optimal Control to Learn Versatile Legged Locomotion ／ Dongho Kang, Jin Cheng, Miguel Zamora 他
日本語で読む → - 論文sim2real画像認識
GRADEで生成した合成データからの学習
高忠実度な動的環境を生成するフレームワークGRADEを紹介し、屋内の人物・飛行物体シーンで生成した合成データがYOLOやMask R-CNNの事前学習や実画像への汎化に有効であることを示した。
原題: Learning from synthetic data generated with GRADE ／ Elia Bonetto, Chenghao Xu, Aamir Ahmad
日本語で読む → - 論文医療ロボティクスロボティクス
安全な深層強化学習による椎弓根スクリューの術中計画
脊椎手術のドリル経路計画に安全な深層強化学習を適用し、不確実性を考慮した安全フィルタと事前学習ネットワークで術中の不完全な解剖情報を補完する手法を提案した。
原題: Safe Deep RL for Intraoperative Planning of Pedicle Screw Placement ／ Yunke Ao, Hooman Esfandiari, Fabio Carrillo 他
日本語で読む → - 論文進化ロボティクスロボティクス
リンク機構ロボットのプロトタイピングのためのリンク機構の進化
2Dリンク機構を3つの進化アルゴリズムで最適化し、得られた設計を実機の六脚ロボットで試作・検証した。品質多様性アプローチが類似設計の多様性と実現可能性の点でプロトタイピングに最も有用だった。
原題: Evolution of linkages for prototyping of linkage based robots ／ Emma Stensby Norstein, Kai Olav Ellefsen, Frank Veenstra 他
日本語で読む → - 論文教育・ROSロボティクス
ROSを活用したロボット制御理論のプロジェクトベース学習
ROSとGazeboを用いて、実機なしでロボット制御理論を学ぶ6つのプロジェクト型課題を提案し、その学習成果を報告した論文。
原題: Project-Based Learning for Robot Control Theory: A Robot Operating System (ROS) Based Approach ／ Siavash Farzan
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
IndustReal: 接触の多い組立タスクをシミュレーションから現実へ転移
強化学習とシミュレーションを活用し、接触の多いピック・配置・挿入タスクを実世界のロボットで再現可能にした研究。
原題: IndustReal: Transferring Contact-Rich Assembly Tasks from Simulation to Reality ／ Bingjie Tang, Michael A. Lin, Iretiayo Akinola 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
安全なロボットマニピュレーションのための失敗防止スキル学習
ロボットの操作スキルを「基本スキル」と「失敗防止スキル」に分け、強化学習で失敗防止スキルを学習して安全な操作を実現する階層的手法を提案した。
原題: Learning Failure Prevention Skills for Safe Robot Manipulation ／ Abdullah Cihan Ak, Eren Erdal Aksoy, Sanem Sariel
日本語で読む → - 論文遠隔操作ロボティクス
車両遠隔操作：状態推定誤差下でのSRPTアプローチの性能評価
遠隔操作車両のための逐次参照姿勢追従（SRPT）手法が、状態推定誤差や外乱、ノイズがある状況でもロバストに機能することをシミュレーションで検証した。
原題: Vehicle Teleoperation: Performance Assessment of SRPT Approach Under State Estimation Errors ／ Jai Prakash, Michele Vignati, Edoardo Sabbioni
日本語で読む → - 論文行動予測ロボティクス
歩行者の行動を学習し安全な自動運転を実現する
自車カメラ映像のみから歩行者の行動と軌道を予測するTransformerベースのマルチタスクモデルを提案し、JAADデータセットで行動予測精度81%を達成した。
原題: Learning Pedestrian Actions to Ensure Safe Autonomous Driving ／ Jia Huang, Alvika Gautam, Srikanth Saripalli
日本語で読む → - 論文教師なし強化学習機械学習
球面上での連続スキルの教師なし発見
スキルを球面上の連続値として表現し、相互情報量最大化により無限に多様なスキルを教師なしで獲得する手法DISCSを提案し、MuJoCo Antで従来法より多様な行動を学習できることを示した。
原題: Unsupervised Discovery of Continuous Skills on a Sphere ／ Takahisa Imagawa, Takuya Hiraoka, Yoshimasa Tsuruoka
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
包括的グレブナー基底に基づく実数量化子消去を用いたマニピュレータの逆運動学と経路計画
3自由度マニピュレータの逆運動学計算と経路計画に、包括的グレブナー基底に基づく量化子消去法（CGS-QE）を適用し、解の存在検証や経路全体の実現可能性を効率的に確認する手法を提案した。
原題: Inverse kinematics and path planning of manipulator using real quantifier elimination based on Comprehensive Gr\"obner Systems ／ Mizuki Yoshizawa, Akira Terui, Masahiko Mikawa
日本語で読む → - 論文医療ロボティクスロボティクス
視触覚センサ搭載の空気圧式コンプライアント咽頭ぬぐい液採取デバイス
視触覚センサと空気圧アクチュエータを組み合わせ、低コストで安全なロボットによる咽頭ぬぐい液採取デバイスを開発し、生体実験で有効性を確認した。
原題: Visuotactile Sensor Enabled Pneumatic Device Towards Compliant Oropharyngeal Swab Sampling ／ Shoujie Li, Mingshan He, Wenbo Ding 他
日本語で読む → - 論文ナビゲーションロボティクス
屋内シミュレーションから屋外実環境へのゼロショット移動学習
屋内シミュレーションのみで訓練した視覚ナビゲーション方策に、衛星地図や手描きスケッチなどの粗いコンテキストマップを与えることで、屋外の未知環境を数百メートルにわたり衝突なく移動できることを示した。
原題: IndoorSim-to-OutdoorReal: Learning to Navigate Outdoors without any Outdoor Experience ／ Joanne Truong, April Zitkovich, Sonia Chernova 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
環境を考慮した関係分類器による潜在空間計画での複数物体マニピュレーション
部分視点の点群から物体間・物体-環境間の関係を予測し、潜在空間で動力学を学習することで、論理関係で定義された複数物体操作タスクを計画・実行する手法を提案。sim-to-real転移も微調整なしで実現。
原題: Latent Space Planning for Multi-Object Manipulation with Environment-Aware Relational Classifiers ／ Yixuan Huang, Nichols Crawford Taylor, Adam Conkey 他
日本語で読む → - 論文ニューロモルフィック/触覚ロボティクス
オフロードロボットの環境認識とナビゲーションに向けたニューロモルフィックコンピューティング
ネズミやアザラシのヒゲと人間の蝸牛に着想を得て、ヒゲ型リザバーコンピューティングによりオフロードロボットの環境認識とナビゲーションを低消費電力で実現する研究。
原題: Towards the Neuromorphic Computing for Offroad Robot Environment Perception and Navigation ／ Zhenhua Yu, Peter R. N. Childs, Thrishantha Nanayakkara
日本語で読む → - 論文NeRF/ロボティクスロボティクス
NerfBridge: ロボティクスにリアルタイムオンラインNeRF学習をもたらす
ROSとNerfstudioを橋渡しし、画像ストリームからリアルタイムにNeRFを学習できるオープンソースブリッジを提案。ドローンのカメラ映像からの学習例を示す。
原題: NerfBridge: Bringing Real-time, Online Neural Radiance Field Training to Robotics ／ Javier Yu, Jun En Low, Keiko Nagami 他
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