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 →- 論文自動運転ロボティクス
安全な人とロボットのインタラクションのための責任配分の学習：自動運転への応用
自動運転車が人間ドライバーと安全に相互作用するため、責任配分をデータから学習するResponsibility-Aware Control Barrier Functions (RA-CBFs)を提案し、実世界の運転データで有効性を示した。
原題: Learning Responsibility Allocations for Safe Human-Robot Interaction with Applications to Autonomous Driving ／ Ryan K. Cosner, Yuxiao Chen, Karen Leung 他
日本語で読む → - 論文状態推定ロボティクス
連続体ロボットの先端速度からの全状態推定：Cosserat理論に基づく境界オブザーバ
Cosseratロッド理論に基づき、連続体ロボットの先端速度のみを計測して姿勢・ひずみ・速度を含む全状態を推定する境界オブザーバを設計し、推定誤差の局所入力-状態安定性を証明した。
原題: Full State Estimation of Continuum Robots from Tip Velocities: A Cosserat-Theoretic Boundary Observer ／ Tongjia Zheng, Qing Han, Hai Lin
日本語で読む → - 論文意思決定/プランニングロボティクス
曖昧性態度を考慮したオンライン意思決定のためのグラフ探索
遷移モデルの曖昧性を包括的に表現し、ユーザーが曖昧性への態度を調整できるAmbiguity Attitude Graph Searchを提案。動的なセーリング環境で、態度調整がロバスト手法の失敗を緩和し目的達成を改善することを示した。
原題: Feeling Optimistic? Ambiguity Attitudes for Online Decision Making ／ Jared J. Beard, R. Michael Butts, Yu Gu
日本語で読む → - 論文水中ロボティクスロボティクス
氷水境界探査ロボットのための密結合視覚-DVL-慣性オドメトリ
視覚・DVL・IMU・圧力センサを密結合したMSCKFベースの状態推定手法を提案し、氷下での実地データで従来の6手法より高精度な自己位置推定を実現した。
原題: Tightly-coupled Visual-DVL-Inertial Odometry for Robot-based Ice-water Boundary Exploration ／ Lin Zhao, Mingxi Zhou, Brice Loose
日本語で読む → - 論文VLAロボティクス
環境と対話する：大規模言語モデルを用いた対話型マルチモーダル知覚
LLMを基盤とし、ロボットが視覚・音・触覚・固有感覚などのマルチモーダル情報を能動的に収集しながら対話的にタスクを遂行するフレームワークMatchaを提案した。
原題: Chat with the Environment: Interactive Multimodal Perception Using Large Language Models ／ Xufeng Zhao, Mengdi Li, Cornelius Weber 他
日本語で読む → - 論文遠隔操作ロボティクス
タスク優先度逆運動学を用いた冗長ヘビ型ロボットの直感的遠隔操作：移動と再配向
超冗長ヘビ型ロボットの遠隔操作のため、フレシェ距離で形状を合わせつつエンドエフェクタの位置・姿勢を指定する高速逆運動学を提案し、追従移動と再配向を可能にした。
原題: Intuitive Telemanipulation of Hyper-Redundant Snake Robots within Locomotion and Reorientation using Task-Priority Inverse Kinematics ／ Tim-Lukas Habich, Melvin Hueter, Moritz Schappler 他
日本語で読む → - 論文情報収集ロボティクス
ロボット情報収集のための学習ベースパラメータ選択
強化学習エージェントが情報経路計画のパラメータを各反復で自動選択する手法を提案し、多様な環境でエンドツーエンド学習より9.53%高い累積報酬を達成した。
原題: Learned Parameter Selection for Robotic Information Gathering ／ Christopher E. Denniston, Gautam Salhotra, Akseli Kangaslahti 他
日本語で読む → - 論文触覚ロボティクス
ソフト容量性電子皮膚における多点力推定・位置推定・伸縮の分離学習
ソフト容量性電子皮膚のデータに機械学習を適用し、伸縮・力・接触検出・位置を分離して予測する手法を提案し、2点同時加圧時の影響も調査した。
原題: Learning Decoupled Multi-touch Force Estimation, Localization and Stretch for Soft Capacitive E-skin ／ Abu Bakar Dawood, Claudio Coppola, Kaspar Althoefer
日本語で読む → - 論文強化学習/監視ロボティクス
複数移動目標の持続的監視のための時空間アテンションネットワーク
未知の動きをする複数目標を持続的に監視するため、目標間の時空間相関を学習するアテンション型強化学習手法を提案し、ドローンシミュレーションで有効性を示した。
原題: Spatio-Temporal Attention Network for Persistent Monitoring of Multiple Mobile Targets ／ Yizhuo Wang, Yutong Wang, Yuhong Cao 他
日本語で読む → - 論文位置認識ロボティクス
大規模グローバル位置認識と再定位のための必要特徴対応推定
3D LiDAR点群のグローバル位置認識と再定位において、不要な特徴を除去し必要な特徴を強調する対応推定手法を提案し、動的都巣走行データセットで性能向上を示した。
原題: Necessity Feature Correspondence Estimation for Large-scale Global Place Recognition and Relocalization ／ Kyeongsu Kang, Minjae Lee, Hyeonwoo Yu
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
最小限のデモンストレーションによる汎用人型機能把持
高自由度の多指ハンドで道具を使うような機能的な把持を、少数の人間のデモからカテゴリーレベルの物体に対して生成する手法を提案し、シミュレーションと実機で有効性を示した。
原題: Generalized Anthropomorphic Functional Grasping with Minimal Demonstrations ／ Wei Wei, Peng Wang, Sizhe Wang
日本語で読む → - 論文変形可能物体操作画像認識
変形可能物体操作のための先見的な密な視覚アフォーダンスの学習
変形可能物体の操作において、長期的な状態価値を推定する先見的な密視覚アフォーダンスを提案し、専門家なしの自己教師ありデータ収集と多段階安定学習で局所最適を回避するフレームワークを開発した。
原題: Learning Foresightful Dense Visual Affordance for Deformable Object Manipulation ／ Ruihai Wu, Chuanruo Ning, Hao Dong
日本語で読む → - 論文視覚行動計画ロボティクス
視覚行動計画のロバスト性向上のためのアンサンブル潜在空間ロードマップ
複数の潜在空間ロードマップの計画をアンサンブルし、類似度に基づいて最適な計画を選択することで、視覚に基づく行動計画のロバスト性を高める手法を提案した。
原題: Ensemble Latent Space Roadmap for Improved Robustness in Visual Action Planning ／ Martina Lippi, Michael C. Welle, Andrea Gasparri 他
日本語で読む → - 論文状態推定ロボティクス
PIEKF-VIWO: 部分不変拡張カルマンフィルタによる視覚・慣性・車輪オドメトリ
回転・速度状態のみをリー群構造に組み込んだ部分不変EKFを提案し、車輪計測と運動学的制約を組み合わせた視覚・慣性・車輪オドメトリで位置推定精度と一貫性を向上させた。
原題: PIEKF-VIWO: Visual-Inertial-Wheel Odometry using Partial Invariant Extended Kalman Filter ／ Tong Hua, Tao Li, Ling Pei
日本語で読む → - 論文歩行ロボティクス
歩行ロボットの経路計画のための情報誘導型RRT*-Connect
歩行ロボットの全身経路計画において、既存のサンプリングベースプランナの長所短所を分析し、性能を改善する新しい計画手法を提案した論文。
原題: Informed Guided Rapidly-Exploring Random Trees*-Connect for Path Planning of Walking Robots ／ Dominik Belter
日本語で読む → - 論文アフォーダンス学習ロボティクス
深層ロボットアフォーダンス学習の最近の進歩：強化学習の視点から
強化学習の観点から深層ロボットアフォーダンス学習の最近の研究を分類・整理し、課題と今後の方向性をまとめたレビュー論文。
原題: Recent Advances of Deep Robotic Affordance Learning: A Reinforcement Learning Perspective ／ Xintong Yang, Ze Ji, Jing Wu 他
日本語で読む → - 論文群制御ロボティクス
自律清掃のための実用的なマルチロボットハイブリッドタスク割り当てに向けて
不確実な環境下でのマルチロボット清掃におけるハイブリッドタスク割り当てをロバスト最適化問題として定式化し、新しいMILPモデルとデータセットを提案した。
原題: Towards Practical Multi-Robot Hybrid Tasks Allocation for Autonomous Cleaning ／ Yabin Wang, Xiaopeng Hong, Zhiheng Ma 他
日本語で読む → - 論文行動解析機械学習
どこを通っても関係ない：マルチタイムスケール行動解析のための新しい自己教師あり手法
行動予測の分布を予測する目的関数と、短期・長期ダイナミクスを別々の潜在空間で扱うマルチスケール構造を組み合わせた自己教師あり表現学習を提案し、MABe 2022チャレンジで総合1位を獲得した。
原題: Relax, it doesn't matter how you get there: A new self-supervised approach for multi-timescale behavior analysis ／ Mehdi Azabou, Michael Mendelson, Nauman Ahad 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
タスク変化に適応する行動木と動作生成器のパラメータ学習
行動木と動作生成器（BTMG）のパラメータをタスク変化に応じて予測するガウス過程と重み付きSVMを組み合わせたモデルを提案し、シミュレーションと実機で有効性を検証した。
原題: Learning to Adapt the Parameters of Behavior Trees and Motion Generators (BTMGs) to Task Variations ／ Faseeh Ahmad, Matthias Mayr, Volker Krueger
日本語で読む → - 論文群制御ロボティクス
E2CoPre: 軌道予測を活用したUAV群の省エネルギ・協調衝突回避
UAV群の衝突回避において、APFとPSOを組み合わせて分散的に省エネ軌道を探索し、変分法による将来軌道予測で先制的な回避を実現する手法を提案した。
原題: E2CoPre: Energy Efficient and Cooperative Collision Avoidance for UAV Swarms with Trajectory Prediction ／ Shuangyao Huang, Haibo Zhang, Zhiyi Huang
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 → - 論文触覚ロボティクス
ソフトグリッパの変形-力理論モデル構築 第II部：変位制御に基づく内在的力センシング
柔軟なFin-Rayグリッパの変形から接触力をセンサレスで推定する変位-力モデルを構築し、FEAと比較して平均誤差3〜4%で力を推定できることを示した。
原題: Theoretical Model Construction of Deformation-Force for Soft Grippers Part II: Displacement Control Based Intrinsic Force Sensing ／ Huixu Dong, Ziyi Zheng, Haotian Guo 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 → - 論文人間ロボット協調ロボティクス
ロボット健康インジケータ：自律レベル切替システムを改善する視覚的手がかり
ビデオゲームのUIに着想を得て、ロボットの「健康バー」を操作画面に追加することで、自律レベル切替の認知負荷を軽減し、信頼と透明性を高められるかを検討した。
原題: Robot Health Indicator: A Visual Cue to Improve Level of Autonomy Switching Systems ／ Aniketh Ramesh, Madeleine Englund, Andreas Theodorou 他
日本語で読む → - 論文飛行ロボットロボティクス
鳥の爪に学ぶ：ロボットの止まり木把持と歩行を可能にする設計
鳥の爪を模倣し、Hobermanリンク機構とFin Ray効果を組み合わせた軽量な爪を開発。UAVが自重を利用して受動的に止まり木を掴んだり、歩行したりすることを可能にした。
原題: Avian-Inspired Claws Enable Robot Perching or Walking ／ Mohammad Askari, Won Dong Shin, Damian Lenherr 他
日本語で読む → - 論文HRIロボティクス
VAHR：仮想アシスタント・人間・ロボットをループに組み込んだ人間-ロボットインタラクション
Alexaなどの仮想アシスタントを介して複数ロボットを双方向通信で操作するVAHRシステムを提案し、従来のキーボード・マウス操作と比較してロボット注意需要を41%削減、マルチタスク性能を62.5%向上させることを示した。
原題: Human-Robot Interaction using VAHR: Virtual Assistant, Human, and Robots in the Loop ／ Ahmad Amine, Mostafa Aldilati, Hadi Hasan 他
日本語で読む → - 論文認知ロボティクスq-bio.NC
グロスバーグ・コード：知覚経験の普遍的ニューラルネットワーク署名
適応共鳴理論の2つの普遍的機能原理が、生物の学習と適応知能の脳コードを模倣することを示し、発達・認知ロボティクスへの応用可能性を論じた論文。
原題: The Grossberg Code: Universal Neural Network Signatures of Perceptual Experience ／ Birgitta Dresp-Langley
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
Koopmanオペレータ理論による巧みな操作スキル学習の有用性
Koopmanオペレータ理論を用いた模倣学習フレームワークを開発し、ロボットハンドと物体の動きを同時に学習することで、計算負荷を大幅に削減しつつ従来手法と同等の成功率を達成した。
原題: On the Utility of Koopman Operator Theory in Learning Dexterous Manipulation Skills ／ Yunhai Han, Mandy Xie, Ye 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
DefGraspNets: グラフニューラルネットによる3D場での把持計画
3D変形物体の把持計画のために、FEMシミュレーションの代わりに応力・変形場を予測するグラフニューラルネットワークを学習し、最大1500倍高速な勾配ベース把持最適化を実現した。
原題: DefGraspNets: Grasp Planning on 3D Fields with Graph Neural Nets ／ Isabella Huang, Yashraj Narang, Ruzena Bajcsy 他
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