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VLAロボティクス
AlphaBlock: ロボットマニピュレーションにおける視覚言語推論のための身体性ファインチューニング
LLMを用いて高次指示と観察系列のデータセットAlphaBlockを自動収集し、画像入力からマルチステップ計画を自己回帰生成する閉ループ型マルチモーダル身体性プランニングモデルを提案した。
原題: AlphaBlock: Embodied Finetuning for Vision-Language Reasoning in Robot Manipulation ／ Chuhao Jin, Wenhui Tan, Jiange Yang 他
日本語で読む → - 論文運動計画ロボティクス
HySST: ハイブリッド力学系に対する安定スパースRRT最適運動計画アルゴリズム
ハイブリッド系の最適運動計画のため、SSTを拡張したHySSTを提案し、漸近的近最適性を証明して跳ねるボールやテンセグリティマルチコプタに適用した。
原題: HySST: A Stable Sparse Rapidly-Exploring Random Trees Optimal Motion Planning Algorithm for Hybrid Dynamical Systems ／ Nan Wang, Ricardo G. Sanfelice
日本語で読む → - 論文協調知覚ロボティクス
協調知覚のための選択的通信によるエンドツーエンド自動運転
自動運転車の視界が遮られる状況で、車車間通信による協調知覚の通信帯域を抑えるため、マルチエージェント経路探索に着想を得た選択的通信アルゴリズムを提案し、ランダム選択より高い成功率を達成した。
原題: Selective Communication for Cooperative Perception in End-to-End Autonomous Driving ／ Hsu-kuang Chiu, Stephen F. Smith
日本語で読む → - 論文形式手法AI
STL：システム検証には意外と厄介な論理
信号時相論理（STL）の制約が人間にとって検証しやすいかを被験者実験で調べ、正答率が低く確証バイアスや過信が見られることを示した。
原題: STL: Surprisingly Tricky Logic (for System Validation) ／ Ho Chit Siu, Kevin Leahy, Makai Mann
日本語で読む → - 論文VIOロボティクス
PO-VINS: LiDAR強化による効率的でロバストな姿勢のみの視覚慣性状態推定器
視覚とLiDAR深度の計測を姿勢のみの表現で扱い、LiDAR外れ値除去とマルチステート制約を導入した高効率・高精度な視覚慣性状態推定手法を提案。
原題: PO-VINS: An Efficient and Robust Pose-Only Visual-Inertial State Estimator With LiDAR Enhancement ／ Hailiang Tang, Tisheng Zhang, Liqiang Wang 他
日本語で読む → - 論文マルチLiDARオドメトリロボティクス
非同期マルチLiDAR慣性オドメトリのための点単位不確かさ伝播
複数LiDARの時間・空間的なずれを連続時間IMUモデルと点単位の不確かさで扱い、厳密な時刻同期なしに高精度なオドメトリを実現した研究。
原題: Asynchronous Multiple LiDAR-Inertial Odometry using Point-wise Inter-LiDAR Uncertainty Propagation ／ Minwoo Jung, Sangwoo Jung, Ayoung Kim
日本語で読む → - 論文軌道計画・制御ロボティクス
俊敏なクアッドロータ飛行のための効率的でロバストな時間最適軌道計画と制御
ウェイポイント制約でノードを固定し区間ごとにサンプリング間隔を分けることで時間最適軌道計画を高速化し、時間適応型モデル予測制御で追従精度とロバスト性を高めた。
原題: Efficient and Robust Time-Optimal Trajectory Planning and Control for Agile Quadrotor Flight ／ Ziyu Zhou, Gang Wang, Jian Sun 他
日本語で読む → - 論文WiFiセンシングロボティクス
WiROS: ロボティクス向けWiFiセンシングツールボックス
WiFiのRSSIやCSIなどの計測値をROSトピックとして提供し、電波到来方向を推定するアルゴリズムも同梱した、ロボット向けのプラグアンドプレイなWiFiセンシングツールボックスを開発した。
原題: WiROS: WiFi sensing toolbox for robotics ／ William Hunter, Aditya Arun, Dinesh Bharadia
日本語で読む → - 論文sim2real画像認識
合成データを用いたドローン画像からのシマウマ検出
GRADEで生成した合成シマウマデータセットのみを用いてYOLO検出器を学習し、実世界の空撮画像でシマウマを検出できることを示した。
原題: Synthetic Data-based Detection of Zebras in Drone Imagery ／ Elia Bonetto, Aamir Ahmad
日本語で読む → - 論文協調知覚ロボティクス
SEIP: インフラベース協調知覚のシミュレーションによる設計と評価
路側センサの配置・高さ・構成を整数計画問題として最適化するヒューリスティックアルゴリズムと、都市運転シミュレータ連携の評価ツールを提案し、LiDAR配置の費用対効果を検証した。
原題: SEIP: Simulation-based Design and Evaluation of Infrastructure-based Collective Perception ／ Ao Qu, Xuhuan Huang, Dajiang Suo
日本語で読む → - 論文経路計画ロボティクス
動的システムに基づく経路計画と教師なし学習を組み合わせた実環境の自律探索
カオス的経路計画を用いた自律探索において、障害物回避・軌道分散・リアルタイム被覆率計算の課題を解決するフレームワークを開発し、従来の最適経路計画と同等の性能を実環境で示した。
原題: Autonomous search of real-life environments combining dynamical system-based path planning and unsupervised learning ／ Uyiosa Philip Amadasun, Patrick McNamee, Zahra Nili Ahmadabadi 他
日本語で読む → - 論文制御/モデリングロボティクス
自動運転レースにおけるモデル誤差補償のための二重反復ガウス過程回帰
自動運転レースの計画と制御の両方のモデル誤差を2つのガウス過程回帰で補償し、反復的にデータを収集する手法を提案し、高忠実度シミュレータで性能と安定性の向上を示した。
原題: Double-Iterative Gaussian Process Regression for Modeling Error Compensation in Autonomous Racing ／ Shaoshu Su, Ce Hao, Catherine Weaver 他
日本語で読む → - 論文経路計画ロボティクス
トポロジカルブレイドを用いた複数テザーロボットの経路計画
ケーブルの絡まりをトポロジーのブレイド理論で解析し、2〜3機の相互作用パターンを避けることで絡まりのない経路を探索する手法を提案。最大10機のドローンで100%の到達を達成し、3機のテザーUAV実験で実証した。
原題: Path Planning for Multiple Tethered Robots Using Topological Braids ／ Muqing Cao, Kun Cao, Shenghai Yuan 他
日本語で読む → - 論文行動モデリング機械学習
分位点回帰とフローによる運転行動分布の裾分位点の学習
自動運転車との相互作用における人間ドライバーの行動分布の多様性と裾分位点を捉えるため、分位点回帰と自己回帰分位点フローを行動クローニングで訓練し、高速道路の軌跡データで評価した。
原題: On Learning the Tail Quantiles of Driving Behavior Distributions via Quantile Regression and Flows ／ Jia Yu Tee, Oliver De Candido, Wolfgang Utschick 他
日本語で読む → - 論文自動運転AI
自動運転と知能車両のマイルストーン 第I部：制御・計算システム設計・通信・高精度地図・テスト・人間行動
自動運転と知能車両の制御、計算システム設計、通信、HDマップ、テスト、人間行動に関する技術的マイルストーンを体系的にレビューしたサーベイ論文。
原題: Milestones in Autonomous Driving and Intelligent Vehicles Part I: Control, Computing System Design, Communication, HD Map, Testing, and Human Behaviors ／ Long Chen, Yuchen Li, Chao Huang 他
日本語で読む → - 論文群制御cs.MA
2次元グリッド上のマルチエージェント経路探索の細粒度複雑性解析
2次元グリッド上の時間最適マルチエージェント経路探索について、2色MAPFとフロータイム目的のNP困難性を示し、移動方向数に基づく扱いやすさの境界を明らかにした。
原題: Fine-Grained Complexity Analysis of Multi-Agent Path Finding on 2D Grids ／ Tzvika Geft
日本語で読む → - 論文群制御ロボティクス
迷路探索のための群ロボットネットワークにおける通信効率の良い強化学習
群ロボットの協調制御に向けて、局所的な情報交換を階層的に用いることで通信を効率化した分散協調強化学習アルゴリズムを提案し、迷路探索タスクで通信劣化環境においても高い被覆率と効率を実現した。
原題: Communication-Efficient Reinforcement Learning in Swarm Robotic Networks for Maze Exploration ／ Ehsan Latif, WenZhan Song, Ramviyas Parasuraman
日本語で読む → - 論文群制御cs.MA
公平な遅延を実現するマルチロボットナビゲーションのための反事実的公平性フィルタ
複数ロボットの衝突回避ナビゲーションにおいて、移動の遅れをエージェント間で公平に均す新しい問題設定を提案し、反事実推論に基づく学習アルゴリズムNCF2で効率・安全性と公平性を両立させた。
原題: Counterfactual Fairness Filter for Fair-Delay Multi-Robot Navigation ／ Hikaru Asano, Ryo Yonetani, Mai Nishimura 他
日本語で読む → - 論文群制御ロボティクス
MARC: 建設作業における強化学習を強化するマルチエージェントロボット制御フレームワーク
建設現場での複数ロボット協調作業に向け、PPOをマルチエージェント化した制御フレームワークを提案し、4種類の協調タスクで衝突回避を伴う協調行動の学習に成功した。
原題: MARC: A multi-agent robots control framework for enhancing reinforcement learning in construction tasks ／ Kangkang Duan, Christine Wun Ki Suen, Zhengbo Zou
日本語で読む → - 論文模倣学習ロボティクス
自律ニューラル動的ポリシーによるエンドツーエンドの安定模倣学習
漸近安定性を保証しつつ柔軟なニューラルポリシーを実現する自律ニューラル動的ポリシー（ANDP）を提案し、画像観測を含む模倣学習タスクで有効性を示した。
原題: End-to-End Stable Imitation Learning via Autonomous Neural Dynamic Policies ／ Dionis Totsila, Konstantinos Chatzilygeroudis, Denis Hadjivelichkov 他
日本語で読む → - 論文オフラインRL機械学習
ベイズ再パラメータ化による報酬条件付き強化学習のエネルギー基盤モデル
報酬条件付き強化学習の一般化と分布外クエリの問題を、ベイズ定理に基づく再パラメータ化と適応推論で解決し、オフラインRLベンチマークで最高性能を達成した。
原題: Bayesian Reparameterization of Reward-Conditioned Reinforcement Learning with Energy-based Models ／ Wenhao Ding, Tong Che, Ding Zhao 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
Sim-MEES: 混雑環境における移動マニピュレータ向けモジュラーエンドエフェクタ把持データセット
混雑環境での把持計画のために、1550物体・1100万把持ラベルを含む大規模合成データセットを構築し、パラレルジョーと吸引カップの両グリッパに対応した高精度なラベリング手法を提案した。
原題: Sim-MEES: Modular End-Effector System Grasping Dataset for Mobile Manipulators in Cluttered Environments ／ Juncheng Li, David J. Cappelleri
日本語で読む → - 論文強化学習機械学習
潜在拡散モデルによる行動多様性を持つ方策の生成
品質多様性強化学習で得た多数の方策を拡散モデルで蒸留し、13倍の圧縮率で性能とカバレッジを保ちつつ、言語による行動選択も可能にした。
原題: Generating Behaviorally Diverse Policies with Latent Diffusion Models ／ Shashank Hegde, Sumeet Batra, K. R. Zentner 他
日本語で読む → - 論文ROS 2ロボティクス
ROS 2ノードコンポジションがロボットシステムに与える影響
ROS 2の新しいコンポーネントノードによるノードコンポジションの性能をベンチマークし、リソース制約のあるシステムやセンサ処理パイプラインでの有効性を示した。
原題: Impact of ROS 2 Node Composition in Robotic Systems ／ Steve Macenski, Alberto Soragna, Michael Carroll 他
日本語で読む → - 論文視覚オドメトリロボティクス
適応的時間サーフェスを用いたイベントカメラベースの脚式ロボット動的動作追跡のための視覚オドメトリ
イベントカメラとRGB-Dを組み合わせ、適応的時間サーフェスと非線形姿勢最適化により、四足歩行ロボットの跳躍・着地などの動的動作中の姿勢を高精度に推定する手法を提案。
原題: Event Camera-based Visual Odometry for Dynamic Motion Tracking of a Legged Robot Using Adaptive Time Surface ／ Shifan Zhu, Zhipeng Tang, Michael Yang 他
日本語で読む → - 論文説明可能AIロボティクス
説明可能な自律行動のための代理モデルフレームワーク
自律システムの行動方針を代理モデルで近似し、自然言語で説明可能な要素に分解する手法を提案した論文。
原題: A Surrogate Model Framework for Explainable Autonomous Behaviour ／ Konstantinos Gavriilidis, Andrea Munafo, Wei Pang 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
関節物体操作における固有感覚センシングの再検討
把持後の接触時に固有感覚情報を用いてキャビネットを開けるシステムを構築し、視覚のみの手法と比較してその有効性を議論する。
原題: Revisiting Proprioceptive Sensing for Articulated Object Manipulation ／ Thomas Lips, Francis wyffels
日本語で読む → - 論文タスクプランニングロボティクス
シーングラフ上での推論を学習する：GPT-2をロボット言語モデルへ微調整した接地型タスクプランニングの事例研究
シーングラフで表現された環境を入力としてGPT-2を微調整し、人間の指示を実行可能なロボット計画へ変換する長期的タスクプランニング手法を提案・評価した。
原題: Learning to Reason over Scene Graphs: A Case Study of Finetuning GPT-2 into a Robot Language Model for Grounded Task Planning ／ Georgia Chalvatzaki, Ali Younes, Daljeet Nandha 他
日本語で読む → - 論文自動運転画像認識
survAIval：AIの目で見るサバイバル分析
自動運転の学習データを運転シミュレータと人間ドライバーで効率的に生成し、悪天候や時間帯ごとの専門モデルが汎用モデルより高性能・高効率であることを示した研究。
原題: survAIval: Survival Analysis with the Eyes of AI ／ Kamil Kowol, Stefan Bracke, Hanno Gottschalk
日本語で読む → - 論文自動運転/シミュレーションロボティクス
仮想環境内車両（VVE）：安全・効率的・低コストな自動運転機能開発手法
実車を仮想環境内で走行させ、センサ入力を仮想環境に合わせて置き換えることで、安全かつ低コストに自動運転機能を開発・評価するVVE手法を提案し、歩行者安全のユースケースで有効性を示した。
原題: Vehicle-in-Virtual-Environment (VVE) ／ Xincheng Cao, Haochong Chen, Sukru Yaren Gelbal 他
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