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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: 2024/11/1 ／ 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sim2realロボティクス
RoboGSim: 実世界からシミュレーションを経て実世界へ戻るロボット用ガウシアンスプラッティングシミュレータ
3Dガウシアンスプラッティングと物理エンジンを組み合わせ、実世界のロボット操作データを高忠実度でシミュレーションし、実機へのゼロショット転移を可能にするReal2Sim2Realシミュレータを提案。
原題: RoboGSim: A Real2Sim2Real Robotic Gaussian Splatting Simulator ／ Xinhai Li, Jialin Li, Ziheng Zhang 他
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NeoPhysIx: AIアルゴリズム開発のための超高速3D物理シミュレータ
遺伝的プログラミングや強化学習の訓練を高速化するため、点群衝突判定や関節角度決定などの簡略化により実時間の1000倍以上で動作する3D物理シミュレータを開発し、18自由度ロボットの半年分のシミュレーションを9時間で実行できることを示した。
原題: NeoPhysIx: An Ultra Fast 3D Physical Simulator as Development Tool for AI Algorithms ／ Jörn Fischer, Thomas Ihme
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ADV2E: アナログ回路と離散フレームのギャップを埋める動画→イベントシミュレータ
イベントカメラのピクセル回路のアナログ特性を考慮し、動画フレームから高品質なイベントデータを生成するシミュレータを提案。高コントラスト場面でも信頼性の高い合成イベントを実現した。
原題: ADV2E: Bridging the Gap Between Analogue Circuit and Discrete Frames in the Video-to-Events Simulator ／ Xiao Jiang, Fei Zhou, Jiongzhi Lin
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テキストから画像への拡散モデルによる合成データのテクスチャ生成評価
ロボットマニピュレーション用の合成データ生成において、拡散モデルによるテクスチャ生成とランダムテクスチャを比較し、性能が同等であることを示した。
原題: Evaluating Text-to-Image Diffusion Models for Texturing Synthetic Data ／ Thomas Lips, Francis wyffels
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ニューラル場の輝き：フォトリアルで動的なロボットシミュレーションの民主化
NeRFベースのニューラルレンダリングとSocial Force Modelを組み合わせ、フォトリアルな環境と動的な人間エージェントを備えたロボットシミュレータを開発した。
原題: The Radiance of Neural Fields: Democratizing Photorealistic and Dynamic Robotic Simulation ／ Georgina Nuthall, Richard Bowden, Oscar Mendez
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データ駆動型予測制御による参照ステアリング：超精密な跳躍・飛行ロコモーション
モデルベース制御にデータ駆動入出力モデルを重ね、参照軌道をオンライン補正することでロボットPogoXの跳躍・飛行を高精度化した研究。
原題: Reference-Steering via Data-Driven Predictive Control for Hyper-Accurate Robotic Flying-Hopping Locomotion ／ Yicheng Zeng, Yuhao Huang, Xiaobin Xiong
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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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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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グリッド環境におけるセンサ非依存ロボットナビゲーションのためのオープンソースSim2Realアプローチ
Frozen Lakeシミュレーションで学習した強化学習エージェントを、高価な位置推定センサなしで実機の四足歩行ロボットに転移し、グリッド環境での自律ナビゲーションを実現するオープンソースのSim2Real手法を提案した。
原題: An Open-source Sim2Real Approach for Sensor-independent Robot Navigation in a Grid ／ Murad Mehrab Abrar, Souryadeep Mondal, Michelle Hickner
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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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微分可能シミュレーションにおける接触モードの励起によるロボット学習
微分可能シミュレータで情報量の多い接触モードを能動的に計画・励起し、sim-to-realギャップを縮める手法を提案。ロボットのパラメータ推定問題でランダムサンプリング比べ推定誤差を約84%削減した。
原題: Exciting Contact Modes in Differentiable Simulations for Robot Learning ／ Hrishikesh Sathyanarayan, Ian Abraham
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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
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環境外乱下における海洋車両の操縦運動に対する物理-MLハイブリッドモデリング
不完全な物理モデルと特徴抽出付き残差ネットワークを組み合わせ、海流や波の周期的影響を考慮して船舶の操縦運動を高精度に長期予測する手法を提案した。
原題: Hybrid Physics-ML Modeling for Marine Vehicle Maneuvering Motions in the Presence of Environmental Disturbances ／ Zihao Wang, Jian Cheng, Liang Xu 他
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AquaFuse: 水中シーンの物理誘導ビュー合成のための水体融合
水中画像の水体的特性を物理モデルに基づいて別シーンに融合させ、奥行き一貫性と物体形状を保ったままデータ拡張や3Dビュー合成を可能にする手法を提案。
原題: AquaFuse: Waterbody Fusion for Physics Guided View Synthesis of Underwater Scenes ／ Md Abu Bakr Siddique, Jiayi Wu, Ioannis Rekleitis 他
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ReconDreamer: オンライン修復による走行シーン再構成のための世界モデル構築
世界モデルの知識を段階的に統合し、オンライン修復でアーティファクトを抑えることで、車線変更などの大規模な操作を含む走行シーンを高品質に再構成する手法を提案。
原題: ReconDreamer: Crafting World Models for Driving Scene Reconstruction via Online Restoration ／ Chaojun Ni, Guosheng Zhao, Xiaofeng Wang 他
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RobotinoのためのROS 2ベースのナビゲーションとシミュレーションスタック
教育・研究用ロボットRobotinoにLIDARを追加したWebotsシミュレーション環境とROS 2統合、Nav2による自律移動を構築し、実機実験との比較でシミュレーションと実世界の性能が高い一致を示すことを検証した。
原題: A ROS~2-based Navigation and Simulation Stack for the Robotino ／ Saurabh Borse, Tarik Viehmann, Alexander Ferrein 他
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GARField: メッシュ付随放射輝度場による衣類操作の視覚的Sim-to-Realギャップの解消
シミュレーション上の三角形メッシュ状態から実世界に近い観測画像を生成する微分可能レンダリング手法を提案し、衣類操作におけるSim-to-Realギャップの低減を目指した研究。
原題: GARField: Addressing the visual Sim-to-Real gap in garment manipulation with mesh-attached radiance fields ／ Donatien Delehelle, Darwin G. Caldwell, Fei Chen
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泳ぎを学ぶ：スラスタ駆動型自律水中ロボットの6自由度制御のための強化学習
強化学習によりスラスタ駆動型AUVの6自由度制御を実現し、シミュレータから実機へのゼロショット転移を達成した研究。
原題: Learning to Swim: Reinforcement Learning for 6-DOF Control of Thruster-driven Autonomous Underwater Vehicles ／ Levi Cai, Kevin Chang, Yogesh Girdhar
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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
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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
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微分可能シミュレーションによる視覚特徴からのクアッドロータ制御学習
微分可能シミュレーションを用いてクアッドロータの制御方策を学習し、視覚特徴のみからでもモデルフリー強化学習より高効率・短時間で訓練できることを示した。
原題: Learning Quadrotor Control From Visual Features Using Differentiable Simulation ／ Johannes Heeg, Yunlong Song, Davide Scaramuzza
日本語で読む → - 論文sim2real画像認識
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3D再構成/sim2real画像認識
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
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変形可能なポーズグラフを用いた森林点群のマーカーレス航空・地上統合
反射マーカーを使わずに、航空レーザースキャンと地上レーザースキャンの点群をポーズグラフで自動統合し、森林の詳細な3次元再構成を可能にする手法を提案した。
原題: Markerless Aerial-Terrestrial Co-Registration of Forest Point Clouds using a Deformable Pose Graph ／ Benoit Casseau, Nived Chebrolu, Matias Mattamala 他
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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
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グラフニューラルネットワークによるテンセグリティロボットの微分可能ダイナミクス学習
テンセグリティロボットの接触ダイナミクスをグラフニューラルネットワークでモデル化し、MuJoCoを真値とするシミュレーションおよび実機で高精度かつ効率的に学習できることを示した。
原題: Learning Differentiable Tensegrity Dynamics using Graph Neural Networks ／ Nelson Chen, Kun Wang, William R. Johnson 他
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実世界画像からロボットシミュレーションタスクを生成するGRS
単一のRGB-D画像からデジタルツインシミュレーションを構築し、仮想エージェント訓練用のタスクを自動生成するシステムを提案。
原題: GRS: Generating Robotic Simulation Tasks from Real-World Images ／ Alex Zook, Fan-Yun Sun, Josef Spjut 他
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血管内治療のための学習ベース自律ナビゲーションとベンチマーク環境・シミュレーションフレームワーク
血管内治療ロボットの自律制御に向け、モジュール式シミュレータstEVEと3つのベンチマーク課題を構築し、深層強化学習で訓練した制御器をシミュレーションから実機へ転移できることを示した。
原題: Learning-Based Autonomous Navigation, Benchmark Environments and Simulation Framework for Endovascular Interventions ／ Lennart Karstensen, Harry Robertshaw, Johannes Hatzl 他
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SERN: 帯域適応型クロスリアリティ同期によるシミュレーション強化ロボットナビゲーション
シミュレーションと実機ロボットを連携させ、通信制約下でもリアルタイム協調意思決定を可能にするフレームワークSERNを提案。仮想ツインの継続的補正、物理認識同期、帯域適応ROSブリッジにより、遅延と処理負荷を削減し、ナビゲーション成功率を向上させた。
原題: SERN: Bandwidth-Adaptive Cross-Reality Synchronization for Simulation-Enhanced Robot Navigation ／ Jumman Hossain, Emon Dey, Snehalraj Chugh 他
日本語で読む → - 論文sim2real機械学習
ロバストなSim-to-Real強化学習のためのデュアルアクションポリシー
単一のポリシーでタスク遂行用とドメイン適応用の2種類の行動を同時に予測し、不確実性に基づく探索も取り入れることで、シミュレーションと実機のギャップを埋める強化学習手法を提案した。
原題: Dual Action Policy for Robust Sim-to-Real Reinforcement Learning ／ Ng Wen Zheng Terence, Chen Jianda
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