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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: 2024/6/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
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高密度視覚粒子ダイナミクスによる実世界のモデリング
10万粒子以上の潜在点群を処理する学習型ワールドモデルHD-VPDを提案し、双腕ロボットのダイナミクスを高精度かつ高速に予測できることを示した。
原題: Modeling the Real World with High-Density Visual Particle Dynamics ／ William F. Whitney, Jacob Varley, Deepali Jain 他
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BricksRL：LEGOでロボティクスと強化学習の研究・教育を民主化するプラットフォーム
LEGOロボットをTorchRLとBluetooth接続し、GPUで強化学習を訓練できる低コストなプラットフォームを構築。通常のノートPCで120分以内に実世界タスクを学習できることを示した。
原題: BricksRL: A Platform for Democratizing Robotics and Reinforcement Learning Research and Education with LEGO ／ Sebastian Dittert, Vincent Moens, Gianni De Fabritiis
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ピクセルからトルクへ：線形フィードバックによる制御
カメラ画像から直接トルクを出力する線形出力フィードバック制御器を、教師となる状態フィードバック政策のデモデータから最小二乗回帰で学習する手法を提案し、倒立振子の安定化と振り上げを実機で実証した。
原題: From Pixels to Torques with Linear Feedback ／ Jeong Hun Lee, Sam Schoedel, Aditya Bhardwaj 他
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強化学習によるモデル同定でCOBRAのsim-to-realギャップを削減
ヘビ型ロボットCOBRAの力学モデルの摩擦係数やアクチュエータパラメータを、強化学習ベースのモデル同定で実験データとシミュレーションデータから調整し、実機とシミュレーションのギャップを低減した。
原題: Reinforcement Learning-Based Model Matching to Reduce the Sim-Real Gap in COBRA ／ Adarsh Salagame, Harin Kumar Nallaguntla, Bardia Ardakanian 他
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DrEureka: 言語モデルが導くSim-to-Real転送
大規模言語モデルを活用し、報酬関数とドメインランダム化を自動設計することで、四足歩行や器用な操作のシミュレーションから実機への転送を人手を介さず実現した研究。
原題: DrEureka: Language Model Guided Sim-To-Real Transfer ／ Yecheng Jason Ma, William Liang, Hung-Ju Wang 他
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強化学習によるショートローディングサイクルの接近動作の学習
ショートローディングサイクルにおけるダンプトラックへの接近・位置合わせを強化学習で学習させ、シミュレーションで訓練したエージェントを追加学習なしで実車に転移できることを示した。
原題: Learning the Approach During the Short-loading Cycle Using Reinforcement Learning ／ Carl Borngrund, Ulf Bodin, Henrik Andreasson 他
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GIC: ガウス情報付き連続体による物性推定とシミュレーション
3Dガウシアン表現と連続体シミュレーションを組み合わせ、視覚観測から物体の物理特性を推定するハイブリッド手法を提案。
原題: GIC: Gaussian-Informed Continuum for Physical Property Identification and Simulation ／ Junhao Cai, Yuji Yang, Weihao Yuan 他
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Chemistry3D: 化学実験向けロボットインタラクションベンチマーク
NVIDIA Omniverse上に構築した化学実験シミュレーションツールキットで、液体や透明物体の操作、温度・色・pH変化の可視化、RLタスクやSim2Real検証を提供する。
原題: Chemistry3D: Robotic Interaction Benchmark for Chemistry Experiments ／ Shoujie Li, Yan Huang, Changqing Guo 他
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ラグランジュ粒子最適化による物理拡張連続NeRFベースの幾何非依存システム同定の改善
動画から物体の形状と物理特性を推定するPAC-NeRFの課題を解決するため、粒子の位置と特徴を動画全体で最適化するラグランジュ粒子最適化(LPO)を提案し、少ない視点でも幾何推定精度を向上させた。
原題: Improving Physics-Augmented Continuum Neural Radiance Field-Based Geometry-Agnostic System Identification with Lagrangian Particle Optimization ／ Takuhiro Kaneko
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学習ベースの誤差推定注入によるロボット手術シミュレーションの現実性向上
実機ロボットから収集したデータで2つのニューラルネットを訓練し、制御誤差と運動学的誤差を推定してシミュレータに注入することで、シミュレーションと実機の位置・姿勢の差を大幅に削減した。
原題: Improving the realism of robotic surgery simulation through injection of learning-based estimated errors ／ Juan Antonio Barragan, Hisashi Ishida, Adnan Munawar 他
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深層強化学習によるクアッドコプター制御: 実用的アプローチと実験
クアッドコプターの状態からモーター出力を直接マッピングするactor-critic型深層強化学習制御器を提案し、シミュレータで訓練した方策を実機Crazyflieに追加調整なしで展開して複雑な軌道追従を実現した。
原題: Deep Reinforcement Learning-based Quadcopter Controller: A Practical Approach and Experiments ／ Truong-Dong Do, Nguyen Xuan Mung, Sung Kyung Hong
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ガウススプラッティングとLiquidニューラルネットワークによる実世界飛行ナビゲーションへの転移
3Dガウススプラッティングとクアッドロータの飛行力学を統合したシミュレータを構築し、Liquidニューラルネットワークでナビゲーションポリシーを学習させることで、単一のシミュレーションシーンから実世界のドローン飛行へ頑健に転移できることを示した。
原題: Gaussian Splatting to Real World Flight Navigation Transfer with Liquid Networks ／ Alex Quach, Makram Chahine, Alexander Amini 他
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シナリオプログラムによるラベル付き時系列データのクエリ
自動運転のシミュレーション失敗が実世界データと一致するかを検証するため、Scenicシナリオとラベル付き時系列データのマッチングを定義し、該当データを検索するアルゴリズムを提案した。
原題: Querying Labeled Time Series Data with Scenario Programs ／ Devan Shanker
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深層強化学習によるオンライン被覆経路計画のSim-to-Real転移
未知環境の被覆経路計画に連続空間強化学習を適用し、フロンティアベースの自己中心マップ表現と全変動報酬を提案。半仮想環境でsim-to-realギャップを橋渡しし、実機で従来手法を上回る性能を示した。
原題: Sim-to-Real Transfer of Deep Reinforcement Learning Agents for Online Coverage Path Planning ／ Arvi Jonnarth, Ola Johansson, Jie Zhao 他
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物理トラック上のDeepRacer：パラメータ探索と性能評価
AWS DeepRacerの実機走行性能を調べ、バッチサイズや損失関数などのハイパーパラメータの影響と、実環境での障害物回避の難しさを検証した。
原題: DeepRacer on Physical Track: Parameters Exploration and Performance Evaluation ／ Sinan Koparan, Bahman Javadi
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手術支援ロボットのための変形物体操作における視覚強化学習のsim-to-real転移
ピクセルレベルのドメイン適応を用いた視覚強化学習により、シミュレーションで訓練した方策を実機に再訓練なしで転移し、組織牽引タスクを50%の成功率で実現した。
原題: Sim-To-Real Transfer for Visual Reinforcement Learning of Deformable Object Manipulation for Robot-Assisted Surgery ／ Paul Maria Scheikl, Eleonora Tagliabue, Balázs Gyenes 他
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宇宙での自律ペグインホール組立に向けた手続き的生成の活用
手続き的生成とドメインランダム化を組み合わせ、多様なシミュレーション環境で深層強化学習エージェントを訓練し、宇宙での自律的なペグインホール組立の汎化性と適応性を向上させる手法を提案した。
原題: Leveraging Procedural Generation for Learning Autonomous Peg-in-Hole Assembly in Space ／ Andrej Orsula, Matthieu Geist, Miguel Olivares-Mendez 他
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SimEndoGS: ロボット手術動画からの物理埋め込み3Dガウシアンによる効率的なデータ駆動型シーンシミュレーション
ステレオ内視鏡動画から3Dガウシアンを用いて手術シーンを再構成し、マテリアルポイント法で物理変形をシミュレートする手法を提案。数分で再構成でき、リアルタイムに近い速度で変形を生成できる。
原題: SimEndoGS: Efficient Data-driven Scene Simulation using Robotic Surgery Videos via Physics-embedded 3D Gaussians ／ Zhenya Yang, Kai Chen, Yonghao Long 他
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変形可能な自由曲面の形状制御のための関数ベースsim-to-real学習
シミュレーションと実機の形状ギャップを埋めるため、変形関数に基づくsim-to-real学習手法を提案し、疎なマーカーでも欠損フレームに頑健に対応できることを示した。
原題: Function based sim-to-real learning for shape control of deformable free-form surfaces ／ Yingjun Tian, Guoxin Fang, Renbo Su 他
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RGB画像から分光特性を予測するオフロード地形解析
RGB画像から分光シグネチャを推定する深層学習モデルRS-Netを提案し、Co-Learningと組み合わせてオフロード地形の土壌組成や摩擦係数をRGBカメラのみで推定できることを示した。
原題: Predictive Mapping of Spectral Signatures from RGB Imagery for Off-Road Terrain Analysis ／ Sarvesh Prajapati, Ananya Trivedi, Bruce Maxwell 他
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HPCクラスタ上のスケーラブルなデジタルツインシミュレーションによるオフロード自律走行の検証
高性能計算クラスタ上でスケーラブルなデジタルツインシミュレーションを活用し、オフロード自律走行アルゴリズムの検証を効率化するフレームワークを提案し、その有効性を評価した。
原題: Off-Road Autonomy Validation Using Scalable Digital Twin Simulations Within High-Performance Computing Clusters ／ Tanmay Vilas Samak, Chinmay Vilas Samak, Joey Binz 他
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ロボットエアホッケー：強化学習のためのマニピュレーションテストベッド
ロボットエアホッケーを題材に、到達からブロック押し出しまで多様なタスクと2つのシミュレータ・実機を含む強化学習テストベッドを構築し、模倣学習・オフラインRL・スクラッチRLで評価した。
原題: Robot Air Hockey: A Manipulation Testbed for Robot Learning with Reinforcement Learning ／ Caleb Chuck, Carl Qi, Michael J. Munje 他
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希少な交通違反に対する再利用可能な時間モニタの適応的分割
自動運転車の安全性検証において、希少な違反確率を効率的に推定するため、適応的多段階分割とSTLロバストネス指標を組み合わせ、部分軌跡の計算を再利用する手法を提案した。
原題: Adaptive Splitting of Reusable Temporal Monitors for Rare Traffic Violations ／ Craig Innes, Subramanian Ramamoorthy
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Meta-Evolve: 連続的ロボット進化による1対多ポリシー転移
木構造のロボット進化系列を通じて、1つの熟練ポリシーを複数の異なるロボットへ効率的に転移する手法を提案し、マニピュレーションと歩行タスクで大幅な効率改善を実証した。
原題: Meta-Evolve: Continuous Robot Evolution for One-to-many Policy Transfer ／ Xingyu Liu, Deepak Pathak, Ding Zhao
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周波数適応型音響場予測による音声視覚ナビゲーションのSim2Real転移
音声視覚ナビゲーションを音響場予測と経路誘導に分離し、周波数帯域を適応的に選ぶことでシミュレーションから実世界への転移性能を向上させた。
原題: Sim2Real Transfer for Audio-Visual Navigation with Frequency-Adaptive Acoustic Field Prediction ／ Changan Chen, Jordi Ramos, Anshul Tomar 他
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Unreal Engine 5を用いた農業応用のためのフォトリアリスティックなロボティクスシミュレーション
Unreal Engine 5をベースに農業画像データ生成用のロボティクスシミュレーション環境を構築し、ROSとの統合時の位置精度を評価した。
原題: Photorealistic Robotic Simulation using Unreal Engine 5 for Agricultural Applications ／ Xingjian Li, Lirong Xiang
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実世界ロボットマニピュレーションポリシーのシミュレーション評価
実環境とシミュレーションの制御・視覚ギャップを緩和し、実機セットアップに対応した評価環境SIMPLERを構築。実機とシミュレーションの性能が強く相関することを示した。
原題: Evaluating Real-World Robot Manipulation Policies in Simulation ／ Xuanlin Li, Kyle Hsu, Jiayuan Gu 他
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接地を伴う浮遊ベースロボットのための柔軟なMATLAB/Simulinkシミュレータ：理論的背景と実装詳細
マニピュレータや浮遊ベースロボットを含む剛体多関節系のためのオープンソースMATLAB/Simulink物理シミュレータを提案し、物理エンジンや接地モデルを編集可能な柔軟設計と使いやすいインターフェースを実現した。
原題: A Flexible MATLAB/Simulink Simulator for Robotic Floating-base Systems in Contact with the Ground: Theoretical background and Implementation Details ／ Nuno Guedelha, Venus Pasandi, Giuseppe L'Erario 他
日本語で読む → - 論文sim2realastro-ph.IM
物理シミュレーションで月・火星探査車のテラメカニクス試験における経験則を排除する
低重力下のテラメカニクスを再現する物理シミュレータを開発し、月探査車VIPERの走行性評価に適用して、地球上での重力オフセット試験が誤った結論を導くことを示した。
原題: Using physics-based simulation towards eliminating empiricism in extraterrestrial terramechanics applications ／ Wei Hu, Pei Li, Arno Rogg 他
日本語で読む → - 論文安全フィルタ/四足歩行/sim2realロボティクス
ゲームプレイフィルタ：敵対的想像によるロバストなゼロショット安全性
シミュレーションで訓練した安全戦略と最悪ケースを引き起こす仮想敵を継続的に対戦させ、将来の失敗を防ぐ予測型安全フィルタを提案。四足歩行ロボットの全身動力学に適用し、大きな外乱下でもゼロショットで安全を確保できることを実機で示した。
原題: Gameplay Filters: Robust Zero-Shot Safety through Adversarial Imagination ／ Duy P. Nguyen, Kai-Chieh Hsu, Wenhao Yu 他
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