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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 →- 論文モデリングロボティクス
遠隔操作スキッドスリップ履帯移動ロボットの数理モデル
制御遅延と未知のスリップ係数を含む履帯ロボットの軌道追従誤差ダイナミクスを、不確かさを考慮した線形状態空間モデルで記述した。
原題: Mathematical model of a remotely controlled skid-slip tracked mobile robot ／ Alessia Ferraro, Vito Antonio Nardi, Valerio Scordamaglia
日本語で読む → - 論文自動運転予測・計画ロボティクス
GameFormer：自動運転のためのゲーム理論的モデリングとTransformerによるインタラクティブ予測・計画
階層的ゲーム理論に基づき、Transformerエンコーダと階層的デコーダで他車の行動予測と自車の計画を同時に行うGameFormerを提案し、WaymoやnuPlanで最先端性能を達成した。
原題: GameFormer: Game-theoretic Modeling and Learning of Transformer-based Interactive Prediction and Planning for Autonomous Driving ／ Zhiyu Huang, Haochen Liu, Chen Lv
日本語で読む → - 論文群制御ロボティクス
オンデマンド型オンライン複数ロボット被覆経路計画
未知の広大な環境を複数の移動ロボットで完全に被覆するため、経路を再計算するロボットを必要なものだけに限定するオンライン集中型アルゴリズムを提案し、大規模環境での計算効率と被覆完了時間を改善した。
原題: Online On-Demand Multi-Robot Coverage Path Planning ／ Ratijit Mitra, Indranil Saha
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
二段階把持：小型物体のための新しいビンピッキングフレームワーク
乱雑に積み重なった小型物体を精密に把持するため、粗把持と精密把持を二段階に分けたビンピッキング手法を提案し、実験で有効性を示した。
原題: Two-Stage Grasping: A New Bin Picking Framework for Small Objects ／ Hanwen Cao, Jianshu Zhou, Junda Huang 他
日本語で読む → - 論文経路計画ロボティクス
実演によるUAV検査経路計画UPPLIED
実演された飛行経路を基に、同種の大型構造物を検査するための新しいUAV経路を生成するフレームワークを提案した。
原題: UPPLIED: UAV Path Planning for Inspection through Demonstration ／ Shyam Sundar Kannan, Vishnunandan L. N. Venkatesh, Revanth Krishna Senthilkumaran 他
日本語で読む → - 論文マルチロボット計画ロボティクス
ガウス不確かさ下における確率制約付きマルチロボット運動計画
ガウス運動・センサノイズ下で、確率制約を満たすマルチロボット運動計画アルゴリズムCC-K-CBSを提案し、30台規模までスケールすることを示した。
原題: Chance-Constrained Multi-Robot Motion Planning under Gaussian Uncertainties ／ Anne Theurkauf, Justin Kottinger, Nisar Ahmed 他
日本語で読む → - 論文触覚ロボティクス
GelSight Baby Fin Ray：高解像度触覚センシングを備えた小型・柔軟・フレキシブルな指
柔軟なフィンレイ構造にフレキシブルミラーと蛍光塗料を組み込み、カメラベースの高解像度触覚センサを小型化・高柔軟化した新しいソフトグリッパ指を開発した。
原題: GelSight Baby Fin Ray: A Compact, Compliant, Flexible Finger with High-Resolution Tactile Sensing ／ Sandra Q. Liu, Yuxiang Ma, Edward H. Adelson
日本語で読む → - 論文継続学習ロボティクス
CoDEPS: 深度推定とパノプティックセグメンテーションのためのオンライン継続学習
ロボットが未知環境にオンラインで適応できるよう、経験リプレイとドメイン混合による擬似ラベル生成を用いて、単眼深度推定とパノプティックセグメンテーションの継続学習手法を提案した。
原題: CoDEPS: Online Continual Learning for Depth Estimation and Panoptic Segmentation ／ Niclas Vödisch, Kürsat Petek, Wolfram Burgard 他
日本語で読む → - 論文自己教師あり学習画像認識
INoD: 農業分野の自己教師あり表現学習のための注入ノイズ識別器
2つの異なるデータセットの特徴マップを混ぜて識別させる自己教師あり学習法INoDを提案し、ジャガイモ畑の大規模データセットも導入して農業分野の物体検出・セグメンテーションで最高性能を達成した。
原題: INoD: Injected Noise Discriminator for Self-Supervised Representation Learning in Agricultural Fields ／ Julia Hindel, Nikhil Gosala, Kevin Bregler 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
移動可能物体を含む複雑な非把持マニピュレーションのためのマルチエージェント経路探索と物理シミュレーションの交互実行による計画
棚の目標物体を取り出すため、非把持で複数物体を同時に動かす複雑な操作を計画するM4Mを提案。マルチエージェント経路探索と物理シミュレーションを交互に解くことで計算を効率化した。
原題: Planning for Complex Non-prehensile Manipulation Among Movable Objects by Interleaving Multi-Agent Pathfinding and Physics-Based Simulation ／ Dhruv Mauria Saxena, Maxim Likhachev
日本語で読む → - 論文教育ロボティクスロボティクス
多様性を高める包括的ツールとしてのインタラクティブロボット：高等教育への応用
高等教育の工学系分野における多様性不足を解消するため、インタラクティブロボットを活用したアウトリーチ活動の事例を調査し、包括的なアプローチに基づく具体的な活動を提案した論文。
原題: Interactive robots as inclusive tools to increase diversity in higher education ／ Patrick Holthaus
日本語で読む → - 論文強化学習機械学習
Quality-Diversityと深層強化学習の相乗効果の理解
Quality-Diversityと深層強化学習を組み合わせた統一フレームワークを提案し、新しいアルゴリズムでヒューマノイド環境を解決した。
原題: Understanding the Synergies between Quality-Diversity and Deep Reinforcement Learning ／ Bryan Lim, Manon Flageat, Antoine Cully
日本語で読む → - 論文自動運転/経路計画AI
生存分析による交差点合流のための速度ランプ最適化
任意形状のT字交差点合流において、生存分析を用いてパラメータ化された速度ランプの積分リスクを最適化し、衝突リスク低減とギャップ利用効率の向上を実現する手法を提案した。
原題: Optimization of Velocity Ramps with Survival Analysis for Intersection Merge-Ins ／ Tim Puphal, Malte Probst, Yiyang Li 他
日本語で読む → - 論文能動的推論/運転行動モデリング機械学習
能動的推論に基づく運転者の知覚・制御モデルの学習：車両追従行動への応用
人間の知覚と制御を能動的推論の枠組みでモデル化し、実データから二段階最適化で学習する手法を提案し、車間追従行動に適用した。
原題: Learning An Active Inference Model of Driver Perception and Control: Application to Vehicle Car-Following ／ Ran Wei, Anthony D. McDonald, Alfredo Garcia 他
日本語で読む → - 論文SLAMロボティクス
動的環境におけるリアルタイムSLAMパイプライン
RGB-D SLAMとYOLOによる物体検出を組み合わせ、動的物体を除去して静的な3Dシーンを再構築するリアルタイムSLAM手法を提案した。
原題: Real-time SLAM Pipeline in Dynamics Environment ／ Alex Fu, Lingjie Kong
日本語で読む → - 論文位置推定ロボティクス
慣性計測装置を用いた車両振動からの位置推定学習
IMUの加速度・ジャイロデータから路面の振動パターンを学習し、GNSSに頼らず車両の位置を推定する手法を提案。CNNとランダムフォレストで区間を識別し、実都市と電動キックボードで検証した。
原題: Learning Position From Vehicle Vibration Using an Inertial Measurement Unit ／ Barak Or, Nimrod Segol, Areej Eweida 他
日本語で読む → - 論文VIOロボティクス
VIOの不確かさを定量化する
単眼視覚慣性オドメトリ（XIVO）の不確かさをモンテカルロシミュレーションで評価し、特徴追跡の帰属誤差が性能に最も悪影響を与えることを示した。
原題: Quantifying VIO Uncertainty ／ Stephanie Tsuei, Stefano Soatto
日本語で読む → - 論文触覚ロボティクス
StereoTac：触覚センシングと3D視覚を融合した新型視触覚センサ
透明エラストマーと2台のカメラを組み合わせ、接触前の3D視覚と接触後の触覚印象を同時に取得できる視触覚センサを開発した。
原題: StereoTac: a Novel Visuotactile Sensor that Combines Tactile Sensing with 3D Vision ／ Etienne Roberge, Guillaume Fornes, Jean-Philippe Roberge
日本語で読む → - 論文群制御AI
遅延に頑健なマルチエージェントピックアップ・アンド・デリバリー
実環境で生じる遅延や実行誤差に対処するため、Token Passingを基にしたk-TPとp-TPという2つの頑健なMAPDアルゴリズムを提案し、再計画回数を大幅に削減できることを示した。
原題: Robust Multi-Agent Pickup and Delivery with Delays ／ Giacomo Lodigiani, Nicola Basilico, Francesco Amigoni
日本語で読む → - 論文歩行ロボティクス
二足歩行ロボットの走行：高速・低速適応を用いた人間らしい駆動タイミング
バネ質量モデルと人間の筋骨格系を模した二足ロボットに、高速・低速適応を組み込んだ中枢パターン生成器（CPG）を適用し、人間らしい走行を実現した研究。
原題: Bipedal Robot Running: Human-like Actuation Timing Using Fast and Slow Adaptations ／ Yusuke Sakurai, Tomoya Kamimura, Yuki Sakamoto 他
日本語で読む → - 論文自律探索ロボティクス
調和ポテンシャル場による3次元屋内環境の証明可能な探索
調和ポテンシャル場と高速多重極境界要素法を組み合わせ、飛行ロボットが安全かつ効率的に3次元屋内環境を自律探索する手法を提案し、シミュレーションで有効性を示した。
原題: Harmonic Field-based Provable Exploration of 3D Indoor Environments ／ Raksi Kopo, Charalampos P. Bechlioulis, Kostas J. Kyriakopoulos
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
限定されたデモンストレーションを用いた決定論的方策による複雑なマニピュレーションスキルの学習
限られた低品質なデモンストレーションから強化学習でマニピュレーションを学習するTD3fGを提案し、専門家からの学習から経験からの学習へ滑らかに移行することで性能を向上させた。
原題: Learning Complicated Manipulation Skills via Deterministic Policy with Limited Demonstrations ／ Liu Haofeng, Chen Yiwen, Tan Jiayi 他
日本語で読む → - 論文群制御cs.MA
敵対エージェント存在下における協調マルチエージェントシステムのための階層型ゲーム理論的意思決定
敵対エージェントがいる環境で協調マルチエージェントの意思決定を行うため、高レベル戦略を実行可能な低レベル行動に分解するゲーム理論的ユーティリティツリー（GUT）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: A Hierarchical Game-Theoretic Decision-Making for Cooperative Multi-Agent Systems Under the Presence of Adversarial Agents ／ Qin Yang, Ramviyas Parasuraman
日本語で読む → - 論文社会支援ロボットロボティクス
ロボット支援療法における複雑な意思決定の伝達
人間同士の療法では専門家が判断理由を伝えることが信頼構築に重要であることを踏まえ、複雑な意思決定を行う社会支援ロボット（SAR）がその判断を説明するための設計上の考慮点を議論する。
原題: Communicating Complex Decisions in Robot-Assisted Therapy ／ Carl Bettosi, Kefan Chen, Ryan Shah 他
日本語で読む → - 論文シミュレーションロボティクス
TrafficBots: 自動運転シミュレーションと運動予測のためのワールドモデルに向けて
交通シミュレーションをワールドモデルとして定式化し、目的地と潜在的な性格でエージェントの挙動を制御可能にしたマルチエージェント方策TrafficBotsを提案。Waymoデータセットで現実的な交通流と運動予測性能を実証した。
原題: TrafficBots: Towards World Models for Autonomous Driving Simulation and Motion Prediction ／ Zhejun Zhang, Alexander Liniger, Dengxin Dai 他
日本語で読む → - 論文ハイブリッド空中地上ロボットロボティクス
BogieCopter: 長時間点検アプリケーション向けのマルチモーダル空中・地上車両
傾斜可能なアクスルと受動輪を備えたハイブリッド空中・地上車両を設計し、飛行・地上移動・壁登りを実現して長時間点検の可能性を示した。
原題: BogieCopter: A Multi-Modal Aerial-Ground Vehicle for Long-Endurance Inspection Applications ／ Teodoro Dias, Meysam Basiri
日本語で読む → - 論文視覚オドメトリ画像認識
軽量で不確かさを考慮したConformal予測による視覚オドメトリ
Conformal推論を用いて視覚オドメトリの予測不確かさを軽量かつ統計的に頑健に推定する枠組みを提案し、姿勢推定の全自由度で真値を含む予測区間を実現した。
原題: Lightweight, Uncertainty-Aware Conformalized Visual Odometry ／ Alex C. Stutts, Danilo Erricolo, Theja Tulabandhula 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 → - 論文マニピュレーションロボティクス
Text2Motion：自然言語指示から実行可能な計画へ
自然言語の指示から長期的な推論を要する逐次マニピュレーションタスクを解くため、LLMによるタスク計画と幾何学的実行可能性を組み合わせた計画フレームワークを提案。
原題: Text2Motion: From Natural Language Instructions to Feasible Plans ／ Kevin Lin, Christopher Agia, Toki Migimatsu 他
日本語で読む → - 論文筋活動推定画像認識
実環境における活性化筋群推定に向けて
動画から身体活動中の活性化筋群を推定する新タスクAMGEを提案し、HIIT動画15K件超を含むMuscleMapデータセットと、動画と骨格のマルチモーダル融合モデルTransM3Eを構築した。
原題: Towards Activated Muscle Group Estimation in the Wild ／ Kunyu Peng, David Schneider, Alina Roitberg 他
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