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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
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長さ可変の吊り下げテザーで接続された有袋類UAV-UGVシステムの物理シミュレーション
長さ調整可能な吊り下げテザーでUAVとUGVを接続したシステムの動力学を再現するシミュレータを開発し、実機実験との比較でその精度を検証した。
原題: Physical simulation of Marsupial UAV-UGV Systems Connected by a Variable-Length Hanging Tether ／ Jose Enrique Maese, Fernando Caballero, Luis Merino
日本語で読む → - 論文ソフトロボティクス/グリッパ/sim2realロボティクス
最適化駆動型モノリシックソフト・リジッドグリッパの設計
剛体用の高速プロトタイピングと最適化を組み合わせ、ソフトロボットの試作回数を減らしてシミュレーションと実機のギャップを埋める設計手法を提案した。
原題: Optimization-Driven Design of Monolithic Soft-Rigid Grippers ／ Pierluigi Mansueto, Mihai Dragusanu, Anjum Saeed 他
日本語で読む → - 論文sim2real機械学習
微分可能マルチフィジックスシミュレーションにおける強化学習の安定化
剛体と変形可能物体の相互作用を含むタスクで強化学習をスケールさせるため、最大エントロピー型のモデルベースRLアルゴリズムSAPOと、並列微分可能マルチフィジックスシミュレータRewarpedを提案した。
原題: Stabilizing Reinforcement Learning in Differentiable Multiphysics Simulation ／ Eliot Xing, Vernon Luk, Jean Oh
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
InfiniteWorld: 汎用視覚言語ロボットインタラクションのための統合スケーラブルシミュレーションフレームワーク
Nvidia Isaac Sim上に構築された、汎用視覚言語ロボットインタラクション向けの統合スケーラブルなシミュレータを提案し、3Dアセット構築やReal2Sim、自動注釈などの機能と4つの新しいベンチマークを提供する。
原題: InfiniteWorld: A Unified Scalable Simulation Framework for General Visual-Language Robot Interaction ／ Pengzhen Ren, Min Li, Zhen Luo 他
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LiDAR-RT: 動的LiDAR再シミュレーションのためのガウシアンベースレイトレーシング
ガウシアンプリミティブとハードウェア加速レイトレーシングを組み合わせ、動的運転シーンにおけるリアルタイムかつ物理的に正確なLiDAR再シミュレーションを実現したフレームワーク。
原題: LiDAR-RT: Gaussian-based Ray Tracing for Dynamic LiDAR Re-simulation ／ Chenxu Zhou, Lvchang Fu, Sida Peng 他
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クアッドロータ制御のためのゼロショットSim-to-Real強化学習ポリシー学習で重要な要素とは？包括的調査
クアッドロータの強化学習制御において、実機にゼロショットで展開するために重要な5つの要素を特定し、PPOベースのSimpleFlightを開発。従来手法より軌道追従誤差を50%以上削減した。
原題: What Matters in Learning A Zero-Shot Sim-to-Real RL Policy for Quadrotor Control? A Comprehensive Study ／ Jiayu Chen, Chao Yu, Yuqing Xie 他
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脚式ロボットのためのソフト適応足：歩行シミュレーション用オープンソースモデル
脚式ロボット用の適応型ソフトフットのMuJoCoデジタルツインをオープンソースで公開し、実機実験との比較検証とヒューマノイドロボットCOMAN+への統合による障害物踏破性能の向上を示した。
原題: Soft Adaptive Feet for Legged Robots: An Open-Source Model for Locomotion Simulation ／ Matteo Crotti, Luca Rossini, Balint K. Hodossy 他
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超線形スケーリングを実現するロボット学習
クラウドソーシングで実世界シーンのデジタルツインを収集し、シミュレーション上で強化学習とモデル生成デモを組み合わせて、人間の労力に対して超線形的に性能が向上するデータ収集・学習パイプラインを提案。
原題: Robot Learning with Super-Linear Scaling ／ Marcel Torne, Arhan Jain, Jiayi Yuan 他
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外挿的な都市ビュー合成ベンチマーク
自動運転向けの新規視点合成(NVS)において、訓練視点から大きく外れた視点での性能を評価する初のベンチマークEUVSを構築し、既存手法が訓練視点に過適合しやすいことを示した。
原題: Extrapolated Urban View Synthesis Benchmark ／ Xiangyu Han, Zhen Jia, Boyi Li 他
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GRAM: ロバスト適応モジュールによる深層強化学習の汎化
深層強化学習において、訓練時と同じ環境と未知の環境の両方に適応できるロバスト適応モジュールを提案し、四足歩行ロボットの実験で高い汎化性能を示した。
原題: GRAM: Generalization in Deep RL with a Robust Adaptation Module ／ James Queeney, Xiaoyi Cai, Alexander Schperberg 他
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形状微分可能ロボットシミュレータSDRS
ロボット形状を凸多面体の集合で表現し、接触力学を滑らかに一般化することで、形状が大きく変化しても微分可能なシミュレータを実現した。
原題: SDRS: Shape-Differentiable Robot Simulator ／ Xiaohan Ye, Xifeng Gao, Kui Wu 他
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AAM-SEALS: 海・空・陸を横断する空中水中マニピュレータのためのシミュレータ
空・水・陸をシームレスに移動して作業できる空中水中マニピュレータ(AAM)向けに、粒子法による流体力学を組み込んだフォトリアルな統合シミュレータを開発し、実機との位置追従誤差比較でその忠実度を検証した。
原題: AAM-SEALS: Developing Aerial-Aquatic Manipulators in SEa, Air, and Land Simulator ／ William Yang, Karthikeya Kona, Yashveer Jain 他
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不確実環境下の自律移動ロボットのためのデジタルツインによる実行時検証
クラウド上のデジタルツインがロボットの状態を監視し、不確実な環境でも安全・性能を保つよう実行時に介入する手法を提案した。
原題: Digital Twin Enabled Runtime Verification for Autonomous Mobile Robots under Uncertainty ／ Joakim Schack Betzer, Jalil Boudjadar, Mirgita Frasheri 他
日本語で読む → - 論文強化学習/sim2realロボティクス
古典的ロボティクススタックへの強化学習統合：ロボットサッカーにおけるケーススタディ
ロボカップSPL向けに、古典的ロボティクススタック内に強化学習を統合し、マルチフィデリティsim2realとサブ行動分解・ヒューリスティック選択を組み合わせたアーキテクチャを開発し、2024年大会で優勝した。
原題: Reinforcement Learning Within the Classical Robotics Stack: A Case Study in Robot Soccer ／ Adam Labiosa, Zhihan Wang, Siddhant Agarwal 他
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GSAVS: ガウシアンスプラッティングによる自動運転シミュレータ
車両や環境を含む全アセットを3Dガウシアンスプラッティングで表現し、古典的な3Dエンジン上でリアルタイム描画する自動運転シミュレータを提案した。
原題: GSAVS: Gaussian Splatting-based Autonomous Vehicle Simulator ／ Rami Wilson
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ハイブリッド軟硬ロボットの効率的な力学シミュレーションのための解析的微分
軟硬ハイブリッドロボットの力学シミュレーションを高速化するため、GVSモデルの支配方程式の解析的微分を導出し、最大1000倍の計算効率向上を実現した。
原題: Analytical Derivatives for Efficient Mechanical Simulations of Hybrid Soft Rigid Robots ／ Anup Teejo Mathew, Frederic Boyer, Vincent Lebastard 他
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シミュレーション支援によるブラックボックスロボット学習のための方策チューニング
シミュレータを追加の情報源として活用し、実機での試行回数を抑えながら方策を効率的に改善するブラックボックス方策探索アルゴリズムを提案した。
原題: Simulation-Aided Policy Tuning for Black-Box Robot Learning ／ Shiming He, Alexander von Rohr, Dominik Baumann 他
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ニューラル内部モデル制御：予測誤差フィードバックによるロバスト制御方策の学習
剛体力学のニューラル内部モデルと予測誤差フィードバックを強化学習に統合し、外乱に強い閉ループ制御を実現。ドローンや四足歩行ロボットで高性能を示し、実機移行も成功。
原題: Neural Internal Model Control: Learning a Robust Control Policy via Predictive Error Feedback ／ Feng Gao, Chao Yu, Yu Wang 他
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自律航行船のためのデジタルツイン：安全な海上ナビゲーションの実現
自律航行船（ASV）の安全な制御とシミュレーションのため、レベル0〜5のデジタルツインフレームワークを提案し、その構築方法を概説した論文。
原題: Digital Twin for Autonomous Surface Vessels: Enabler for Safe Maritime Navigation ／ Daniel Menges, Adil Rasheed
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ソフトボディ足を持つ個人化3Dヒューマンデジタルツインによる歩行シミュレーション
実被験者のモーションキャプチャから個人化した軟体足を骨格モデルに統合し、歩行制御方策を学習させることで、実測に近い床反力と関節角度を再現できることを示した。
原題: Personalised 3D Human Digital Twin with Soft-Body Feet for Walking Simulation ／ Kum Yew Loke, Sherwin Stephen Chan, Mingyuan Lei 他
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Eurekaverse：大規模言語モデルによる環境カリキュラム生成
大規模言語モデルを用いて、四足ロボットのパルクール学習のための難易度が漸進的に上がる環境を自動生成する手法を提案し、実世界への転移に成功した。
原題: Eurekaverse: Environment Curriculum Generation via Large Language Models ／ William Liang, Sam Wang, Hung-Ju Wang 他
日本語で読む → - 論文視触覚/挿入/Sim2Realロボティクス
視触覚学習による柔軟ハンドでの挿入作業
柔軟なアンダーアクチュエートハンドでの挿入作業に向け、視覚と触覚を組み合わせたマルチモーダル方策をシミュレーションで学習し、実機に転移させた研究。
原題: Visuotactile-Based Learning for Insertion with Compliant Hands ／ Osher Azulay, Dhruv Metha Ramesh, Nimrod Curtis 他
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Depth-PC: クロスモーダル融合を統合したSim2Real転移のためのビジュアルサーボフレームワーク
深度と点群のクロスモーダル特徴融合とグラフニューラルネットワークを組み合わせ、シミュレーション学習から実機へのゼロショット転移を実現したビジュアルサーボ手法を提案。
原題: Depth-PC: A Visual Servo Framework Integrated with Cross-Modality Fusion for Sim2Real Transfer ／ Haoyu Zhang, Yang Liu, Yimu Jiang 他
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ロボットエアホッケー選手権の回顧：実世界ロボティクスに向けた堅牢・信頼・安全な学習技術のベンチマーク
NeurIPS 2023で開催されたロボットエアホッケー選手権を振り返り、sim-to-realギャップや安全性など実世界展開の課題をベンチマークし、学習と事前知識の組み合わせが有効であることを示した。
原題: A Retrospective on the Robot Air Hockey Challenge: Benchmarking Robust, Reliable, and Safe Learning Techniques for Real-world Robotics ／ Puze Liu, Jonas Günster, Niklas Funk 他
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ドメイン適応と報酬拡張模倣による動力学シフト下の強化学習
動力学が異なる環境間で方策を転移するため、報酬修正によるドメイン適応と模倣学習を組み合わせたDARAILを提案し、ベンチマークで性能向上を示した。
原題: Off-Dynamics Reinforcement Learning via Domain Adaptation and Reward Augmented Imitation ／ Yihong Guo, Yixuan Wang, Yuanyuan Shi 他
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視覚ベースロボットシステム訓練のための効率的な合成画像データパイプラインに向けて
視覚ベースのロボットシステムを訓練するための合成画像データパイプラインの枠組みを提案し、その構成要素として有望な手法を文献調査から整理した。
原題: Towards an Efficient Synthetic Image Data Pipeline for Training Vision-Based Robot Systems ／ Peter Gavriel, Adam Norton, Kenneth Kimble 他
日本語で読む → - 論文sim2real機械学習
ManiBox: スケーラブルなシミュレーションデータ生成による身体性空間汎化の強化
バウンディングボックスを入力とする学生ポリシーを強化学習教師から蒸留し、シミュレーションでスケールしたデータで実機へのゼロショット転移を実現したフレームワーク。
原題: ManiBox: Enhancing Embodied Spatial Generalization via Scalable Simulation Data Generations ／ Hengkai Tan, Xuezhou Xu, Chengyang Ying 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
生成画像から学ぶ視覚的パルクール
生成モデルでロボット視点の多様な画像列を合成し、シミュレーションで訓練した四足ロボットが実世界のRGBカメラのみでゼロショットにパルクールを実行できるようにした。
原題: Learning Visual Parkour from Generated Images ／ Alan Yu, Ge Yang, Ran Choi 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
NeRF-Aug: ニューラル放射輝度場によるロボティクス向けデータ拡張
NeRFを用いて学習データにない物体のフォトリアルな画像を生成し、ロボット政策の汎化性能を55.6%向上させたデータ拡張手法。
原題: NeRF-Aug: Data Augmentation for Robotics with Neural Radiance Fields ／ Eric Zhu, Mara Levy, Matthew Gwilliam 他
日本語で読む → - 論文歩行/sim2realロボティクス
Sharpness-Aware強化学習によるロボット歩行方策の汎化性能向上
勾配ベース強化学習にSharpness-Aware最適化を組み込み、接触の多い環境でも方策のロバスト性と汎化性能を高める手法を提案した。
原題: Improving generalization of robot locomotion policies via Sharpness-Aware Reinforcement Learning ／ Severin Bochem, Eduardo Gonzalez-Sanchez, Yves Bicker 他
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