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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: 2023/3/1 ／ 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 →- 論文強化学習/エネルギー管理ロボティクス
マルチエージェント深層強化学習によるマルチモード・プラグインハイブリッド車のエネルギー管理
マルチモードPHEVのエネルギー管理をMIMO制御問題として捉え、2つのDDPGエージェントが協調するマルチエージェント深層強化学習手法を提案し、単一エージェント手法より最大4%の省エネを達成した。
原題: Energy Management of Multi-mode Plug-in Hybrid Electric Vehicle using Multi-agent Deep Reinforcement Learning ／ Min Hua, Cetengfei Zhang, Fanggang Zhang 他
日本語で読む → - 論文歩行ロボティクス
非瞬時両脚支持期を考慮した二足歩行のハイブリッドゼロダイナミクス制御
両脚支持期を連続的に扱うハイブリッドゼロダイナミクス制御を提案し、劣駆動・完全駆動・過駆動の3設計を数値最適化で比較して、省エネ性と安定性のトレードオフを明らかにした。
原題: Hybrid Zero Dynamics Control for Bipedal Walking with a Non-Instantaneous Double Support Phase ／ Yinnan Luo, Ulrich J. Römer, Alexander Dyck 他
日本語で読む → - 論文sim2realcs.SE
サイバーフィジカルシステムのシミュレーションと実機の整合性を評価するSysMLベース言語
シミュレーションと実機の部品共有度を定量評価するSysMLベースのモデリング言語SPSysMLを提案し、見守りロボット開発で整合性向上を実証した。
原題: A SysML-based language for evaluating the integrity of simulation and physical embodiments of Cyber-Physical systems ／ Wojciech Dudek, Narcis Miguel, Tomasz Winiarski
日本語で読む → - 論文遠隔操作ロボティクス
遠隔ロボット操作におけるパーソナリティが認知負荷・感情・タスク成績に与える影響
遠隔ロボット操作者の性格特性が認知負荷や感情、タスク成績にどう影響するかを公開データセットMOCASで分析し、性格特性はタスク成績に全体的な影響を与えないことを示した。
原題: Implications of Personality on Cognitive Workload, Affect, and Task Performance in Remote Robot Control ／ Go-Eum Cha, Wonse Jo, Byung-Cheol Min
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
非ホロノミックロボットのためのKoopmanベース代理モデル
差動駆動移動ロボットを対象に、拡張動的モード分解に基づく双線形代理モデルの近似精度とハイパーパラメータ依存性をシミュレーションと実験で分析し、データ効率の良い設計指針を示した。
原題: On Koopman-based surrogate models for non-holonomic robots ／ Lea Bold, Hannes Eschmann, Mario Rosenfelder 他
日本語で読む → - 論文自動運転/軌道計画ロボティクス
密集した非協力的交通における車線変更必須時のインタラクティブ軌道プランナ
周囲車両が協力的でない密集交通でも、周囲の反応に応じて車線変更を継続・中止しながら安全に必須車線変更を行う軌道プランナを提案し、シミュレーションで有効性を示した。
原題: Interactive Trajectory Planner for Mandatory Lane Changing in Dense Non-Cooperative Traffic ／ Xiangguo Liu, Jianxing Chen, Shan Li 他
日本語で読む → - 論文SLAMロボティクス
1次元グローバルプーリングとアンサンブル学習回帰によるSLAMのATE予測
生センサ入力の特徴量を1次元グローバルプーリングで集約し、ランダムフォレスト回帰でSLAMの軌跡誤差(ATE)を予測する手法を提案。ORB-SLAM3で最大94.7%の予測精度を達成した。
原題: Prediction of SLAM ATE Using an Ensemble Learning Regression Model and 1-D Global Pooling of Data Characterization ／ Islam Ali, Bingqing, Wan 他
日本語で読む → - 論文安全制御ロボティクス
一貫した抽象化による高次元システムのゼロショット転移可能かつ持続的に実行可能な安全制御
高次元システムの冗長性を利用して低次元モデル上でエネルギー関数を設計し、制御限界下でも常に実行可能な安全制御を実現する抽象安全制御を提案。7自由度ロボットアームでゼロショット転移と安全性を実証。
原題: Zero-shot Transferable and Persistently Feasible Safe Control for High Dimensional Systems by Consistent Abstraction ／ Tianhao Wei, Shucheng Kang, Ruixuan Liu 他
日本語で読む → - 論文行動認識画像認識
AZTR: 自動ズームと時間推論による空中映像行動認識
ドローン映像から人間を自動ズームで捉え、時間推論で行動を認識する軽量手法を提案し、エッジ機器でも高精度を実現した。
原題: AZTR: Aerial Video Action Recognition with Auto Zoom and Temporal Reasoning ／ Xijun Wang, Ruiqi Xian, Tianrui Guan 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
浮力支援脚ロボットのシミュレーション・実機転移のための残差物理学習とシステム同定
浮力支援軽量脚ロボットBALLUの実機制御に向け、アクチュエータの非線形ダイナミクスをシステム同定し、強化学習で残差物理をモデル化するEnvMimicを提案。シミュレータ精度を高め、歩行・旋回方策の実機転移を実現した。
原題: Residual Physics Learning and System Identification for Sim-to-real Transfer of Policies on Buoyancy Assisted Legged Robots ／ Nitish Sontakke, Hosik Chae, Sangjoon Lee 他
日本語で読む → - 論文GNSS/VIO融合ロボティクス
視覚慣性融合による堅牢で高精度なGNSS搬送波位相測位
GNSS搬送波位相測位と視覚慣性オドメトリをEKFで融合し、都市峡谷でも高精度な全球測位を実現した。
原題: Robust, High-Precision GNSS Carrier-Phase Positioning with Visual-Inertial Fusion ／ Erqun Dong, Sheroze Sheriffdeen, Shichao Yang 他
日本語で読む → - 論文UAVセキュリティロボティクス
無人航空機に対するステルスな知覚ベース攻撃
UAVの知覚ベース制御に対し、センサ測定値とカメラ画像を継続的に改ざんして異常検知を回避しつつミッションを失敗させる攻撃手法を提案し、Gazeboシミュレータで有効性を示した。
原題: Stealthy Perception-based Attacks on Unmanned Aerial Vehicles ／ Amir Khazraei, Haocheng Meng, Miroslav Pajic
日本語で読む → - 論文人間-ロボット協調/物体検出HCI
共有視線と拡張現実を用いたマルチモーダルな人間-ロボット協調による未知物体の多視点教示
人間の視線でロボットの注意を物体に誘導し、拡張現実でクラス情報を伝えることで、ロボットが新しい物体を素早く学習し検出できるようにする手法を提案した。
原題: Multiperspective Teaching of Unknown Objects via Shared-gaze-based Multimodal Human-Robot Interaction ／ Daniel Weber, Wolfgang Fuhl, Enkelejda Kasneci 他
日本語で読む → - 論文セグメンテーション画像認識
PENet: パノプティックエッジ検出の統合ネットワーク
意味的エッジ検出とインスタンス知覚をマルチタスク学習で統合し、バウンディングボックス不要でパノプティックエッジ表現を生成するPENetを提案。Cityscapesで有効性を実証。
原題: PENet: A Joint Panoptic Edge Detection Network ／ Yang Zhou, Giuseppe Loianno
日本語で読む → - 論文ソフトロボティクスロボティクス
HISSbot：ソフトヘビロボットによるサイドワインディング
ソフトアクチュエータで駆動するヘビ型ロボットを新たに設計し、これまで未開拓だった空間的歩容であるサイドワインディングを実現した。低摩擦面や粒状媒体でも安定して移動できることを実機で示した。
原題: HISSbot: Sidewinding with a Soft Snake Robot ／ Farhan Rozaidi, Emma Waters, Olivia Dawes 他
日本語で読む → - 論文時系列アラインメント機械学習
深層宣言型動的時間伸縮法によるアラインメントパスのエンドツーエンド学習
DTWを連続な不等式制約付き最適化問題として定式化し、暗黙的微分で最適アラインメントパスを直接出力するDecDTWを提案。音声-楽譜アラインメントと視覚的位置認識で最先端性能を達成。
原題: Deep Declarative Dynamic Time Warping for End-to-End Learning of Alignment Paths ／ Ming Xu, Sourav Garg, Michael Milford 他
日本語で読む → - 論文深度推定ロボティクス
ナノドローン向けチャネル認識蒸留トランスフォーマによる深度推定
ナノドローンに搭載可能な軽量CNN深度推定ネットワークを、チャネル認識蒸留トランスフォーマ（CADiT）で大規模ネットワークから知識蒸留して実現し、障害物回避を可能にした。
原題: Channel-Aware Distillation Transformer for Depth Estimation on Nano Drones ／ Ning Zhang, Francesco Nex, George Vosselman 他
日本語で読む → - 論文慣性オドメトリロボティクス
RIOT: 低コストIMU計測からの自己位置推定のための再帰的慣性オドメトリトランスフォーマ
低コストIMUのノイズやバイアスに対処するため、従来の再帰的状態推定手法を深層学習に適用し、自己注意機構で空間特徴と長距離依存を捉える2つのエンドツーエンド慣性オドメトリ手法を提案した論文。
原題: RIOT: Recursive Inertial Odometry Transformer for Localisation from Low-Cost IMU Measurements ／ James Brotchie, Wenchao Li, Andrew D. Greentree 他
日本語で読む → - 論文3Dセグメンテーションロボティクス
ロボット組立工程実行のための意味的3Dシーンセグメンテーション
産業用ロボットの組立作業向けに、合成点群データを生成して意味的セグメンテーションモデルを訓練し、実環境の未見データで高精度を達成した。
原題: Semantic 3D scene segmentation for robotic assembly process execution ／ Andreas Wiedholz, Stefanie Wucherer, Simon Dietrich
日本語で読む → - 論文ナビゲーションロボティクス
動的人間環境における自己位置推定精度を高める深層強化学習ナビゲーション
2Dレーザデータから自己位置推定に有効な幾何特徴を抽出し、強化学習でその特徴を重視した経路計画を行うことで、未知の動的環境でもロボットのロスト率を低減し到達率を向上させる手法を提案した。
原題: Deep Reinforcement Learning for Localizability-Enhanced Navigation in Dynamic Human Environments ／ Yuan Chen, Quecheng Qiu, Xiangyu Liu 他
日本語で読む → - 論文適応制御/強化学習制御
強化学習に基づくデータ駆動型モデル参照適応制御アプローチ
プロセスや参照モデルの動力学を必要とせず、積分強化学習を用いて誤差ベースのハミルトン・ヤコビ・ベルマン方程式をリアルタイムで解くモデル参照適応制御法を提案し、航空機で検証した。
原題: A Data-Driven Model-Reference Adaptive Control Approach Based on Reinforcement Learning ／ Mohammed Abouheaf, Wail Gueaieb, Davide Spinello 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
対称双腕マニピュレーションのための学習ベース適応コンプライアンス手法
軌道生成とインピーダンス調整を統合した強化学習フレームワークを提案し、双腕ペグ挿入作業で従来法より高効率・高ロバスト性を実現した。
原題: A Learning-based Adaptive Compliance Method for Symmetric Bi-manual Manipulation ／ Yuxue Cao, Wenbo Zhao, Shengjie Wang 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
人間の力戦略を模倣したロボット組立の学習
ジョイスティックによる人間のデモからLSTMと混合密度ネットワークで確率的な力戦略を学習し、100マイクロメートル以下の隙間の組立を実機で実現した。
原題: Learning Human-Inspired Force Strategies for Robotic Assembly ／ Stefan Scherzinger, Arne Roennau, Rüdiger Dillmann
日本語で読む → - 論文ソフトロボティクス/制御制御
ガウス過程を用いた拮抗型ソフト空気圧アクチュエータの位置・剛性フィードフォワード制御の学習
ソフト空気圧可変剛性アクチュエータに対し、ガウス過程で圧力を予測して位置と剛性を同時に制御する学習ベース手法を提案し、実機実験で有効性を示した。
原題: Learning-based Position and Stiffness Feedforward Control of Antagonistic Soft Pneumatic Actuators using Gaussian Processes ／ Tim-Lukas Habich, Sarah Kleinjohann, Moritz Schappler
日本語で読む → - 論文ナビゲーションロボティクス
注意機構付き深層強化学習による動的環境でのサブゴール駆動ナビゲーション
2D LiDARに注意機構を適用し、衝突回避のための次サブゴール予測と速度制御を階層的に学習するナビゲーション手法を提案し、実機実験で成功率を向上させた。
原題: Subgoal-Driven Navigation in Dynamic Environments Using Attention-Based Deep Reinforcement Learning ／ Jorge de Heuvel, Weixian Shi, Xiangyu Zeng 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
ロボットの把持と操作：展望
ロボットハンドの設計と信頼性の高い操作動作の実現がロボティクス最大の課題の一つであることを、SF作品を例に挙げながら論じた展望論文。
原題: Robot Grasping and Manipulation: A Prospective ／ Claudio Zito
日本語で読む → - 論文ステレオ/NeRF画像認識
NeRF教師あり深層ステレオ
単眼カメラの画像列からNeRFでステレオ学習データを生成し、遮蔽補償と深度マップを代理ラベルに使って教師なしで高精度なステレオネットワークを訓練する手法を提案。
原題: NeRF-Supervised Deep Stereo ／ Fabio Tosi, Alessio Tonioni, Daniele De Gregorio 他
日本語で読む → - 論文触覚ロボティクス
触覚フィードバック操作のためのSeq2Seq模倣学習
接触を伴う操作をSeq2Seq模倣学習で扱い、50回の実演のみからドア開けや嵌め込み作業を学習できる手法を提案した。
原題: Seq2Seq Imitation Learning for Tactile Feedback-based Manipulation ／ Wenyan Yang, Alexandre Angleraud, Roel S. Pieters 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
ReorientDiff: 拡散モデルによる物体操作のための再配向計画
シーン画像と言語指示を条件とした拡散モデルで、物体を目標姿勢へ運ぶための中間的な再配向姿勢を計画する手法を提案し、シミュレーションで95.2%の成功率を示した。
原題: ReorientDiff: Diffusion Model based Reorientation for Object Manipulation ／ Utkarsh A. Mishra, Yongxin Chen
日本語で読む → - 論文ロボットプログラミングロボティクス
ヘッドマウントディスプレイによるインサイドアウト赤外線マーカー追跡を用いたスマートロボットプログラミング
Microsoft HoloLensを用いて赤外線マーカーを追跡し、外部カメラやプロジェクタ不要でロボットをオンライン登録・プログラミングする手法を提案し、産業用ロボットセルで追跡精度を評価した。
原題: Inside-out Infrared Marker Tracking via Head Mounted Displays for Smart Robot Programming ／ David Puljiz, Alexandru-George Vasilache, Michael Mende 他
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