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: 2024/9/1 ／ 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
メタ学習による学習済み車両ダイナミクスモデルのオンライン適応
自動運転の限界域での車両ダイナミクスをニューラルネットで表現し、Continual-MAMLで未知環境にオンライン適応させる手法を提案。MPPI制御の追従性能が向上することを実機で示した。
原題: Online Adaptation of Learned Vehicle Dynamics Model with Meta-Learning Approach ／ Yuki Tsuchiya, Thomas Balch, Paul Drews 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
ソフトリストを用いたロボット物体挿入：特権情報を活用したSim-to-Real学習
ソフトリストを持つロボットで、把持や穴の位置に不確かさがある環境での接触を伴う物体挿入を、特権情報を用いたSim-to-Real学習で実現した。
原題: Robotic Object Insertion with a Soft Wrist through Sim-to-Real Privileged Training ／ Yuni Fuchioka, Cristian C. Beltran-Hernandez, Hai Nguyen 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
月面ローバーシミュレーションのためのグローサーホイールによる地形変形モデリング
車輪と月面レゴリスの接触力を用いた回帰モデルで地形の変形を再現し、走行痕をリアルタイムに描画する変形エンジンを月面シミュレータに統合した。
原題: Modeling of Terrain Deformation by a Grouser Wheel for Lunar Rover Simulation ／ Junnosuke Kamohara, Vinicius Ares, James Hurrell 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
Stonefishシミュレータを用いた持続可能な海上輸送のためのデジタルツイン概念のZESTプロジェクトへの統合
IMOやEUの排出削減目標に対応するため、近距離海運向けゼロエミッション双胴船を開発するZESTプロジェクトにおいて、Stonefishシミュレータを用いたデジタルツインの統合手法を提案した。
原題: Integrating a Digital Twin Concept in the Zero Emission Sea Transporter (ZEST) Project for Sustainable Maritime Transport using Stonefish Simulator ／ Michele Grimaldi, Carlo Cernicchiaro, George Rossides 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
コネクテッド自動運転車とロボット群のための小規模テストベッドに関する調査
自動運転車やロボット群の研究で使われる小規模テストベッドを、sense-plan-actパラダイムに基づく62の特徴で整理し、23のテストベッドを比較した調査論文。
原題: A Survey on Small-Scale Testbeds for Connected and Automated Vehicles and Robot Swarms ／ Armin Mokhtarian, Jianye Xu, Patrick Scheffe 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
FORGE: 不確実性下での接触の多いマニピュレーションのための力誘導探索
力閾値とダイナミクスランダム化を組み合わせてシミュレーションで学習し、姿勢の不確実性がある実機でも力に基づいて接触の多い作業を安全に遂行できる方策を実現した。
原題: FORGE: Force-Guided Exploration for Robust Contact-Rich Manipulation under Uncertainty ／ Michael Noseworthy, Bingjie Tang, Bowen Wen 他
日本語で読む → - 論文sim2realcs.SE
DroneWiS: 現実的な風条件下での小型無人航空機システムの自動シミュレーションテスト
小型ドローンのシミュレーションテスト基盤DRV 2.0に、CFDを用いて建物や地形が生む複雑な風流を再現するDroneWiSを追加し、風に対する耐性を自動評価できるようにした。
原題: DroneWiS: Automated Simulation Testing of small Unmanned Aerial Systems in Realistic Windy Conditions ／ Bohan Zhang, Ankit Agrawal
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
Robo-GS: ロボットアームのための物理整合的な時空間ハイブリッド表現モデル
メッシュ・3Dガウシアン・物理属性を統合したハイブリッド表現により、ロボットアームのReal2Simを高精度かつ物理的に整合する形で実現する手法を提案。
原題: Robo-GS: A Physics Consistent Spatial-Temporal Model for Robotic Arm with Hybrid Representation ／ Haozhe Lou, Yurong Liu, Yike Pan 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
人間レベルの競技卓球を実現するロボットエージェント
階層型ポリシーとsim-to-real技術により、アマチュア人間レベルの競技卓球を実現したロボットを開発し、人間との試合で45%の勝率を達成した。
原題: Achieving Human Level Competitive Robot Table Tennis ／ David B. D'Ambrosio, Saminda Abeyruwan, Laura Graesser 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
未知の変形地形におけるオフロード走行のための強化学習補償モデル予測制御
未知のタイヤ・地形間の相互作用に対処するため、深層強化学習でモデル予測制御を補償し、変形地形での高速オフロード自律走行を実現するフレームワークを提案した。
原題: Reinforcement Learning Compensated Model Predictive Control for Off-road Driving on Unknown Deformable Terrain ／ Prakhar Gupta, Jonathon M. Smereka, Yunyi Jia
日本語で読む → - 論文sim2real画像認識
MetaUrban: 都市マイクロモビリティのための身体性AIシミュレーションプラットフォーム
都市空間における配送ロボットや電動車椅子などのマイクロモビリティ向けに、歩行者や動的物体を含む無限の都市シーンを生成できる構成可能なシミュレーションプラットフォームを提案し、強化学習・模倣学習のベースラインを構築した。
原題: MetaUrban: An Embodied AI Simulation Platform for Urban Micromobility ／ Wayne Wu, Honglin He, Jack He 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
コボットのための安全駆動型深層強化学習フレームワーク：Sim2Realアプローチ
ISO 10218の速度制約などの安全要件を深層強化学習モデルに組み込み、障害物回避を含む把持タスクで評価し、シミュレーションと実機の両方で安全性と成功率の向上を確認した研究。
原題: Safety-Driven Deep Reinforcement Learning Framework for Cobots: A Sim2Real Approach ／ Ammar N. Abbas, Shakra Mehak, Georgios C. Chasparis 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
EAGERx：Sim2realロボット学習のためのグラフベースフレームワーク
シミュレーションと実機の制御パイプラインを統一し、遅延シミュレーションやドメインランダム化、同期アルゴリズムでsim2realギャップを縮めるフレームワークEAGERxを提案。
原題: EAGERx: Graph-Based Framework for Sim2real Robot Learning ／ Bas van der Heijden, Jelle Luijkx, Laura Ferranti 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
テーブルサッカーをプレイする学習：システムとベースライン
自動テーブルサッカー台とそのシミュレーション環境を構築し、キーパーロッドを制御するベースライン手法でロボット学習の課題を検証した。
原題: Learning to Play Foosball: System and Baselines ／ Janosch Moos, Cedric Derstroff, Niklas Schröder 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
ClutterGen: ロボット学習のための散らかったシーン生成器
強化学習を用いて、物理法則に従った多様で安定した散らかった物体配置シーンを自動生成するシミュレータを提案し、実機での片付け・配置学習に応用可能であることを示した。
原題: ClutterGen: A Cluttered Scene Generator for Robot Learning ／ Yinsen Jia, Boyuan Chen
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
GRUtopia：大規模都市で汎用ロボットを夢見る
10万の対話可能なシーンからなる都市規模のシミュレーション環境と、LLM駆動のNPCによる社会シミュレーション、脚式ロボット向けベンチマークを提供し、Embodied AIのSim2Real研究を加速するプロジェクト。
原題: GRUtopia: Dream General Robots in a City at Scale ／ Hanqing Wang, Jiahe Chen, Wensi Huang 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
自動環境整形こそが強化学習の次のフロンティア
ロボット強化学習の主要なボトルネックはアルゴリズムではなく、観測・行動・報酬・シミュレーション力学といった訓練環境の設計（環境整形）であり、その自動化を研究コミュニティが目指すべきだと主張するポジションペーパー。
原題: Automatic Environment Shaping is the Next Frontier in RL ／ Younghyo Park, Gabriel B. Margolis, Pulkit Agrawal
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
予測報酬による画像ベースRLポリシーの適応
ドメインシフト下でも予測報酬を微調整の信号として活用し、画像ベース強化学習ポリシーの性能を改善する手法PRFTを提案した。
原題: Adapting Image-based RL Policies via Predicted Rewards ／ Weiyao Wang, Xinyuan Fang, Gregory D. Hager
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
操作インターフェースとしてのフロー：Im2Flow2Act
物体の動き（フロー）を人間とロボットの共通インターフェースとして使い、人間の動画とシミュレーションのロボットデータだけで実世界の多様な操作スキルを獲得する学習フレームワーク。
原題: Flow as the Cross-Domain Manipulation Interface ／ Mengda Xu, Zhenjia Xu, Yinghao Xu 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
効率的な協調設計のための事前学習・微調整フレームワーク：四足ロボットパルクールの事例研究
四足ロボットの脚長などの機構と制御方策を同時最適化する事前学習・微調整フレームワークを提案し、パルクール能力を効率的に向上させる。
原題: Pretraining-finetuning Framework for Efficient Co-design: A Case Study on Quadruped Robot Parkour ／ Ci Chen, Jiyu Yu, Haojian Lu 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
ASVナビゲーションにおけるsim-to-realギャップを低減する深層強化学習フレームワークと手法
浮力・流体力モデルとシステム同定・ドメインランダム化を組み合わせ、自律水面艇の強化学習を実環境に転移しやすくし、浮遊ゴミ回収タスクでエネルギー消費と完了時間を削減した。
原題: A Deep Reinforcement Learning Framework and Methodology for Reducing the Sim-to-Real Gap in ASV Navigation ／ Luis F W Batista, Junghwan Ro, Antoine Richard 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
単一デモンストレーションによる視覚ポリシーのドメイン適応
単一のデモンストレーションをプロンプトとして用い、Transformerでデモ条件付き視覚ポリシーを学習することで、照明・色・テクスチャ・カメラ姿勢などのドメインシフトに適応する手法PromptAdaptを提案した。
原題: Domain Adaptation of Visual Policies with a Single Demonstration ／ Weiyao Wang, Gregory D. Hager
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
微分可能シミュレータのレビュー
物理プロセスの勾配計算を可能にする微分可能シミュレータについて、基礎・設計上のトレードオフ・主要なオープンソース実装・応用例を体系的にまとめたレビュー論文。
原題: A Review of Differentiable Simulators ／ Rhys Newbury, Jack Collins, Kerry He 他
日本語で読む → - 論文sim2realAI
深層強化学習による不利なガレージシナリオの自動生成
深層強化学習を用いて、Carlaシミュレータ上で自動運転のテストに使える2Dグラウンドスクリプトを自動生成し、3Dシーンを構築するフレームワークを提案した。
原題: Deep Reinforcement Learning for Adverse Garage Scenario Generation ／ Kai Li
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
どこでも操作を学習する：強化学習のための視覚的汎化フレームワーク
多視点表現学習と空間トランスフォーマー、カリキュラムベースのランダム化を組み合わせ、多様な視覚的擾乱下でも汎化する視覚運動強化学習フレームワークを提案し、実機転移を実証した。
原題: Learning to Manipulate Anywhere: A Visual Generalizable Framework For Reinforcement Learning ／ Zhecheng Yuan, Tianming Wei, Shuiqi Cheng 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
VisFly: 視覚ベース飛行訓練のための効率的で汎用性の高いシミュレータ
強化学習で視覚ベースのドローン飛行ポリシーを効率的に訓練するためのシミュレータVisFlyを開発し、毎秒1万フレーム超の高速レンダリングと微分可能物理を実現した。
原題: VisFly: An Efficient and Versatile Simulator for Training Vision-based Flight ／ Fanxing Li, Fangyu Sun, Tianbao Zhang 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
PlantTrack: ゼロショットSim2Real転移によるタスク駆動型植物キーポイント追跡
DINOv2の特徴量とキーポイントヒートマップ予測器を組み合わせ、わずか20枚の合成画像で学習して実環境の植物特徴をゼロショットで追跡する手法を提案。
原題: PlantTrack: Task-Driven Plant Keypoint Tracking with Zero-Shot Sim2Real Transfer ／ Samhita Marri, Arun N. Sivakumar, Naveen K. Uppalapati 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
強化学習によるヘビ型ロボットCOBRAのモデル同定
強化学習と勾配情報を用いてヘビ型ロボットCOBRAの動力学モデルのパラメータを実験データから同定し、sim-to-realギャップを低減する手法を提案・実機検証した。
原題: Reinforcement Learning-Based Model Matching in COBRA, a Slithering Snake Robot ／ Harin Kumar Nallaguntla
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
VTOL-UAVの洋上着陸におけるSim-to-Real方策転移のための深層強化学習
VTOL型ドローンの洋上ドッキングを接近フェーズと着陸フェーズに分割し、着陸フェーズを深層強化学習で学習、波浪モデルで汎化性を高めて実機転移を目指した研究。
原題: Deep Reinforcement Learning for Sim-to-Real Policy Transfer of VTOL-UAVs Offshore Docking Operations ／ Ali M. Ali, Aryaman Gupta, Hashim A. Hashim
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
RoboCasa：汎用ロボットのための日常タスク大規模シミュレーション
キッチン環境を中心に多様な3Dアセットと100種類のタスクを備えた大規模シミュレーションフレームワークを構築し、生成AIや自動軌道生成でデータを拡張して汎用ロボットの模倣学習を可能にした。
原題: RoboCasa: Large-Scale Simulation of Everyday Tasks for Generalist Robots ／ Soroush Nasiriany, Abhiram Maddukuri, Lance Zhang 他
日本語で読む →