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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: 2022/10/1 ／ 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 →- 論文マニピュレーションロボティクス
線形相補性二次計画法による準静的接触リッチマニピュレーション
接触モードが変化する接触リッチな操作を準静的ダイナミクスと相補性制約でモデル化し、線形相補性二次計画問題（LCQP）を解くことで接触モードを含む制御入力をオンラインで決定する枠組みを提案した。
原題: Quasistatic contact-rich manipulation via linear complementarity quadratic programming ／ Sotaro Katayama, Tatsunori Taniai, Kazutoshi Tanaka
日本語で読む → - 論文動作計画ロボティクス
動作計画におけるガイド空間の評価
動作計画アルゴリズムのサンプリングバイアスを「ガイド空間」として統一的に定義し、情報理論的な評価手法を提案して複数のアルゴリズムを分析した。
原題: Evaluating Guiding Spaces for Motion Planning ／ Amnon Attali, Stav Ashur, Isaac Burton Love 他
日本語で読む → - 論文状態推定/センサ融合ロボティクス
リー群上のEKFを用いたドローン航法のためのGNSS/MEMS-INS統合
リー群上で位置・速度・姿勢・IMUバイアスを統合表現し、GNSS/INSの緩結合EKFとRTSスムーザを構築。ドローン搭載DinSAR向けに低コストMEMSでも高精度な後処理航法を実現し、実データで商用ソフトを上回る性能を示した。
原題: GNSS/MEMS-INS Integration for Drone Navigation using EKF on Lie Groups ／ Marcos R. Fernandes, Giorgio M. Magalhães, Yusef Cáceres 他
日本語で読む → - 論文超解像画像認識
デュアルインタラクティブ暗黙的ニューラルネットワークによる単一画像超解像
画像を連続的な座標から画素値へのデコーディング関数として表現し、任意の倍率で超解像を実現するデュアルインタラクティブ暗黙的ニューラルネットワークを提案した。
原題: Single Image Super-Resolution via a Dual Interactive Implicit Neural Network ／ Quan H. Nguyen, William J. Beksi
日本語で読む → - 論文触覚HCI
触覚フィードバックによる協働ロボットの動作意図可視化の拡張
協働ロボットの計画動作を異なる触覚パターンにマッピングし、視覚に頼らず動作意図を伝える手法を提案した。
原題: Extending Cobot's Motion Intention Visualization by Haptic Feedback ／ Max Pascher, Til Franzen, Kirill Kronhardt 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
実践で学ぶ：新規コネクタの産業用挿入に向けた視覚ベースの自己報酬型オフライン・オンライン微調整
報酬関数は方策より新規タスクに汎化しやすい点を活かし、自己報酬でオンライン練習しながら未見コネクタの挿入タスクを微調整する手法を提案。
原題: Learning on the Job: Self-Rewarding Offline-to-Online Finetuning for Industrial Insertion of Novel Connectors from Vision ／ Ashvin Nair, Brian Zhu, Gokul Narayanan 他
日本語で読む → - 論文群制御ロボティクス
通信制約下におけるリーダーと僚機による協調カバレッジ
通信範囲が限られた環境で、リーダー機と僚機の2台の無人機が協調して環境をカバーするための経路計画問題を定式化し、大規模問題を高速に解く近似アルゴリズムとヒューリスティックを提案した。
原題: Cooperative Coverage with a Leader and a Wingmate in Communication-Constrained Environments ／ Sai Krishna Kanth Hari, Sivakumar Rathinam, Swaroop Darbha 他
日本語で読む → - 論文モデルベース強化学習ロボティクス
SAM-RL: 微分可能な物理シミュレーションとレンダリングによるセンシング認識型モデルベース強化学習
微分可能な物理シミュレーションとレンダリングを活用し、実画像とレンダリング画像を比較してモデルを自動更新することで、効率的に方策を学習するモデルベース強化学習システムを提案し、組立・工具操作・変形物体操作の実世界タスクで有効性を示した。
原題: SAM-RL: Sensing-Aware Model-Based Reinforcement Learning via Differentiable Physics-Based Simulation and Rendering ／ Jun Lv, Yunhai Feng, Cheng Zhang 他
日本語で読む → - 論文自己教師あり学習機械学習
分散型非IIDラベルなしデータの学習は自己教師あり学習から恩恵を受けるか？
分散環境でラベルなし・非均質なデータから自己教師あり学習（対照学習）を行い、通信コストを抑えつつ集中型SSLに匹敵する表現を獲得できることを大規模データセットで示した研究。
原題: Does Learning from Decentralized Non-IID Unlabeled Data Benefit from Self Supervision? ／ Lirui Wang, Kaiqing Zhang, Yunzhu Li 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
ニューロシンボリック手法によるロボットマニピュレーションの解釈性と対話性の向上
言語指示と視覚推論を組み合わせたニューロシンボリックなロボット操作システムを提案し、合成データと実環境で精度・サンプル効率・語彙頑健性を評価した。
原題: Enhancing Interpretability and Interactivity in Robot Manipulation: A Neurosymbolic Approach ／ Georgios Tziafas, Hamidreza Kasaei
日本語で読む → - 論文歩行ロボティクス
ViNL: 障害物を越える視覚ナビゲーションと歩行制御
視覚ナビゲーション方策と視覚歩行方策を別々のシミュレータで独立に学習し、ゼロショットで組み合わせることで、四足ロボットが未知の屋内環境で障害物を避けながら目標地点へ移動できるようにした研究。
原題: ViNL: Visual Navigation and Locomotion Over Obstacles ／ Simar Kareer, Naoki Yokoyama, Dhruv Batra 他
日本語で読む → - 論文安全強化学習ロボティクス
多項式ゾノトープと到達可能性解析を用いた行動投影による証明可能な安全強化学習
強化学習エージェントの行動を安全な行動に投影する安全シールドを提案し、多項式ゾノトープによる到達可能性解析で非線形連続システムの安全性を保証する。
原題: Provably Safe Reinforcement Learning via Action Projection using Reachability Analysis and Polynomial Zonotopes ／ Niklas Kochdumper, Hanna Krasowski, Xiao Wang 他
日本語で読む → - 論文医療ロボティクスロボティクス
座位心エコー検査ロボットのための診断姿勢制御システム
座位での心エコー検査をロボットで行うため、心疾患特徴の取得可能性と姿勢角度と身体的負担の関係を検証し、負担軽減機構を組み込んだシステムを提案した。
原題: Diagnostic Posture Control System for Seated-Style Echocardiography Robot ／ Yuuki Shida, Masami Sugawara, Ryosuke Tsumura 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
布のファネル：多目的衣類操作のための正規化アライメント
任意の配置の衣類を、下流タスクに適した構造化された姿勢へと整える「正規化アライメント」タスクを提案し、動的投げと準静的ピック&プレースを組み合わせた多腕ポリシーを学習して、実機のアイロンがけ・折りたたみで有効性を示した。
原題: Cloth Funnels: Canonicalized-Alignment for Multi-Purpose Garment Manipulation ／ Alper Canberk, Cheng Chi, Huy Ha 他
日本語で読む → - 論文VLAロボティクス
実行不可能な線形時相論理仕様に対する最小違反連続制御の学習
与えられたLTL仕様が実行不可能な場合でも、深層強化学習と経路計画を組み合わせて違反を最小限に抑えつつ目標達成を目指すフレームワークを提案した。
原題: Learning Minimally-Violating Continuous Control for Infeasible Linear Temporal Logic Specifications ／ Mingyu Cai, Makai Mann, Zachary Serlin 他
日本語で読む → - 論文群制御ロボティクス
部分的相互観測下でのロボット群の方位に基づく相対位置推定
部分的にしか互いを観測できないロボット群に対し、方位とオドメトリを統合した半正定値計画で最適かつスケーラブルに相対姿勢を推定する手法を提案。
原題: Bearing-based Relative Localization for Robotic Swarm with Partially Mutual Observations ／ Yingjian Wang, Xiangyong Wen, Yanjun Cao 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
ロボットマニピュレーション計画における因数分解非線形計画問題の実行可能性学習
因数分解非線形計画問題において、どの変数と制約が同時に実行不可能かをグラフニューラルネットワークで予測し、競合抽出を高速化する手法を提案した論文。
原題: Learning Feasibility of Factored Nonlinear Programs in Robotic Manipulation Planning ／ Joaquim Ortiz-Haro, Jung-Su Ha, Danny Driess 他
日本語で読む → - 論文AUVナビゲーションロボティクス
LiBeamsNet：DVLビーム計測が限られる状況下でのAUV速度ベクトル推定
DVLのビームが一部欠損しても、慣性データと残りのビームから深層学習で欠損ビームを推定し、AUVの速度ベクトルを算出する手法を提案し、実海域実験で有効性を示した。
原題: LiBeamsNet: AUV Velocity Vector Estimation in Situations of Limited DVL Beam Measurements ／ Nadav Cohen, Itzik Klein
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
ニューラル表面再構成を用いたロバスト物体把持のためのReal2Sim2Real手法
実世界の点群からニューラル表面再構成で高品質メッシュを作り、シミュレーションで把持ラベルを生成して把持ネットワークを学習し、実環境でロバストに把持するReal2Sim2Realパイプラインを提案。
原題: A Real2Sim2Real Method for Robust Object Grasping with Neural Surface Reconstruction ／ Luobin Wang, Runlin Guo, Quan Vuong 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
車いすテニスを自律プレイする移動マニピュレータシステム
車いすテニスの規定シングルスを自律でプレイできる初のオープンソースロボットを提案し、グラウンドストロークの実行性能とハード・ソフト各要素を評価した。
原題: Athletic Mobile Manipulator System for Robotic Wheelchair Tennis ／ Zulfiqar Zaidi, Daniel Martin, Nathaniel Belles 他
日本語で読む → - 論文モデルベースRL機械学習
モデルベース強化学習におけるクロスタスク転移の実現可能性
モデルベース強化学習で学習した世界モデルをマルチタスク事前学習とクロスタスク微調整に活用し、新しいタスクを効率的に解くフレームワークXTRAを提案した。
原題: On the Feasibility of Cross-Task Transfer with Model-Based Reinforcement Learning ／ Yifan Xu, Nicklas Hansen, Zirui Wang 他
日本語で読む → - 論文障害物検出画像認識
遠近感を考慮した道路障害物検出
画像内の見かけの大きさを表すスケールマップを計算し、遠近感に応じた合成物体で学習データを生成するとともに検出ネットワークのデコーダに遠近情報を組み込むことで、道路障害物検出精度を向上させた。
原題: Perspective Aware Road Obstacle Detection ／ Krzysztof Lis, Sina Honari, Pascal Fua 他
日本語で読む → - 論文AUV航法/状態推定ロボティクス
多様体上のアンセンテッドカルマンフィルタによるAUV航法 — 実験結果
AUVの慣性航法に多様体上のUKFを適用し、DVL・深度・音響測距・GPSを統合。外れ値除去を加え、実機でリアルタイム動作と大きな初期方位誤差からの収束を実証した。
原題: Unscented Kalman Filtering on Manifolds for AUV Navigation -- Experimental Results ／ Stephen T. Krauss, Daniel J. Stilwell
日本語で読む → - 論文視覚自己位置推定画像認識
長期視覚自己位置推定のためのリアルタイム融合フレームワーク
視覚的自己位置推定において、グローバルとローカルの姿勢推定を融合し、幾何情報を活用することで、高精度かつ効率的なリアルタイム推定を実現するフレームワークを提案。
原題: A Real-Time Fusion Framework for Long-term Visual Localization ／ Yuchen Yang, Xudong Zhang, Shuang Gao 他
日本語で読む → - 論文オドメトリ/自己位置推定ロボティクス
NOCaL: キャリブレーション不要なオドメトリとカメラ内部パラメータの半教師あり学習
未校正の未知カメラ映像から、カメラパラメータ・相対姿勢・シーン外観を半教師あり学習で推定する手法NOCaLを提案し、キャリブレーション不要のオドメトリと新規視点合成を実現した。
原題: NOCaL: Calibration-Free Semi-Supervised Learning of Odometry and Camera Intrinsics ／ Ryan Griffiths, Jack Naylor, Donald G. Dansereau
日本語で読む → - 論文最適化ロボティクス
ProxNLP: ロボティクス向け非線形計画法のための主双対拡張ラグランジュソルバ
多様体上の不等式制約付き最適化問題を解く主双対拡張ラグランジュ法を提案し、ロボティクス応用に適した効率的なC++実装を提供した。
原題: ProxNLP: a primal-dual augmented Lagrangian solver for nonlinear programming in Robotics and beyond ／ Wilson Jallet, Antoine Bambade, Nicolas Mansard 他
日本語で読む → - 論文運動計画cs.FL
信号時相論理を用いた運動計画のための確率的ロバストネス区間
連続時間確率軌道に対する信号時相論理(STL)仕様の新しいロバストネス尺度を提案し、不確実性下のロボットのためのSTLサンプリングベース運動計画アルゴリズムを開発した。
原題: Stochastic Robustness Interval for Motion Planning with Signal Temporal Logic ／ Roland B. Ilyes, Qi Heng Ho, Morteza Lahijanian
日本語で読む → - 論文歩行制御
エネルギー保存則を満たす平面二足歩行の安定化
仮想ホロノミック拘束を用いて衝撃のないエネルギー保存歩容を設計し、インパルス制御ポアンカレ写像で安定化する手法を提案。5リンク二足歩行の数値シミュレーションで任意の初期条件からの収束を実証。
原題: Stabilization of Energy-Conserving Gaits for Point-Foot Planar Bipeds ／ Aakash Khandelwal, Nilay Kant, Ranjan Mukherjee
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
ロボットマニピュレータによる柔軟梁の最適開ループ操作戦略
柔軟な梁をロボットで操作する際の振動を抑えるため、振り子モデルと開ループ最適制御を用い、外部センサなしで残留振動を90%以上低減する手法を提案。
原題: An optimal open-loop strategy for handling a flexible beam with a robot manipulator ／ Shamil Mamedov, Alejandro Astudillo, Daniele Ronzani 他
日本語で読む → - 論文対話ロボットロボティクス
ロボット主導対話におけるユーザーの参加感向上
旅行代理店対話システムで、ロボットが目的を伝え意思決定を支援する姿勢を示し、選好表明時に発話だけでなく行動も促すことで、ユーザーの対話参加感を高める手法を構築した。
原題: Improving User's Sense of Participation in Robot-Driven Dialogue ／ Makoto Kawamoto, Masaki Shuzo, Eisaku Maeda
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