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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: 2024/5/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
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人工筋駆動ロボットのための効率的なSim-to-Real強化学習制御フレームワーク
人工筋で駆動するロボットに対し、データ効率を高める工夫と筋ダイナミクスのランダム化によるsim-to-real転移を組み合わせた強化学習制御を提案し、眼球と手首のロボットで有効性を示した。
原題: An Efficient Learning Control Framework With Sim-to-Real for String-Type Artificial Muscle-Driven Robotic Systems ／ Jiyue Tao, Yunsong Zhang, Sunil Kumar Rajendran 他
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TRANSIC: オンライン修正から学ぶSim-to-Realポリシー転移
人間が実世界でロボットの動作を観察・介入して修正を加え、その修正から残差ポリシーを学習することで、シミュレーションと実世界のギャップを埋めて家具組立などの接触の多いタスクを実現する手法。
原題: TRANSIC: Sim-to-Real Policy Transfer by Learning from Online Correction ／ Yunfan Jiang, Chen Wang, Ruohan Zhang 他
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自動運転車の超リアルなシミュレーションとデジタルツインのための先進フレームワーク
自動運転車のテスト向けに、異なるシミュレータを統合し、コンテナ化と通信ブリッジで互換性を確保した超リアルなシミュレーション・デジタルツインフレームワークBlueICEを提案。
原題: An Advanced Framework for Ultra-Realistic Simulation and Digital Twinning for Autonomous Vehicles ／ Yuankai He, Hanlin Chen, Weisong Shi
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DiffGen: 微分可能物理シミュレーション・微分可能レンダリング・視覚言語モデルによるロボット実演生成
微分可能な物理シミュレーションとレンダリング、視覚言語モデルを組み合わせ、自然言語指示からロボットの実演データを自動生成するフレームワークを提案。
原題: DiffGen: Robot Demonstration Generation via Differentiable Physics Simulation, Differentiable Rendering, and Vision-Language Model ／ Yang Jin, Jun Lv, Shuqiang Jiang 他
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微分可能ロボットにおける進化と学習
大規模並列微分可能シミュレーションと遺伝的アルゴリズムを組み合わせ、ロボットの身体設計と神経制御を同時最適化し、微分可能性が高い形態が学習を促進することを示した。
原題: Evolution and learning in differentiable robots ／ Luke Strgar, David Matthews, Tyler Hummer 他
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オドメトリ不要のスパース点群からのOpenDRIVE自動生成
LiDARの種類や取り付け位置、オドメトリに依存せず、スパースな点群のみからシミュレーション用のOpenDRIVE道路表現を自動生成する手法を提案した論文。
原題: Automatic Odometry-Less OpenDRIVE Generation From Sparse Point Clouds ／ Leon Eisemann, Johannes Maucher
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自然言語でSim2Realギャップを埋める
画像の自然言語記述をドメイン間の共通信号として用い、シミュレータと実機の視覚的差異を埋めることで、画像条件付きロボット方策のSim2Real転移を改善する手法を提案した。
原題: Natural Language Can Help Bridge the Sim2Real Gap ／ Albert Yu, Adeline Foote, Raymond Mooney 他
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自動運転システム向け低忠実度デジタルツイン：ユースケースと自動生成
実車とモデル間のリアルタイム通信を行う低忠実度デジタルツイン生成手法を提案し、実車データの再生により仮想環境と車両モデルの生成を検証した。
原題: Low Fidelity Digital Twin for Automated Driving Systems: Use Cases and Automatic Generation ／ Jiri Vlasak, Jaroslav Klapálek, Adam Kollarčík 他
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URDFormer: 実世界画像から関節構造を持つシミュレーション環境を構築するパイプライン
実世界の画像から関節構造や物理特性を推定し、シミュレーションシーンを自動生成するURDFormerを提案。テキストから画像生成モデルを活用して学習データを生成し、大規模でリアルなシーン構築を可能にした。
原題: URDFormer: A Pipeline for Constructing Articulated Simulation Environments from Real-World Images ／ Zoey Chen, Aaron Walsman, Marius Memmel 他
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制約付き動力学シミュレーション：より少ない計算でより多くを
ロボットの制御・同定・設計・解析に不可欠な動力学シミュレーションを、制約を考慮しつつ効率的に行う手法の現状と今後の研究方向を述べた研究ステートメント。
原題: Constrained Dynamics Simulation: More With Less ／ Ajay Suresha Sathya
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ニューラルODEのゼロショット転移
関数エンコーダ理論を用いてニューラルODEの基底関数空間を学習し、オンラインで勾配計算や再学習なしに未知環境へゼロショット転移できる手法を提案した。
原題: Zero-Shot Transfer of Neural ODEs ／ Tyler Ingebrand, Adam J. Thorpe, Ufuk Topcu
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軌道投入：エピソード強化学習の大規模並列化
NVIDIAのOrbitフレームワークを用いて箱押しタスクの強化学習をGPUで並列化し、CPU実装と比較して性能を評価した。
原題: Going into Orbit: Massively Parallelizing Episodic Reinforcement Learning ／ Jan Oberst, Johann Bonneau
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アドホックなニーズに応えるタスク特化型ウィッグドロボットの迅速な共同設計
MiniRHexロボットの形態とウィッグ軌道を共同設計で最適化し、4種類の地形でシミュレーションから実機への転移性能と効率向上を実証した。
原題: Rapid Co-design of Task-Specialized Whegged Robots for Ad-Hoc Needs ／ Varun Madabushi, Katie M. Popek, Craig Knuth 他
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アグレッシブなオフロード走行領域におけるダイナミクスモデル
オフロード自律走行の高速・過酷な運転領域で、複雑さの異なる3つのダイナミクスモデルの予測精度をシミュレーションと実世界データで評価し、攻撃性が増すと精度が低下することを示した。
原題: Dynamics Models in the Aggressive Off-Road Driving Regime ／ Tyler Han, Sidharth Talia, Rohan Panicker 他
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高忠実度プロシージャルシミュレーションによる移動ロボットの行動生成の進展
Unity3DとROSを統合したYamaSシミュレータを開発し、単一・複数エージェントのナビゲーション、テキストからの行動生成、VRによるHRI研究を可能にした。
原題: Advancing Behavior Generation in Mobile Robotics through High-Fidelity Procedural Simulations ／ Victor A. Kich, Jair A. Bottega, Raul Steinmetz 他
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RADIUM: 勾配加速サンプリングによるエンドツーエンドロボット故障の予測と修復
微分可能なシミュレーションとレンダリングを活用し、ベイズ推論の枠組みでロボットシステムの故障を予測し、設計や制御則を自動修正する手法を提案。群ロボット探索やUAV編隊制御などで検証。
原題: RADIUM: Predicting and Repairing End-to-End Robot Failures using Gradient-Accelerated Sampling ／ Charles Dawson, Anjali Parashar, Chuchu Fan
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再学習なしで魚眼カメラにCNNを適応させる手法
魚眼カメラの画像に既存の学習済み畳み込みネットワークを再学習なしで適用できるRectConvを提案し、セグメンテーションと検出で有効性を示した。
原題: Adapting CNNs for Fisheye Cameras without Retraining ／ Ryan Griffiths, Donald G. Dansereau
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インピーダンス整合：四足歩行ロボットにおけるRLベースの走り幅跳びの実現
周波数領域解析に基づくインピーダンス整合でシミュレーションと実機のギャップを埋め、四足ロボットでRLによる走り幅跳び（距離55cm、高さ38cm）を実現した。
原題: Impedance Matching: Enabling an RL-Based Running Jump in a Quadruped Robot ／ Neil Guan, Shangqun Yu, Shifan Zhu 他
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安全に復帰するFaSTrack：ロバスト制御Lyapunov値関数の活用
ロバスト制御Lyapunov値関数とFaSTrackを組み合わせ、予期せぬ外乱からの復帰と計画モデルの人工的なジャンプによるナビゲーション高速化を両立する枠組みを提案し、10次元クアッドロータで検証した。
原題: Safe Returning FaSTrack with Robust Control Lyapunov-Value Functions ／ Zheng Gong, Boyang Li, Sylvia Herbert
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パート誘導型3D強化学習による関節物体操作のSim2Real
2Dセグメンテーションと3D強化学習を組み合わせ、実機での関節物体操作をデモなしで学習するフレームワークを提案。不確実性を考慮したサンプリングで実機での安定性を向上させた。
原題: Part-Guided 3D RL for Sim2Real Articulated Object Manipulation ／ Pengwei Xie, Rui Chen, Siang Chen 他
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PhysORD: 物理法則を組み込んだニューロシンボリックなオフロード走行の運動予測
オイラー・ラグランジュ方程式をニューラルモデルに組み込み、オフロード走行の車両運動を高精度かつデータ効率的に予測する手法を提案した。
原題: PhysORD: A Neuro-Symbolic Approach for Physics-infused Motion Prediction in Off-road Driving ／ Zhipeng Zhao, Bowen Li, Yi Du 他
日本語で読む → - 論文sim2real機械学習
表現学習によるSim-to-Realスキル転移と発見
MDPのスペクトル分解に基づくスキル表現をシミュレータから実機へ転移し、実世界データから新スキルを発見して性能を最大30.2%改善する手法を提案。
原題: Skill Transfer and Discovery for Sim-to-Real Learning: A Representation-Based Viewpoint ／ Haitong Ma, Zhaolin Ren, Bo Dai 他
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NVINS: NeRF拡張カメラ姿勢回帰と不確かさ定量化を融合した堅牢な視覚慣性ナビゲーション
NeRFで生成した画像で姿勢回帰ネットワークを訓練し、その不確かさをベイズ的にVIOと統合することで、ドリフトを抑えた堅牢なロボットナビゲーションを実現した。
原題: NVINS: Robust Visual Inertial Navigation Fused with NeRF-augmented Camera Pose Regressor and Uncertainty Quantification ／ Juyeop Han, Lukas Lao Beyer, Guilherme V. Cavalheiro 他
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タスク・環境適応型強化学習によるロボット制御
転移学習を活用し、異なるタスクや環境変化に動的に適応する強化学習エージェントを提案し、飛行船制御で実世界へのゼロショット転移を実証した。
原題: Task and Domain Adaptive Reinforcement Learning for Robot Control ／ Yu Tang Liu, Nilaksh Singh, Aamir Ahmad
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リンゴ園におけるロボット剪定のための3D枝点群補完
Real2Simデータ生成とシミュレーション学習した深層学習モデルにより、実世界の不完全な枝の点群を補完・骨格化し、枝の直径や角度推定精度を向上させた。
原題: 3D Branch Point Cloud Completion for Robotic Pruning in Apple Orchards ／ Tian Qiu, Alan Zoubi, Nikolai Spine 他
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Humanoid-Gym：ゼロショットSim2Real転移を実現するヒューマノイドロボットの強化学習フレームワーク
Nvidia Isaac Gym上でヒューマノイドの歩行スキルを学習し、シミュレーションから実機へゼロショットで転移できる強化学習フレームワークを提案。Isaac GymからMujocoへのsim-to-sim検証も統合し、実機ロボットで有効性を確認した。
原題: Humanoid-Gym: Reinforcement Learning for Humanoid Robot with Zero-Shot Sim2Real Transfer ／ Xinyang Gu, Yen-Jen Wang, Jianyu Chen
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ORBIT-Surgical: 手術支援巧緻性学習のためのオープンシミュレーションフレームワーク
NVIDIA Omniverse上でdVRKとSTARロボット向けに14の手術タスクを提供し、強化学習・模倣学習による手術スキル向上とsim-to-real転移を可能にする物理ベースの手術ロボットシミュレータを開発した。
原題: ORBIT-Surgical: An Open-Simulation Framework for Learning Surgical Augmented Dexterity ／ Qinxi Yu, Masoud Moghani, Karthik Dharmarajan 他
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SliceIt! — ロボットの食材スライス学習のためのデュアルシミュレータフレームワーク
食材切断の実データを少し集めて高忠実度カッティングシミュレータとロボットシミュレータを校正し、強化学習でコンプライアンス制御方策を訓練して実機に転移するreal2sim2real手法を提案した。
原題: SliceIt! -- A Dual Simulator Framework for Learning Robot Food Slicing ／ Cristian C. Beltran-Hernandez, Nicolas Erbetti, Masashi Hamaya
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デジタルツイン知覚認識による自律地上車両ナビゲーションのためのTD3アルゴリズム
デジタルツインの知覚情報を活用し、TD3強化学習で自律地上車両の衝突回避と目的地到達を実現する手法を提案し、シミュレーションと実環境で検証した。
原題: A Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient Algorithm for Autonomous Ground Vehicle Navigation via Digital Twin Perception Awareness ／ Kabirat Olayemi, Mien Van, Sean McLoone 他
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ALDM-Grasping: 拡散モデルによるロボット把持のゼロショットSim-to-Real転移
拡散モデルでシミュレーション画像をフォトリアルに変換し、実環境とのギャップを埋めることで、ロボット把持タスクのゼロショットSim-to-Real転移を実現した研究。
原題: ALDM-Grasping: Diffusion-aided Zero-Shot Sim-to-Real Transfer for Robot Grasping ／ Yiwei Li, Zihao Wu, Huaqin Zhao 他
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