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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: 2024/8/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
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実演からの制御可能な運動スキルの統合
多様な運動スキルを単一の方策に統合するフレームワークCSIを提案し、言語指示によるスキル制御も可能にした。
原題: Integrating Controllable Motion Skills from Demonstrations ／ Honghao Liao, Zhiheng Li, Ziyu Meng 他
日本語で読む → - 論文経路計画/歩行ロボティクス
MorphoMove: 多肢形態形成型UAVのためのMPCベース経路追従を備えたバイモーダル経路プランナ
飛行と地上歩行の両方が可能な多肢形態形成型ドローンMorphoGearに対し、A*ベースのハイブリッド経路計画とMPCによる歩行経路追従を開発し、Unityシミュレーションで検証した。
原題: MorphoMove: Bi-Modal Path Planner with MPC-based Path Follower for Multi-Limb Morphogenetic UAV ／ Muhammad Ahsan Mustafa, Yasheerah Yaqoot, Mikhail Martynov 他
日本語で読む → - 論文歩行ロボティクス
刺激的な行動：筋骨格ヒューマノイドの歩行学習における効率的な探索の検討
筋骨格ヒューマノイドの歩行・走行制御を、少数の実演データを用いた敵対的模倣学習で学習し、自然な歩容を実現した研究。
原題: Exciting Action: Investigating Efficient Exploration for Learning Musculoskeletal Humanoid Locomotion ／ Henri-Jacques Geiß, Firas Al-Hafez, Andre Seyfarth 他
日本語で読む → - 論文車輪型二足歩行ロボティクス
DIABLO: 直接駆動関節のみで構成された6自由度車輪型二足歩行ロボット
ギアボックスを一切使わず直接駆動関節だけで構成した車輪型二足歩行ロボットDIABLOを開発し、LQRベースのバランス制御と各種モーション制御を実装して実機で性能を実証した。
原題: DIABLO: A 6-DoF Wheeled Bipedal Robot Composed Entirely of Direct-Drive Joints ／ Dingchuan Liu, Fangfang Yang, Xuanhong Liao 他
日本語で読む → - 論文ヒューマノイド/歩行ロボティクス
PANDORA: 構造弾性を備えたオープンソースヒューマノイドロボット
主要な構造部品を3Dプリントの柔軟材料で製作し、構造自体が弾性を持つオープンソースヒューマノイドロボットを開発。外乱下でのバランス維持と歩行を実現した。
原題: PANDORA: The Open-Source, Structurally Elastic Humanoid Robot ／ Connor W. Herron, Alexander J. Fuge, Benjamin C. Beiter 他
日本語で読む → - 論文歩行ロボティクス
Berkeley Humanoid：学習ベース制御のための研究プラットフォーム
低コストで信頼性の高い中型ヒューマノイドロボットを開発し、軽度のドメインランダム化を用いた強化学習制御により、屋外の様々な地形での俊敏な歩行や跳躍を実現した。
原題: Berkeley Humanoid: A Research Platform for Learning-based Control ／ Qiayuan Liao, Bike Zhang, Xuanyu Huang 他
日本語で読む → - 論文歩行ロボティクス
SARO: 視覚言語モデルによる3D地形を横断する空間認識ロボットシステム
視覚言語モデルを高レベル推論に用い、タスク分解と閉ループ実行、強化学習による低レベル制御を組み合わせて、四足ロボットが3D地形を横断して目標地点に到達できるシステムを構築した。
原題: SARO: Space-Aware Robot System for Terrain Crossing via Vision-Language Model ／ Shaoting Zhu, Derun Li, Linzhan Mou 他
日本語で読む → - 論文歩行ロボティクス
Co-RaL: 4自由度最適化と転がり接触を併用したレーダー・脚オドメトリの相補統合
チップレーダーと脚ロボットを組み合わせ、4自由度最適化と転がり接触モデルで互いのドリフトを補正する高精度・堅牢なオドメトリ手法を提案。
原題: Co-RaL: Complementary Radar-Leg Odometry with 4-DoF Optimization and Rolling Contact ／ Sangwoo Jung, Wooseong Yang, Ayoung Kim
日本語で読む → - 論文歩行者予測画像認識
歩行者の意図と軌道予測のための文脈認識マルチタスク学習
歩行者の過去軌道・個別行動・標識などの環境情報を統合し、意図と軌道を同時に予測するPTINetを提案、JAADとPIEで高精度を達成した。
原題: Context-aware Multi-task Learning for Pedestrian Intent and Trajectory Prediction ／ Farzeen Munir, Tomasz Piotr Kucner
日本語で読む → - 論文歩行ロボティクス
STRIDE: 研究・教育向けのオープンソースで低コストな汎用二足歩行ロボットプラットフォーム
低コストで組み立て手順やモジュール設計を公開した二足歩行ロボットSTRIDEを提案し、地形や外乱を再現する実験系と適応的歩行制御でその有用性を示した。
原題: STRIDE: An Open-Source, Low-Cost, and Versatile Bipedal Robot Platform for Research and Education ／ Yuhao Huang, Yicheng Zeng, Xiaobin Xiong
日本語で読む → - 論文歩行ロボティクス
可変慣性モデル予測制御による高速二足歩行マニューバ
重心慣性が変化することを考慮したMPCを凸最適化で定式化し、遊脚軌道から慣性を予測するネットワークと全身制御を組み合わせて、ヒューマノイドの高速で安定した歩行を実現した。
原題: Variable Inertia Model Predictive Control for Fast Bipedal Maneuvers ／ Seung Hyeon Bang, Jaemin Lee, Carlos Gonzalez 他
日本語で読む → - 論文歩行計画ロボティクス
NAS: 足裏配置計画問題の全解をNステップで計算する手法
階段昇降のような接触計画問題について、離散的な接触面と順序の全解を効率的に計算し、ヒューマノイドロボットのリアルタイム歩行計画に使えるアルゴリズムNASを提案した。
原題: NAS: N-step computation of All Solutions to the footstep planning problem ／ Jiayi Wang, Saeid Samadi, Hefan Wang 他
日本語で読む → - 論文歩行ロボティクス
PA-LOCO: 外乱適応型四足歩行の学習
特権情報を複数の特徴エンコーダで分離し、残差ポリシーを組み合わせることで、予期せぬ外力に頑健な四足歩行制御を実現した研究。
原題: PA-LOCO: Learning Perturbation-Adaptive Locomotion for Quadruped Robots ／ Zhiyuan Xiao, Xinyu Zhang, Xiang Zhou 他
日本語で読む → - 論文歩行ロボティクス
BiRoDiff: 未知地形を歩行する二足ロボットのための拡散ポリシー
拡散モデルを用いた軽量な歩行制御器をオフラインデータで学習し、単一ポリシーで複数速度の歩行と未知地形への汎化を実現した。
原題: BiRoDiff: Diffusion policies for bipedal robot locomotion on unseen terrains ／ GVS Mothish, Manan Tayal, Shishir Kolathaya
日本語で読む → - 論文歩行ロボティクス
MetaLoco: メタ強化学習と動作模倣による汎用四足歩行
メタ強化学習と動作模倣を組み合わせ、多様な四足ロボットにゼロショットで適応する汎用歩行制御ポリシーを学習した研究。
原題: MetaLoco: Universal Quadrupedal Locomotion with Meta-Reinforcement Learning and Motion Imitation ／ Fatemeh Zargarbashi, Fabrizio Di Giuro, Jin Cheng 他
日本語で読む → - 論文歩行者行動予測画像認識
歩行者行動理解を深掘りする：意図推定・行動予測・イベントリスク評価
歩行者の意図推定・行動予測・リスク評価の3タスクを整理し、新たな評価ベンチマークと指標を提案して既存モデルを比較分析した研究。
原題: Diving Deeper Into Pedestrian Behavior Understanding: Intention Estimation, Action Prediction, and Event Risk Assessment ／ Amir Rasouli, Iuliia Kotseruba
日本語で読む → - 論文歩行ロボティクス
仮想モデル制御と最小ジャーク軌道生成による高速全方向四足ジャンプフレームワーク
最小ジャーク軌道生成と仮想モデル制御を組み合わせ、四足ロボットが50マイクロ秒で全方向のジャンプ軌道を計画・追従できるフレームワークを提案し、Mini Cheetahで実証した。
原題: A Fast Online Omnidirectional Quadrupedal Jumping Framework Via Virtual-Model Control and Minimum Jerk Trajectory Generation ／ Linzhu Yue, Lingwei Zhang, Zhitao Song 他
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トルク駆動バネ付き倒立振子モデルとして抽象化した走行ロボットの設計と制御の最適化
脚式ロボットの走行をトルク駆動バネ付き倒立振子モデルで抽象化し、粒子群最適化により安定した周期走行を実現する形態・アクチュエータ・開ループ制御プロファイルを設計する枠組みを提案した。
原題: Optimizing Design and Control of Running Robots Abstracted as Torque Driven Spring Loaded Inverted Pendulum (TD-SLIP) ／ Reed Truax, Feng Liu, Souma Chowdhury 他
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脚式ロボットの高速全身モデル予測制御のための解精度の調整
脚式ロボットの全身NMPCにおいて、高精度解ではなく低精度解を高速に求めることでリアルタイム制御を実現し、自己衝突制約にCBFを組み込んで衝突を最大26倍削減した。
原題: Tailoring Solution Accuracy for Fast Whole-body Model Predictive Control of Legged Robots ／ Charles Khazoom, Seungwoo Hong, Matthew Chignoli 他
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速度ベースのヒューマノイド歩行の学習：BraxとMJXによる大規模並列学習
REEM-Cロボット向けに、周期的報酬設計とBrax/MJXによる高速並列学習を用いた速度指令型の強化学習歩行ポリシーを構築した。
原題: Learning Velocity-based Humanoid Locomotion: Massively Parallel Learning with Brax and MJX ／ William Thibault, William Melek, Katja Mombaur
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データ駆動型誤差モデルを統合した適応モデル予測制御による四足歩行
四足ロボットのMPCにARMAVモデルによるデータ駆動型の状態誤差補償を組み込み、モデルと実機のギャップを低減して歩行性能を向上させる手法を提案し、体重の84%にあたる20kgの未モデル化ペイロードを搭載した実機実験で検証した。
原題: Adaptive Model Predictive Control with Data-driven Error Model for Quadrupedal Locomotion ／ Xuanqi Zeng, Hongbo Zhang, Linzhu Yue 他
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強化学習で拡張したMPCによる俊敏で堅牢な二足歩行の足運び計画と制御
ALIPベースのMPCで大まかな足運びを計画し、学習方策で足位置を微調整することで、全身ダイナミクスを考慮した俊敏で堅牢な二足歩行を実現する枠組みを提案し、ヒューマノイドDRACO 3で検証した。
原題: RL-augmented MPC Framework for Agile and Robust Bipedal Footstep Locomotion Planning and Control ／ Seung Hyeon Bang, Carlos Arribalzaga Jové, Luis Sentis
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過拘束リンク機構による進化的形態の移動ロコモーション：大規模マルチ地形深層強化学習による検証
進化的形態に着想を得て、平面4節リンク・過拘束ベネットリンク・球面4節リンクを再構成可能な3Dプリント脚を設計し、大規模マルチ地形深層強化学習で訓練してエネルギー効率を比較した。過拘束リンクは平面リンクより少なくとも22%省エネで移動できることを示した。
原題: Evolutionary Morphology Towards Overconstrained Locomotion via Large-Scale, Multi-Terrain Deep Reinforcement Learning ／ Yenan Chen, Chuye Zhang, Pengxi Gu 他
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MPCからの安全な移動スキル学習
モデル予測制御(MPC)を専門家として活用し、安全なデータ集約手法により移動スキルを安全に学習するフレームワークを提案。訓練中の失敗を大幅に削減し、外乱に対するロバスト性も向上させる。
原題: Safe Learning of Locomotion Skills from MPC ／ Xun Pua, Majid Khadiv
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効率的な接触計画のための実行可能遷移の学習
四足歩行ロボットが飛び石のような厳しい環境を移動するため、接触遷移の動的実行可能性を学習し、モンテカルロ木探索による接触計画を高速化・高精度化した。
原題: Learning feasible transitions for efficient contact planning ／ Rikhat Akizhanov, Victor Dhédin, Majid Khadiv 他
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敵対的モーションプライアを用いた四足ロボットの二足歩行学習
四足ロボットを二足モードで歩行させるため、敵対的モーションプライアと教師-生徒方策を組み合わせた学習フレームワークを適用し、平地や階段・不整地でも安定して歩けることをシミュレーションで示した。
原題: Learning Bipedal Walking on a Quadruped Robot via Adversarial Motion Priors ／ Tianhu Peng, Lingfan Bao, Joseph Humphreys 他
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RobotKeyframing: 高レベル目標を密・疎報酬の混合で学習する歩行制御
脚ロボットの歩行において、時間的に任意に配置された複数のポーズ目標（キーフレーム）を達成するため、密・疎報酬を扱うマルチクリティック強化学習と可変数の目標を処理するTransformerエンコーダを組み合わせた制御フレームワークを提案。
原題: RobotKeyframing: Learning Locomotion with High-Level Objectives via Mixture of Dense and Sparse Rewards ／ Fatemeh Zargarbashi, Jin Cheng, Dongho Kang 他
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PlaMo: 複雑な3D物理環境における計画と移動
複雑な3Dシーンで指定された目的地と移動様式に従い、シーンを考慮した経路計画と物理ベースの制御を組み合わせてヒューマノイドを移動させる手法を提案。
原題: PlaMo: Plan and Move in Rich 3D Physical Environments ／ Assaf Hallak, Gal Dalal, Chen Tessler 他
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股関節・膝関節制御を可能にする8ニューロン四足歩行ネットワーク
対称性理論に基づき、スタイン神経モデルで構成された8ニューロン回路を設計し、5種類の歩容と股関節・膝関節の協調制御を実現した。
原題: An eight-neuron network for quadruped locomotion with hip-knee joint control ／ Yide Liu, Xiyan Liu, Dongqi Wang 他
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ソーシャルゾノトープネットワークとモデル予測制御による社会的に受容される二足歩行ロボットナビゲーション
歩行者との相互影響を考慮し、歩行者の将来到達可能領域とロボット自身の社会的に受容される到達可能領域をゾノトープとして予測するニューラルネットワークSZNを提案し、MPCと統合して二足歩行ロボットDigitの足取り計画を行うフレームワークを実現した。
原題: Socially Acceptable Bipedal Robot Navigation via Social Zonotope Network Model Predictive Control ／ Abdulaziz Shamsah, Krishanu Agarwal, Nigam Katta 他
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