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: 2024/10/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集

• 論文sim2realロボティクス2024/10/1

  BestMan: 統一シミュレーション・ハードウェアAPIを備えた身体性AI向けモジュール式移動マニピュレータプラットフォーム

  PyBulletベースの身体性AI研究用シミュレーションプラットフォームBestManを提案し、知覚・計画・制御の統合、モジュール性、sim-to-real転送、多様なハードウェア対応を実現した。

  原題: BestMan: A Modular Mobile Manipulator Platform for Embodied AI with Unified Simulation-Hardware APIs ／ Kui Yang, Nieqing Cao, Yan Ding 他

  日本語で読む →
• 論文sim2realロボティクス2024/10/1

  ダイナミクスをプロンプトに：文脈内学習によるSim-to-Realシステム同定

  過去の相互作用履歴を文脈として用いる文脈内学習により、勾配更新なしでシミュレーション環境のパラメータを実世界のダイナミクスにオンライン適応させる手法を提案し、物体すくい上げとエアホッケーで有効性を示した。

  原題: Dynamics as Prompts: In-Context Learning for Sim-to-Real System Identifications ／ Xilun Zhang, Shiqi Liu, Peide Huang 他

  日本語で読む →
• 論文sim2realロボティクス2024/10/1

  3分間の実世界データから歩行を学習する半構造化ダイナミクスモデル

  物理法則に基づくラグランジアン力学とブラックボックスモデルを組み合わせた半構造化ダイナミクスモデルを提案し、実機の四足歩行ロボットで数分のデータから動的歩容を学習できることを示した。

  原題: Learning to Walk from Three Minutes of Real-World Data with Semi-structured Dynamics Models ／ Jacob Levy, Tyler Westenbroek, David Fridovich-Keil

  日本語で読む →
• 論文sim2realロボティクス2024/10/1

  微分可能ロボットレンダリング

  ロボットの見た目を制御パラメータで微分可能に描画する手法を提案し、画像からの姿勢復元や視覚言語モデルによる制御に応用した。

  原題: Differentiable Robot Rendering ／ Ruoshi Liu, Alper Canberk, Shuran Song 他

  日本語で読む →
• 論文sim2realロボティクス2024/10/1

  裏庭でロボット学習：オープンソース部品によるニューラルシミュレータ

  単一の動画からフォトリアルな仮想環境を生成し、強化学習による視覚ナビゲーション方策の訓練を可能にするオープンソースのニューラルシミュレータSplatGymを提案。

  原題: Robotic Learning in your Backyard: A Neural Simulator from Open Source Components ／ Liyou Zhou, Oleg Sinavski, Athanasios Polydoros

  日本語で読む →
• 論文sim2realロボティクス2024/10/1

  航空画像から自律走行を学習する

  航空画像からNeRFを用いて地上視点の新規画像を合成し、その画像と深度データで模倣学習ポリシーを訓練してロボットカーを走行させる手法を提案した。

  原題: Learning autonomous driving from aerial imagery ／ Varun Murali, Guy Rosman, Sertac Karaman 他

  日本語で読む →
• 論文sim2real画像認識2024/10/1

  Agent-to-Sim: 日常的な長期動画から対話型行動モデルを学習

  スマホで撮影したペットや人間の長期モノラルRGBD動画から、3Dエージェントの対話型行動モデルを学習し、実世界からシミュレーションへの転移を可能にするフレームワークを提案。

  原題: Agent-to-Sim: Learning Interactive Behavior Models from Casual Longitudinal Videos ／ Gengshan Yang, Andrea Bajcsy, Shunsuke Saito 他

  日本語で読む →
• 論文sim2realロボティクス2024/10/1

  3D点群における牛の関節推定のsim2real

  アニメーション3Dモデルから牛の姿勢データセットを構築し、表面の測地線距離と多辺測量を用いて外部形状のみから内部関節を推定する深層学習手法を提案した。

  原題: Sim2real Cattle Joint Estimation in 3D point clouds ／ Mohammad Okour, Raphael Falque, Alen Alempijevic

  日本語で読む →
• 論文sim2realロボティクス2024/10/1

  サーボアクチュエータの物理シミュレーションのための拡張摩擦モデル

  サーボアクチュエータの複雑な摩擦ダイナミクスをより正確にシミュレートする拡張摩擦モデルを提案し、振り子試験台の軌道からパラメータを同定して物理エンジンに統合する手法を示した。

  原題: Extended Friction Models for the Physics Simulation of Servo Actuators ／ Marc Duclusaud, Grégoire Passault, Vincent Padois 他

  日本語で読む →
• 論文sim2realロボティクス2024/10/1

  マルチエージェント・マルチマシン保守のための物理シミュレーション

  製造現場での人手不足解消に向け、簡易な卓上ロボットと強化学習を組み合わせ、シミュレーションと実機で同じ挙動が再現できるかを検証した研究。

  原題: Physical Simulation for Multi-agent Multi-machine Tending ／ Abdalwhab Abdalwhab, Giovanni Beltrame, David St-Onge

  日本語で読む →
• 論文sim2real機械学習2024/10/1

  Sim-to-Realギャップの克服：探索方策の学習による実世界強化学習の効率化

  シミュレータで直接方策を学習するのではなく、探索方策を学習して実世界に転移することで、サンプル効率を指数関数的に改善できることを理論と実験で示した。

  原題: Overcoming the Sim-to-Real Gap: Leveraging Simulation to Learn to Explore for Real-World RL ／ Andrew Wagenmaker, Kevin Huang, Liyiming Ke 他

  日本語で読む →
• 論文3D再構成/sim2real画像認識2024/10/1

  ES-Gaussian: 誤差空間に基づくガウシアン補完による3Dガウシアンスプラッティングマッピング

  低高度カメラと単線LiDARを用い、2D誤差マップから疎な点群を補正するVisual Error ConstructionとLiDAR誘導の3DGS初期化により、高品質な屋内3D再構成を実現するシステムを提案した。

  原題: ES-Gaussian: Gaussian Splatting Mapping via Error Space-Based Gaussian Completion ／ Lu Chen, Yingfu Zeng, Haoang Li 他

  日本語で読む →