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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: 2024/12/1 ／ 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 →- 論文模倣学習データ収集ロボティクス
ARMADA: 拡張現実によるロボット操作とロボット不要のデータ収集
Apple Vision Proに仮想ロボットのリアルタイムフィードバックを重ねるARシステムを構築し、実機なしでもロボット模倣学習用の高品質な人間データを収集できることを15人のユーザー研究で示した。
原題: ARMADA: Augmented Reality for Robot Manipulation and Robot-Free Data Acquisition ／ Nataliya Nechyporenko, Ryan Hoque, Christopher Webb 他
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可変速ティーチング・プレイバックによる実世界データ拡張を用いた模倣学習
力制御を含む模倣学習において、教示再生の速度を変えて実機データを水増しするデータ拡張手法を提案し、ピック&プレースと拭き取りタスクで成功率が最大55%向上した。
原題: Variable-Speed Teaching-Playback as Real-World Data Augmentation for Imitation Learning ／ Nozomu Masuya, Hiroshi Sato, Koki Yamane 他
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効率的な外挿復帰のための収縮力学系模倣ポリシー
収縮力学系としてポリシーを学習し、パラメータ選択に依らずロールアウトの収束を保証することで、外挿領域での効率的な復帰を実現した。
原題: Contractive Dynamical Imitation Policies for Efficient Out-of-Sample Recovery ／ Amin Abyaneh, Mahrokh G. Boroujeni, Hsiu-Chin Lin 他
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一貫性が鍵：ロボットの模倣学習におけるデモンストレーションデータ品質指標の定義
人間のデモンストレーションの「一貫性」を測る複数の運動特徴量を評価し、学習・汎化性能を事前に予測できる品質指標を提案した研究。
原題: Consistency Matters: Defining Demonstration Data Quality Metrics in Robot Learning from Demonstration ／ Maram Sakr, H. F. Machiel Van der Loos, Dana Kulic 他
日本語で読む → - 論文模倣学習/拡散ポリシー機械学習
マルチタスク学習のための専門家混合デノイザーを用いた効率的拡散トランスフォーマーポリシー
模倣学習向けに、ノイズ条件付きルーティングとスパースな専門家を組み合わせたMixture-of-Denoising Experts (MoDE) を提案し、拡散トランスフォーマーポリシーの計算コストを大幅に削減しつつ、複数のベンチマークで最先端性能を達成した。
原題: Efficient Diffusion Transformer Policies with Mixture of Expert Denoisers for Multitask Learning ／ Moritz Reuss, Jyothish Pari, Pulkit Agrawal 他
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Mimicking-Bench: 人間模倣による汎化可能なヒューマノイド-シーンインタラクション学習のベンチマーク
大規模な人間アニメーションを模倣してヒューマノイドロボットが3Dシーンと相互作用する技能を学習するための、6タスク・11K物体形状・20K合成/3K実世界参照を含む初のベンチマークを構築し、動作リターゲティングや模倣学習の手法を比較評価した。
原題: Mimicking-Bench: A Benchmark for Generalizable Humanoid-Scene Interaction Learning via Human Mimicking ／ Yun Liu, Bowen Yang, Licheng Zhong 他
日本語で読む → - 論文模倣学習/身体横断転移ロボティクス
分解型敵対的模倣学習による人間からヒューマノイドへの身体横断的行動スキル転移
人間のデモから行動プリミティブを学習し、身体構造を機能部品に分解して調整することで、多様なヒューマノイド間でスキルを転移するフレームワークを提案した。
原題: Human-Humanoid Robots Cross-Embodiment Behavior-Skill Transfer Using Decomposed Adversarial Learning from Demonstration ／ Junjia Liu, Zhuo Li, Minghao Yu 他
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ポリシーデコレーター：大規模ポリシーモデルのためのモデル非依存オンライン改良
模倣学習で訓練済みの大規模ポリシーに対し、モデル非依存の残差ポリシーをオンラインで学習させて性能を安定かつサンプル効率よく向上させる手法を提案。
原題: Policy Decorator: Model-Agnostic Online Refinement for Large Policy Model ／ Xiu Yuan, Tongzhou Mu, Stone Tao 他
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リソース効率の良いロボット制御のための量子化対応模倣学習
模倣学習ベースのポリシーモデルを低ビット量子化しても精度を保つよう訓練時に微調整する枠組みを提案し、エッジGPUで最大2.5倍の高速化と省エネを実現した。
原題: Quantization-Aware Imitation-Learning for Resource-Efficient Robotic Control ／ Seongmin Park, Hyungmin Kim, Wonseok Jeon 他
日本語で読む → - 論文模倣学習/運動計画ロボティクス
ベクトル化シーン埋め込みからソフトな運転制約を学習する専門家軌道模倣
専門家の軌道から運転制約を抽出し、模倣学習に統合する手法を提案。シミュレータ不要で、解釈性と閉ループ性能を向上させる。
原題: Learning Soft Driving Constraints from Vectorized Scene Embeddings while Imitating Expert Trajectories ／ Niloufar Saeidi Mobarakeh, Behzad Khamidehi, Chunlin Li 他
日本語で読む → - 論文模倣学習機械学習
ランダムネットワーク蒸留を用いた効率的な能動的模倣学習
学習済みの状態分布外検出器で専門家への問い合わせを必要な時だけに絞る能動的模倣学習手法RND-DAggerを提案し、ゲームやロボット歩行で問い合わせ回数を削減しつつ性能を向上させた。
原題: Efficient Active Imitation Learning with Random Network Distillation ／ Emilien Biré, Anthony Kobanda, Ludovic Denoyer 他
日本語で読む → - 論文模倣学習/ナビゲーションロボティクス
専門家データから学ぶ全駆動型自律表面船の自律ドッキング操作
全駆動型自律表面船のドッキングを模倣学習問題として捉え、逆強化学習で専門家軌跡から報酬関数を学習し、人間らしいドッキング動作を生成する手法を提案した。
原題: Learning Autonomous Docking Operation of Fully Actuated Autonomous Surface Vessel from Expert data ／ Akash Vijayakumar, Atmanand M A, Abhilash Somayajula
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可変速度運動のための可変周波数模倣学習
一定のサンプリング周波数に依存する従来の模倣学習の限界を克服するため、可変サンプリング周波数で学習するVFILを提案し、速度精度と成功率を向上させた。
原題: Variable-Frequency Imitation Learning for Variable-Speed Motion ／ Nozomu Masuya, Sho Sakaino, Toshiaki Tsuji
日本語で読む → - 論文模倣学習ロボティクス
誤差フィードバックによる両側制御ベース模倣学習の出力補正モデル
ニューラルネットの階層構造に誤差フィードバック機構を組み込み、下位層が上位層の出力を追従することで、未学習の文字書きタスクの精度を向上させた研究。
原題: Error-Feedback Model for Output Correction in Bilateral Control-Based Imitation Learning ／ Hiroshi Sato, Masashi Konosu, Sho Sakaino 他
日本語で読む → - 論文模倣学習/強化学習ロボティクス
BMP：Bスプラインと運動プリミティブの橋渡し
Bスプラインを運動プリミティブとして再定式化し、境界条件の充足と軌道分布の高次統計の両立を可能にしたBMPを提案。模倣学習と強化学習で既存手法より高い表現力と適用性を示した。
原題: BMP: Bridging the Gap between B-Spline and Movement Primitives ／ Weiran Liao, Ge Li, Hongyi Zhou 他
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LEGATO: 把持ツールを用いた異形態間模倣学習
手持ちグリッパで行動と観測を統一し、模倣学習で得た視覚運動方策を逆運動学で多様なロボットの全身動作に変換する異形態間スキル転移フレームワーク。
原題: LEGATO: Cross-Embodiment Imitation Using a Grasping Tool ／ Mingyo Seo, H. Andy Park, Shenli Yuan 他
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ELEMENTAL: デモンストレーションと視覚言語モデルを活用したロボット報酬設計のための対話型学習
自然言語指示と視覚的なユーザーデモンストレーションを組み合わせ、逆強化学習と自己反省による反復フィードバックでロボットの報酬関数を設計するフレームワークを提案。
原題: ELEMENTAL: Interactive Learning from Demonstrations and Vision-Language Models for Reward Design in Robotics ／ Letian Chen, Nina Moorman, Matthew Gombolay
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物体中心キーポイント逆方策による視覚運動模倣学習の分布外復帰
訓練データから物体キーポイントの勾配で逆方策を学習し、分布外状態でもベース方策を訓練分布に戻す復帰機構を提案。シミュレーションと実機で成功率を77.7%改善。
原題: Out-of-Distribution Recovery with Object-Centric Keypoint Inverse Policy for Visuomotor Imitation Learning ／ George Jiayuan Gao, Tianyu Li, Nadia Figueroa
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行動クローニングの分布外汎化のための問題空間変換
ロボットマニピュレーションにおける行動クローニングの分布外汎化性能を向上させるため、姿勢同変性や局所性といった特性を利用した問題空間の変換を提案し、シミュレーションと実機実験で有効性を示した。
原題: Problem Space Transformations for Out-of-Distribution Generalisation in Behavioural Cloning ／ Kiran Doshi, Marco Bagatella, Stelian Coros
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SPOT: 物体中心操作のためのSE(3)姿勢軌道拡散
物体のSE(3)姿勢軌道をタスク表現として用い、拡散ポリシーを条件付ける物体中心模倣学習フレームワークを提案。iPhoneで撮影した8つの実演のみで実世界タスクを制約遵守しつつ完遂した。
原題: SPOT: SE(3) Pose Trajectory Diffusion for Object-Centric Manipulation ／ Cheng-Chun Hsu, Bowen Wen, Jie Xu 他
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拡張ニューラル収縮力学系：複数タスクとリーマン安全領域
デモからの学習に安定性保証を与えるニューラル収縮力学系を拡張し、複数タスク対応の条件付き変種と不確実性に基づく障害物回避を導入した。
原題: Extended Neural Contractive Dynamical Systems: On Multiple Tasks and Riemannian Safety Regions ／ Hadi Beik Mohammadi, Søren Hauberg, Georgios Arvanitidis 他
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インスタントポリシー：グラフ拡散による文脈内模倣学習
実演1〜2回から新しいタスクを即座に学習する文脈内模倣学習手法を提案し、グラフ表現と拡散モデルで実演・観測・行動を構造的に推論する。
原題: Instant Policy: In-Context Imitation Learning via Graph Diffusion ／ Vitalis Vosylius, Edward Johns
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ALPHA-αとBi-ACTこそが必要なすべて：低コストシステムによる片腕・両腕ロボットマニピュレーションの模倣学習における位置・力情報/制御の重要性
位置と力の両方を活用する双方向制御ベースの模倣学習手法Bi-ACTと、多様な制御モードに対応した低コスト両腕ロボットハードウェアALPHA-αを提案し、力制御の重要性を示した。
原題: ALPHA-$\alpha$ and Bi-ACT Are All You Need: Importance of Position and Force Information/Control for Imitation Learning of Unimanual and Bimanual Robotic Manipulation with Low-Cost System ／ Masato Kobayashi, Thanpimon Buamanee, Takumi Kobayashi
日本語で読む → - 論文模倣学習/農業ロボティクスロボティクス
非構造農業環境における模倣学習による自律ピーマン収穫ロボット
手持ち式のハサミ型グリッパで300回の実演を収集し、視覚運動ポリシーを模倣学習で訓練することで、屋外の非構造的な農場でピーマンを自律収穫するシステムを実現した。
原題: Autonomous Robotic Pepper Harvesting: Imitation Learning in Unstructured Agricultural Environments ／ Chung Hee Kim, Abhisesh Silwal, George Kantor
日本語で読む → - 論文模倣学習ロボティクス
Stem-OB: 拡散逆変換による幹状収束観測を用いた汎化可能な視覚模倣学習
事前学習済み拡散モデルの逆変換で観測画像から照明やテクスチャの違いを除去し、追加学習なしで視覚模倣学習の汎化性能を高めるプラグアンドプレイ手法を提案した。
原題: Stem-OB: Generalizable Visual Imitation Learning with Stem-Like Convergent Observation through Diffusion Inversion ／ Kaizhe Hu, Zihang Rui, Yao He 他
日本語で読む → - 論文模倣学習機械学習
デモンストレーションから記憶メカニズムを学習する意思決定
専門家の記憶依存関係をペアで示すことで、Transformerの注意機構を調整し、部分観測環境下での長期記憶を要する意思決定を改善する手法を提案。
原題: Learning Memory Mechanisms for Decision Making through Demonstrations ／ William Yue, Bo Liu, Peter Stone
日本語で読む → - 論文模倣学習画像認識
3Dガウシアンスプラッティングを用いたデモンストレーションにおける物体と接触点の追跡
動画デモから接触点と物体の動きを抽出し、3DガウシアンスプラッティングとFoundationPoseで追跡することで、対話型模倣学習を強化する手法を提案した。
原題: Object and Contact Point Tracking in Demonstrations Using 3D Gaussian Splatting ／ Michael Büttner, Jonathan Francis, Helge Rhodin 他
日本語で読む → - 論文模倣学習/強化学習ロボティクス
強化学習によるリザバーダイナミクス変調を用いた効率的なロボットスキル合成
リザバーコンピューティングと強化学習を組み合わせ、デモンストレーションにない動きもオンラインで生成できるロボット学習フレームワークを提案した。
原題: Modulating Reservoir Dynamics via Reinforcement Learning for Efficient Robot Skill Synthesis ／ Zahra Koulaeizadeh, Erhan Oztop
日本語で読む → - 論文模倣学習/医療ロボティクスロボティクス
Transformerによる記憶付きアクションチャンキング：視覚ベースの組織表面スキャンのための模倣学習
過去の画像列から近未来の行動系列を予測する模倣学習手法MACTを提案し、組織表面の輪郭・領域スキャンタスクにおいてベースラインを大きく上回る成功率を達成した。
原題: Memorized action chunking with Transformers: Imitation learning for vision-based tissue surface scanning ／ Bochen Yang, Kaizhong Deng, Christopher J Peters 他
日本語で読む → - 論文模倣学習機械学習
状態拡散とスコアマッチングによる模倣学習の新枠組み
拡散モデルの考え方を逐次意思決定に持ち込み、状態をノイズ拡散させてスコアマッチングで専門家と学習者の状態分布の差を測る、敵対的でない安定な模倣学習手法を提案。
原題: Diffusing States and Matching Scores: A New Framework for Imitation Learning ／ Runzhe Wu, Yiding Chen, Gokul Swamy 他
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