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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: 2024/9/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
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RoVi-Aug: ロボットと視点の拡張による異なる機体間のロボット学習
画像生成モデルでロボットの種類とカメラ視点を拡張し、未見のロボットや視点でもゼロショットで動く方策を学習する手法を提案。
原題: RoVi-Aug: Robot and Viewpoint Augmentation for Cross-Embodiment Robot Learning ／ Lawrence Yunliang Chen, Chenfeng Xu, Karthik Dharmarajan 他
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SplatSim: ガウススプラッティングによるRGBマニピュレーションポリシーのゼロショットSim2Real転移
シミュレータの描画にガウススプラッティングを採用し、フォトリアルな合成データでRGBベースのマニピュレーションポリシーを学習、実機へゼロショットで転移させて平均86.25%の成功率を達成した。
原題: SplatSim: Zero-Shot Sim2Real Transfer of RGB Manipulation Policies Using Gaussian Splatting ／ Mohammad Nomaan Qureshi, Sparsh Garg, Francisco Yandun 他
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高性能な月着陸シミュレーション
月面着陸のための視覚センサーアルゴリズム開発に使われる、レイトレーシングベースの高精度シミュレータSurRenderを紹介し、20m解像度の月全球モデルをリアルタイム描画できることを示した。
原題: High performance Lunar landing simulations ／ Jérémy Lebreton, Roland Brochard, Nicolas Ollagnier 他
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AnyCar to Anywhere: 俊敏で適応的な移動のための汎用ダイナミクスモデル学習
様々な車輪型ロボットの俊敏な制御に向け、複数のシミュレータを統合して学習したTransformerベースの汎用ダイナミクスモデルを提案し、実機で専門モデルを最大54%上回る性能を示した。
原題: AnyCar to Anywhere: Learning Universal Dynamics Model for Agile and Adaptive Mobility ／ Wenli Xiao, Haoru Xue, Tony Tao 他
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CPGを使わないEnd-to-End強化学習による敏捷な遊泳制御
中央パターン生成器(CPG)に頼らず、深層強化学習でロボット魚の低レベルアクチュエータ指令を直接生成し、CFDシミュレータとsim-to-realキャリブレーションにより実機へ転移可能な敏捷・省エネ遊泳を実現した。
原題: Learning Agile Swimming: An End-to-End Approach without CPGs ／ Xiaozhu Lin, Xiaopei Liu, Yang Wang
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PIETRA: 分布外地形走行のための物理情報に基づく証拠学習
自己教師あり学習に物理モデルを組み込み、未知の地形では学習予測と物理予測を切り替えることで、分布外環境での走行性能を向上させたフレームワーク。
原題: PIETRA: Physics-Informed Evidential Learning for Traversing Out-of-Distribution Terrain ／ Xiaoyi Cai, James Queeney, Tong Xu 他
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素材が鍵：生体模倣材料の機能的優位性をシミュレーション跳躍ロボットで探る
跳躍ロボットの脚に密度や弾性率の勾配を持つ生体模倣材料をシミュレーションで適用し、均質なステンレス鋼と比べて追従誤差や消費電力が低減することを示した。
原題: Materials Matter: Investigating Functional Advantages of Bio-Inspired Materials via Simulated Robotic Hopping ／ Andrew K. Schulz, Ayah G. Ahmad, Maegan Tucker
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実機ヒューマノイドの全身MPCのための階層学習フレームワーク
実機ヒューマノイドの全身モデル予測制御におけるsim-to-realギャップと計算負荷を、生物に着想を得た3層の階層学習で解決し、多様な動きの生成を可能にした。
原題: Hierarchical Learning Framework for Whole-Body Model Predictive Control of a Real Humanoid Robot ／ Koji Ishihara, Hiroaki Gomi, Jun Morimoto
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埋め込みIPC：ロボットマニピュレーションのための縮小部分空間における高速で交差のないシミュレーション
変形物体の接触を含むロボット操作シミュレーションを高速化するため、IPC法を低次元部分空間で表現しつつ高解像度表面で衝突制約を維持する手法を提案。
原題: Embedded IPC: Fast and Intersection-free Simulation in Reduced Subspace for Robot Manipulation ／ Wenxin Du, Chang Yu, Siyu Ma 他
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DAIMYO：初回成功を目指す動的設計アーキテクチャとテールシッターUAS開発への応用
実環境を模した高忠実度シミュレーションを設計プロセスに組み込み、制御と概念設計を同時最適化することで、テールシッター型UASを初回で成功裏に設計する手法を提案した。
原題: Introducing DAIMYO: a first-time-right dynamic design architecture and its application to tail-sitter UAS development ／ Jolan Wauters, Tom Lefebvre, Joris Degroote 他
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DemoStart: 実演主導の自動カリキュラムによる多指ロボットのsim-to-real
シミュレーションでの少数の実演と疎な報酬のみから、3本指ロボットハンドの複雑なマニピュレーション行動を自動カリキュラム強化学習で獲得し、ゼロショットで実機に転移させる手法を提案した。
原題: DemoStart: Demonstration-led auto-curriculum applied to sim-to-real with multi-fingered robots ／ Maria Bauza, Jose Enrique Chen, Valentin Dalibard 他
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FactorSim: 因子分解表現による生成的シミュレーション
自然言語入力からエージェント訓練用の完全なシミュレーションコードを生成する手法を提案し、因子分解POMDP表現で文脈依存を低減、ゼロショット転移性能で既存手法を上回ることを示した。
原題: FactorSim: Generative Simulation via Factorized Representation ／ Fan-Yun Sun, S. I. Harini, Angela Yi 他
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深層強化学習による不整地走行車両の上下動安定化
不整地を走る車両の上下振動を抑えるため、深層強化学習で車両速度を制御する方策を学習させた研究。
原題: Stabilization of vertical motion of a vehicle on bumpy terrain using deep reinforcement learning ／ Ameya Salvi, John Coleman, Jake Buzhardt 他
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意味的に制御可能な拡張による汎化可能なロボット学習
画像テキスト生成モデルをデータ拡張に活用し、ロボット操作データを多様化することで、未見の実環境への汎化を可能にする学習フレームワークを提案した。
原題: Semantically Controllable Augmentations for Generalizable Robot Learning ／ Zoey Chen, Zhao Mandi, Homanga Bharadhwaj 他
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1:10スケール自動運転車両のためのSim-to-Real視覚ベース車線維持システム
3Dシミュレータで学習した小型CNNにより注視点の方位誤差を推定し、Pure Pursuit制御でGPSなしの車線維持を実現するSim2Realシステムを提案した。
原題: A Sim-to-Real Vision-based Lane Keeping System for a 1:10-scale Autonomous Vehicle ／ Antonio Gallina, Matteo Grandin, Angelo Cenedese 他
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DRAPER: 準静的ピックアンドプレース布成形ニューラルコントローラのための堅牢なロボット展開と信頼性評価に向けて
シミュレーションで訓練した布操作ニューラルコントローラを実世界で信頼性高く評価するためのDRAPERフレームワークを提案し、把持誤りや多層把持に対処する環境適応と視覚処理でsim-to-realギャップを縮め、異なる布・手法・ロボットで汎用性を示した。
原題: DRAPER: Towards a Robust Robot Deployment and Reliable Evaluation for Quasi-Static Pick-and-Place Cloth-Shaping Neural Controllers ／ Halid Abdulrahim Kadi, Jose Alex Chandy, Luis Figueredo 他
日本語で読む → - 論文3D再構成/sim2realロボティクス
LI-GS: LiDAR統合ガウシアンスプラッティングによる大規模高精度3次元再構成
LiDAR点群を平面制約付き混合ガウスモデルに変換し、2Dガウシアンサーフェルと組み合わせることで、屋外の大規模シーンを高精度に再構成する手法を提案した。
原題: LI-GS: Gaussian Splatting with LiDAR Incorporated for Accurate Large-Scale Reconstruction ／ Changjian Jiang, Ruilan Gao, Kele Shao 他
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自律飛行のためのハイブリッドAI向けシミュレーション基盤HAMERITT
UAVのニューロシンボリック自律アルゴリズムの訓練・検証のため、意味的文脈付きのシナリオを自動生成できるシミュレーションフレームワークを提案した。
原題: Simulation-based Scenario Generation for Robust Hybrid AI for Autonomy ／ Hambisa Keno, Nicholas J. Pioch, Christopher Guagliano 他
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実世界に根ざしたカリキュラム学習
ロボット強化学習のカリキュラム学習において、シミュレーションのタスク分布を実世界のタスク分布に合わせることで、学習効率とナビゲーション性能を向上させる手法を提案した。
原題: Grounded Curriculum Learning ／ Linji Wang, Zifan Xu, Peter Stone 他
日本語で読む → - 論文オフライン強化学習/sim2real機械学習
COSBO: 保守的なオフライン模擬ベース方策最適化
不完全なシミュレータと実環境データを組み合わせ、シミュレーションと現実のギャップを補いながらオフライン強化学習の方策を訓練する手法を提案し、CQL・MOPO・COMBOを上回る性能を示した。
原題: COSBO: Conservative Offline Simulation-Based Policy Optimization ／ Eshagh Kargar, Ville Kyrki
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Simplex機構による安全な継続学習マシン
高性能だが未検証の強化学習エージェントと、物理モデルに基づく検証済みの安全教師をSimplex論理で切り替え、生涯安全性を保証しながら実機で継続学習する枠組みを提案。
原題: Simplex-enabled Safe Continual Learning Machine ／ Hongpeng Cao, Yanbing Mao, Yihao Cai 他
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KRAFT: 近似同定モデル上でのサンプリングベース動力学再計画とフィードバック制御
軽量な近似動力学モデルを用いて、サンプリングベースの動力学プランナによる再計画とフィードバック制御、衝突回避機構を統合し、モデル誤差のある環境でも安全な軌道実行を実現する手法を提案。
原題: ${\tt KRAFT}$: Sampling-Based Kinodynamic Replanning and Feedback Control over Approximate, Identified Models of Vehicular Systems ／ Aravind Sivaramakrishnan, Sumanth Tangirala, Dhruv Metha Ramesh 他
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不確実性を考慮した惑星探査ローバナビゲーションのためのテスト時適応を伴う深層確率的走行可能性評価
走行可能性を確率的に予測して不確実性を定量化・活用・適応する枠組みを提案し、未知環境でもより堅牢な経路計画を実現した。
原題: Deep Probabilistic Traversability with Test-time Adaptation for Uncertainty-aware Planetary Rover Navigation ／ Masafumi Endo, Tatsunori Taniai, Genya Ishigami
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RL-GSBridge: 3Dガウシアンスプラッティングによるロボットマニピュレーション学習のためのReal2Sim2Real手法
3Dガウシアンスプラッティングを強化学習シミュレーションに組み込み、メッシュベースの編集と物理シミュレータ同期により、視覚ベースの深層強化学習でゼロショットのsim-to-real転移を実現した。
原題: RL-GSBridge: 3D Gaussian Splatting Based Real2Sim2Real Method for Robotic Manipulation Learning ／ Yuxuan Wu, Lei Pan, Wenhua Wu 他
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Slug Mobile：強化学習テスト用の1/10スケール自律走行車両
シミュレーションと実機のギャップを埋めるため、車両間でスケールしやすいモデル開発を目的とした1/10スケールの自律走行車両を構築し、動的視覚センサも搭載した。
原題: Slug Mobile: Test-Bench for RL Testing ／ Jonathan Wellington Morris, Vishrut Shah, Alex Besanceney 他
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ScissorBot: シミュレーション・模倣・Sim2Realによる汎用性のあるハサミ裁断スキルの学習
ロボットアームに取り付けたハサミで紙に描かれた曲線を正確に裁断するタスクに取り組み、行動プリミティブ列による模倣学習とSim2Real技術を組み合わせて実機で人間に匹敵する性能を達成した。
原題: ScissorBot: Learning Generalizable Scissor Skill for Paper Cutting via Simulation, Imitation, and Sim2Real ／ Jiangran Lyu, Yuxing Chen, Tao Du 他
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VertiSelector: 垂直に険しい地形での車輪移動のための自動カリキュラム学習
TD誤差に基づいて訓練地形を自動選択するカリキュラム学習フレームワークを提案し、車輪ロボットの垂直障害物走破性能と実世界汎化を向上させた。
原題: VertiSelector: Automatic Curriculum Learning for Wheeled Mobility on Vertically Challenging Terrain ／ Tong Xu, Chenhui Pan, Xuesu Xiao
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Sim2Realギャップのベンチマーク：アジャイル製造の高忠実度デジタルツイン
アジャイル製造向けデジタルツイン構築技術を概説し、ドメインランダム化や適応などのSim2Real転移手法と、ビンピッキング・検査・組立での性能評価指標を報告した章。
原題: Benchmarking Sim2Real Gap: High-fidelity Digital Twinning of Agile Manufacturing ／ Sunny Katyara, Suchita Sharma, Praveen Damacharla 他
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ロボティクス向けエンドツーエンド高効率微分可能シミュレーション
接触や摩擦を含むロボットシミュレータの解析的微分を効率的に計算する統一的手法を提案し、C++で実装して従来比100倍以上の高速化を達成した。
原題: End-to-End and Highly-Efficient Differentiable Simulation for Robotics ／ Quentin Le Lidec, Louis Montaut, Yann de Mont-Marin 他
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デジタルツインとKoopman演算子の融合：ロバスト自律性のためのデータ駆動学習
デジタルツインで生成したデータにKoopman演算子を適用し、オフロード車両の動力学モデルを学習して自律ナビゲーションの性能を向上させた研究。
原題: Digital Twins Meet the Koopman Operator: Data-Driven Learning for Robust Autonomy ／ Chinmay Vilas Samak, Tanmay Vilas Samak, Ajinkya Joglekar 他
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