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: 2023/3/1 ／ 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 →- 論文歩行者相互作用ロボティクス
自動運転車と歩行者の相互作用：AVの動作・信号表示・道路インフラの役割
VR実験で、自動運転車の動作や信号表示、道路インフラが歩行者の横断行動（受容ギャップ、歩行時間、待ち時間）に与える影響を評価した。
原題: Pedestrian Behavior Interacting with Autonomous Vehicles: Role of AV Operation and Signal Indication and Roadway Infrastructure ／ Fengjiao Zou, Jennifer Ogle, Weimin Jin 他
日本語で読む → - 論文予測機械学習
Transformerネットワークを用いた高速道路自動運転のためのマルチモーダル操作・軌道予測
高速道路での自動運転に向けて、周囲車両の複数の将来挙動モードとその確率をTransformerベースのモデルで予測するフレームワークを提案し、3つの公開データセットで従来手法を上回る精度を示した。
原題: Multimodal Manoeuvre and Trajectory Prediction for Automated Driving on Highways Using Transformer Networks ／ Sajjad Mozaffari, Mreza Alipour Sormoli, Konstantinos Koufos 他
日本語で読む → - 論文マルチモーダル移動ロボティクス
飛行ユニットと車輪を備えた小型ヒューマノイドの設計と制御：マルチモーダル移動の実現
車輪と飛行ユニットを搭載した小型ヒューマノイドを設計し、空中・脚・車輪の3つの移動モードを統合制御することで、単一のヒューマノイドによるマルチモーダル移動と空中マニピュレーションを実現した。
原題: Design and Control of a Small Humanoid Equipped with Flight Unit and Wheels for Multimodal Locomotion ／ Kazuki Sugihara, Moju Zhao, Takuzumi Nishio 他
日本語で読む → - 論文能動的視点選択画像認識
MACARONS: RGB画像のみの自己教師あり学習による環境マッピングとカバレッジ予測
カラー画像のみから自己教師あり学習で3D占有場を予測し、次の最適視点を推定する手法を提案。深度センサ不要で大規模環境の探索と再構成を実現。
原題: MACARONS: Mapping And Coverage Anticipation with RGB Online Self-Supervision ／ Antoine Guédon, Tom Monnier, Pascal Monasse 他
日本語で読む → - 論文キャリブレーションロボティクス
ロボットハンドアイキャリブレーションのための次善視点選択
ロボットのハンドアイキャリブレーションにおいて、キャリブレーション精度を最大化するために次のロボット姿勢を能動的に選択する手法を提案し、シミュレーションと実機で有効性を示した。
原題: Next-Best-View Selection for Robot Eye-in-Hand Calibration ／ Jun Yang, Jason Rebello, Steven L. Waslander
日本語で読む → - 論文自動運転/運動計画ロボティクス
自動運転のための運動計画：最新技術と将来展望
自動運転車の運動計画手法をパイプライン型とエンドツーエンド型に分けて体系的にレビューし、実験プラットフォームや課題、将来展望を整理したサーベイ論文。
原題: Motion Planning for Autonomous Driving: The State of the Art and Future Perspectives ／ Siyu Teng, Xuemin Hu, Peng Deng 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
検証済み情報の再利用によるマニピュレーション計画の効率的経路計画
マニピュレーション計画における衝突判定を再利用可能な部分とそうでない部分に分解し、複数クエリの経路計画問題として扱うことで、過去の知識を積極的に再利用する計画手法を提案。シミュレーションで初期解の計算時間を最大2倍高速化した。
原題: Efficient Path Planning In Manipulation Planning Problems by Actively Reusing Validation Effort ／ Valentin N. Hartmann, Joaquim Ortiz-Haro, Marc Toussaint
日本語で読む → - 論文接触ダイナミクスロボティクス
記号代数システムを活用した剛体システムの接触ダイナミクスシミュレーション
計算機代数システム(CAS)を用いて、多様な剛体多体系の衝突を含むダイナミクスを記号的にモデル化・シミュレーションする新しい手法を提案し、従来の重なり判定と凸最適化に基づく衝突検出を統合して性能を比較した。
原題: Leveraging Symbolic Algebra Systems to Simulate Contact Dynamics in Rigid Body Systems ／ Simone Asci, Angadh Nanjangud
日本語で読む → - 論文蠕動運動ロボティクス
メタマー型ミミズロボットの平面蠕動運動の動力学モデル
ミミズに倣った細長いメタマー型ロボットの平面蠕動運動について、体の変形と外力の複雑な相互作用を考慮した動力学モデルを構築した研究。
原題: Dynamic models for Planar Peristaltic Locomotion of a Metameric Earthworm-like Robot ／ Qinyan Zhou, Hongbin Fang, Zhihai Bi 他
日本語で読む → - 論文SLAMロボティクス
大規模地図における効率的なロボット自己位置推定のための領域予測
SLAMの場所認識を高速化するため、地図ノードをクラスタリングして領域ラベルを深層学習で予測し、高確率の領域のノードのみを照合対象とする手法を提案し、RTAB-Mapに統合して有効性を示した。
原題: Region Prediction for Efficient Robot Localization on Large Maps ／ Matteo Scucchia, Davide Maltoni
日本語で読む → - 論文経路計画ロボティクス
粘弾性ひも経路プランナ（RVP）
経路をばね・質点・ダンパでモデル化し、障害物からの仮想力とアンカー点で形状を保ちながら大域計画を再形成する経路プランナを提案し、シミュレーションで既存手法と比較した。
原題: Reshaping Viscoelastic-String Path-Planner (RVP) ／ Sarvesh Mayilvahanan, Akshay Sarvesh, Swaminathan Gopalswamy
日本語で読む → - 論文模倣学習ロボティクス
リャプノフ的代理モデル学習による観測からの安定化制御
専門家の状態系列のみから安定化制御を学ぶため、リャプノフ安定性理論に基づく代理モデルを報酬として用いるLfO手法を提案し、実車両やシミュレーションで有効性を示した。
原題: Learning Stabilization Control from Observations by Learning Lyapunov-like Proxy Models ／ Milan Ganai, Chiaki Hirayama, Ya-Chien Chang 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーション画像認識
非専門家による遠隔操作と対話的セグメンテーション・少数ショット学習を用いたタスク指向把持領域の教示
非専門家が遠隔から対話的に把持領域を教示し、少数の例から新しいタスクに必要な把持領域を推定して自律的に把持する2段階フレームワークを提案した。
原題: Remote Task-oriented Grasp Area Teaching By Non-Experts through Interactive Segmentation and Few-Shot Learning ／ Furkan Kaynar, Sudarshan Rajagopalan, Shaobo Zhou 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
SEAL: ロボットのアフォーダンス行動を知覚するための意味フレーム実行と定位
言語学の意味フレームをロボット操作行動に拡張し、建物規模環境でアフォーダンス行動の位置を推定・実行する非パラメトリック手法SeFMを提案した論文。
原題: SEAL: Semantic Frame Execution And Localization for Perceiving Afforded Robot Actions ／ Cameron Kisailus, Daksh Narang, Matthew Shannon 他
日本語で読む → - 論文シーン生成画像認識
合成3Dシーングラフを用いた教師なし交通シーン生成
合成3Dシーングラフを内部表現として用い、レンダリングなしで教師なしニューラルネットワークによりリアルな交通シーン画像を生成する手法を提案した。
原題: Unsupervised Traffic Scene Generation with Synthetic 3D Scene Graphs ／ Artem Savkin, Rachid Ellouze, Nassir Navab 他
日本語で読む → - 論文経路計画ロボティクス
意味情報を考慮した探索・検査経路計画
関心のある意味的対象に注目し、それらの完全なメッシュモデルを再構成しつつ適切な解像度と視点で表面を観測する、探索と検査を統合した経路計画手法を提案した。
原題: Semantics-aware Exploration and Inspection Path Planning ／ Mihir Dharmadhikari, Kostas Alexis
日本語で読む → - 論文ナビゲーションcond-mat.soft
能動粒子の最適ナビゲーションと機械学習の融合
昆虫や微生物、将来のコロイドロボットなどの能動エージェントが複雑環境で目標に最適に到達するためのナビゲーション問題について、マイクロからマクロスケールまでの最近の発展を概観し、機械学習ベースの手法に焦点を当てて今後の課題を展望したレビュー論文。
原題: Optimal active particle navigation meets machine learning ／ Mahdi Nasiri, Hartmut Löwen, Benno Liebchen
日本語で読む → - 論文歩行ロボティクス
寝返りから歩行まで：ヒューマノイドロボットに複雑な運動スキルを獲得させる
発達ロボティクスの考え方に基づく達成トリガー型のマルチパス報酬関数を用いた強化学習により、ヒューマノイドロボットが寝返りから歩行までの複雑な運動スキルを単一の学習フェーズで獲得できる手法を提案した。
原題: From Rolling Over to Walking: Enabling Humanoid Robots to Develop Complex Motor Skills ／ Fanxing Meng, Jing Xiao
日本語で読む → - 論文自動運転制御ロボティクス
自動運転車とコネクテッド自動運転車における制御技術と応用の系統的サーベイ
自動運転車(AV)とコネクテッド自動運転車(CAV)の制御技術について、車両状態推定や軌道追従制御から協調制御までを体系的にまとめたサーベイ論文。
原題: A Systematic Survey of Control Techniques and Applications in Connected and Automated Vehicles ／ Wei Liu, Min Hua, Zhiyun Deng 他
日本語で読む → - 論文能動学習ロボティクス
二層計画のための関係状態抽象化の身体性能動学習
ロボットが専門家との対話を通じて述語の解釈を能動的に学習し、二層計画に必要な神経述語解釈・記号計画演算子・神経サンプラーを獲得する手法を提案。
原題: Embodied Active Learning of Relational State Abstractions for Bilevel Planning ／ Amber Li, Tom Silver
日本語で読む → - 論文軌道生成ロボティクス
Transformerを用いたクアッドロータの軌道生成高速化
ウェイポイント間の時間配分をTransformerで予測し、最小スナップ軌道生成を単一ステップ最適化に置き換えて計算時間を短縮した研究。
原題: Accelerating Trajectory Generation for Quadrotors Using Transformers ／ Srinath Tankasala, Mitch Pryor
日本語で読む → - 論文音声強調eess.AS
自己雑音と環境雑音の部分適応型マルチチャネル統合除去
ロボットの自己雑音と環境雑音をVAE-NMFフレームワークで統合的にモデル化し、自己雑音モデルを事前学習することで部分適応的に除去する手法を提案した。
原題: Partially Adaptive Multichannel Joint Reduction of Ego-noise and Environmental Noise ／ Huajian Fang, Niklas Wittmer, Johannes Twiefel 他
日本語で読む → - 論文自動運転ロボティクス
インフラベースのエンドツーエンド学習によるドライバー故障の検出と予防
ミニチュア都市で収集した軌跡データを用いて、交差点に接近する車両の故障を検出する再帰型ニューラルネットワークFailureNetを提案し、ハードウェア上で84%以上の精度を達成した。
原題: Infrastructure-based End-to-End Learning and Prevention of Driver Failure ／ Noam Buckman, Shiva Sreeram, Mathias Lechner 他
日本語で読む → - 論文軌道最適化math.OC
Fatrop: ロボット軌道最適化・制御のための高速制約付き最適制御問題ソルバ
制約付き最適制御問題を高速に解くソルバFatropを提案し、一般非線形ソルバの堅牢性と構造活用型ソルバの速度を両立させ、ロボット軌道生成で数十ミリ秒の性能を示した。
原題: FATROP : A Fast Constrained Optimal Control Problem Solver for Robot Trajectory Optimization and Control ／ Lander Vanroye, Ajay Sathya, Joris De Schutter 他
日本語で読む → - 論文変形可能物体操作ロボティクス
HANDLOOM: 検査と操作のための一次元物体の学習ベース追跡
多数の交差を持つケーブルなどの変形可能な線状物体の軌跡を、ニューラルネットワークでグレースケール画像から推定し、結び目認識やロボットによる結び・ほどき操作を可能にする手法を提案。
原題: HANDLOOM: Learned Tracing of One-Dimensional Objects for Inspection and Manipulation ／ Vainavi Viswanath, Kaushik Shivakumar, Jainil Ajmera 他
日本語で読む → - 論文LiDARオドメトリロボティクス
速度重視：ドップラー速度を用いた高速・対応付け不要なLiDAR慣性オドメトリ
FMCW LiDARのドップラー速度とジャイロを組み合わせ、データ対応付けなしで6自由度速度を線形推定し、姿勢を積分する高速オドメトリを提案。実走行データでICP系手法と比較し、精度と計算量のトレードオフを示す。
原題: Need for Speed: Fast Correspondence-Free Lidar-Inertial Odometry Using Doppler Velocity ／ David J. Yoon, Keenan Burnett, Johann Laconte 他
日本語で読む → - 論文VLA画像認識
視覚ナビゲーションのためのレンダリング可能なニューラル放射輝度マップ
3D環境の視覚情報を潜在コードとして格子状に保持し、任意視点の画像をレンダリングできるRNR-Mapを提案し、自己位置推定と画像ゴールナビゲーションに応用した。
原題: Renderable Neural Radiance Map for Visual Navigation ／ Obin Kwon, Jeongho Park, Songhwai Oh
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
推定とモデル予測制御のための微分可能な柔軟接触プリミティブ
トルクと位置の計測から接触モデルをオンライン推定する枠組みを提案し、微分可能な柔軟接触モデルを用いてオフライン・オンライン推定とMPCを実現、2台のロボットで有効性を検証した。
原題: Differentiable Compliant Contact Primitives for Estimation and Model Predictive Control ／ Kevin Haninger, Kangwagye Samuel, Filippo Rozzi 他
日本語で読む → - 論文変形物体マニピュレーションロボティクス
しわ方向検出を用いたロボットによる布の平坦化
ガボールフィルタで布のしわ方向を検出し、その情報を基に布を平坦化する戦略を提案。シミュレーションと実機で有効性を検証した。
原題: Robotic Fabric Flattening with Wrinkle Direction Detection ／ Yulei Qiu, Jihong Zhu, Cosimo Della Santina 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
Tube MPCガイド付きデータ拡張によるロバストで適応的な方策の効率的深層学習
MPCから模倣学習でロバスト方策を学ぶ際に、低次元の環境表現を条件付けすることで、マルチロータの適応的な位置・姿勢制御方策を約1.3時間で効率的に学習できる手法を提案した。
原題: Efficient Deep Learning of Robust, Adaptive Policies using Tube MPC-Guided Data Augmentation ／ Tong Zhao, Andrea Tagliabue, Jonathan P. How
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