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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: 2023/11/1 ／ 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 →- 論文自動運転/sim2realロボティクス
地下駐車場シミュレーションにおける自動バレーパーキングアルゴリズム訓練の評価手法の検討
2Dの地下駐車場図面から難易度の異なる3Dシミュレーションシーンを自動生成し、自動バレーパーキング(AVP)アルゴリズムの訓練・評価を効率化する手法を提案した。
原題: Exploration of the Assessment for AVP Algorithm Training in Underground Parking Garages Simulation Scenario ／ Wenjin Li
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CADSim: 実世界データからのロバストでスケーラブルな3D再構成による制御可能なセンサシミュレーション
少数のCADモデルを活用した部品認識型の物体クラス事前分布と微分可能レンダリングを組み合わせ、実世界の疎でノイズの多いセンサデータから車両の形状（関節のある車輪を含む）と高品質な外観を自動再構成する手法を提案。
原題: CADSim: Robust and Scalable in-the-wild 3D Reconstruction for Controllable Sensor Simulation ／ Jingkang Wang, Sivabalan Manivasagam, Yun Chen 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
攪拌による微分可能な流体物理パラメータ同定
ロボットアームで流体を攪拌し、微分可能なシミュレータと実世界の観測を照合することで、密度や粘度などの物理パラメータを推定するフレームワークDiffStirを提案した。
原題: Differentiable Fluid Physics Parameter Identification Via Stirring ／ Wenqiang Xu, Dongzhe Zheng, Yutong Li 他
日本語で読む → - 論文sim2real制御
分布シフト下でのSTLランタイム検証のためのロバストコンフォーマル予測
設計時と実環境の分布差を考慮し、ロバストコンフォーマル予測を用いてSTLタスクのランタイム検証を確率的に保証する手法を提案し、Frankaマニピュレータのシミュレーションで検証した。
原題: Robust Conformal Prediction for STL Runtime Verification under Distribution Shift ／ Yiqi Zhao, Bardh Hoxha, Georgios Fainekos 他
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RESenv: Unreal Engineを用いたリアルな地震シミュレーション環境
Unreal EngineのChaos物理エンジンと実地震波形データを組み合わせ、AI・ロボット救助訓練向けの高精細かつ動的な都市地震シミュレーション環境を構築した研究。
原題: RESenv: A Realistic Earthquake Simulation Environment based on Unreal Engine ／ Yitong Sun, Hanchun Wang, Zhejun Zhang 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
空中ロボット向けシミュレータのサーベイ：概要と詳細な系統的比較
UAV研究向けの44種類のシミュレータを概観し、そのうち14種類を系統的に比較して、用途に応じた選択のための判断基準を提示したサーベイ論文。
原題: Survey of Simulators for Aerial Robots: An Overview and In-Depth Systematic Comparisons ／ Cora A. Dimmig, Giuseppe Silano, Kimberly McGuire 他
日本語で読む → - 論文sim2real画像認識
生産環境におけるSim2Realギャップを埋める合成データ生成
生産環境の部品・組立品を対象に、合成データ生成手順とその組み合わせを評価し、実画像での精度を最大15%改善してSim2Realギャップを縮小した。
原題: Synthetic Data Generation for Bridging Sim2Real Gap in a Production Environment ／ Parth Rawal, Mrunal Sompura, Wolfgang Hintze
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
動的コンプライアンス調整による産業用挿入タスクのsim-to-realギャップの橋渡し
シミュレーションで学習した挿入スキルを実機に転移するため、接触力を目標値に追従させるようコンプライアンス制御ゲインを動的に調整する枠組みを提案し、狭い・負のクリアランスの実タスクに微調整なしで汎化できることを示した。
原題: Bridging the Sim-to-Real Gap with Dynamic Compliance Tuning for Industrial Insertion ／ Xiang Zhang, Masayoshi Tomizuka, Hui Li
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
秒速で飛ばす：ドローン制御のための高速強化学習
非対称アクター・クリティックとカリキュラム学習を組み合わせ、民生用ノートPCで18秒の訓練によりクアッドロータの直接RPM制御をSim2Real転移し、実機で競争力のある軌道追従を実現した。
原題: Learning to Fly in Seconds ／ Jonas Eschmann, Dario Albani, Giuseppe Loianno
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残留ガウス過程外乱力モデルに基づくロボット切断方策のsim-to-real転移のための模倣学習
切削力の物理モデルと残留ガウス過程モデルを組み合わせ、実機での微調整なしにシミュレーションで学習したロボット切断方策を実環境へ転移させる手法を提案した。
原題: Imitation learning for sim-to-real transfer of robotic cutting policies based on residual Gaussian process disturbance force model ／ Jamie Hathaway, Rustam Stolkin, Alireza Rastegarpanah
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Adv3D: 閉ループシミュレーションによる安全上重要な3D物体の生成
自動運転車の評価のため、実世界シナリオを閉ループセンサシミュレーションで再現し、車両形状を低次元表現で最適化して自律システムの知覚・予測・計画を失敗させる敵対的形状を生成するフレームワークを提案。
原題: Adv3D: Generating Safety-Critical 3D Objects through Closed-Loop Simulation ／ Jay Sarva, Jingkang Wang, James Tu 他
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PIAug：物理情報に基づくデータ拡張によるオフロード走行の車両ダイナミクス学習
低速データしかない状況で、物理モデルを用いて中・高速域のデータを生成し、物理に基づく損失関数と組み合わせてニューラルネットワークを学習させることで、オフロード車両の高速・アグレッシブな挙動予測精度を向上させた研究。
原題: PIAug -- Physics Informed Augmentation for Learning Vehicle Dynamics for Off-Road Navigation ／ Parv Maheshwari, Wenshan Wang, Samuel Triest 他
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その場で適応：単一ライフでのロボット展開のための行動変調
事前学習した多様な行動の中から状況に応じて価値評価に基づき選択・適応し、テスト時の1エピソード内で人間の監督なしに動的に適応する手法ROAMを提案。実機四足歩行ロボットGo1でローラースケート装着時にも前進可能。
原題: Adapt On-the-Go: Behavior Modulation for Single-Life Robot Deployment ／ Annie S. Chen, Govind Chada, Laura Smith 他
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RoboGen: 生成的シミュレーションによるロボット学習のための無限データの活用
基盤モデルと生成モデルを活用し、タスク・シーン・訓練監督を自動生成する生成的シミュレーションによって、多様なロボットスキルを大規模に学習するエージェントを提案した。
原題: RoboGen: Towards Unleashing Infinite Data for Automated Robot Learning via Generative Simulation ／ Yufei Wang, Zhou Xian, Feng Chen 他
日本語で読む → - 論文sim2real画像認識
実世界データからの物体再構成によるリアルなセンサシミュレーション
LiDARとカメラの疎な実世界データからニューラルSDFと物理ベース反射モデルで物体の形状と見た目を再構成し、自動運転知覚モデル評価用のマルチセンサシミュレーションを実現した。
原題: Reconstructing Objects in-the-wild for Realistic Sensor Simulation ／ Ze Yang, Sivabalan Manivasagam, Yun Chen 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
軟体・剛体連成と交差なし接触を実現するロボットマニピュレーションシミュレータZeMa
軟体と剛体の双方向連成・交差なし保証・摩擦接触を統合したシミュレータZeMaを提案し、IPC-GraspSim比で75倍高速に把持生成や強化学習を行い実機へ転移した。
原題: Intersection-free Robot Manipulation with Soft-Rigid Coupled Incremental Potential Contact ／ Wenxin Du, Siqiong Yao, Xinlei Wang 他
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地球外地形サンプリングのための学習と自律性：OWLAT配備からの経験報告
NASA JPLのOWLATテストベッドに、メタ学習ベースの地形すくい取りモデルCoDeGaを配備し、未知の地形への適応性能とドメインシフト下での自律判断を検証した経験を報告する。
原題: Learning and Autonomy for Extraterrestrial Terrain Sampling: An Experience Report from OWLAT Deployment ／ Pranay Thangeda, Ashish Goel, Erica Tevere 他
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エントロピー最大化によるドメインランダム化
シミュレーションでの力学パラメータ分布をエントロピー最大化で自動調整し、過度に保守的にならずに適応的な方策を学習する手法を提案。ロボットマニピュレーションでゼロショットのsim2real転移を実証した。
原題: Domain Randomization via Entropy Maximization ／ Gabriele Tiboni, Pascal Klink, Jan Peters 他
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ドローン配送サービスのための没入型3Dシミュレータ
ドローン配送サービスのアルゴリズム検証やデータ収集を目的とした、エネルギー消費モデルを備えた3Dシミュレータを提案した。編集モードと実行モードの2つの動作モードを備え、実機なしで配送環境を可視化・検証できる。
原題: Immersive 3D Simulator for Drone-as-a-Service ／ Jiamin Lin, Balsam Alkouz, Athman Bouguettaya 他
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布マニピュレーションにおけるsim-to-realギャップのベンチマーク
布の操作タスクを対象に、4つの物理シミュレータ(MuJoCo, Bullet, Flex, SOFA)と実世界データのギャップを評価するベンチマークデータセットを構築し、再現性・計算時間・安定性を比較した。
原題: Benchmarking the Sim-to-Real Gap in Cloth Manipulation ／ David Blanco-Mulero, Oriol Barbany, Gokhan Alcan 他
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把持データセットのSim2real転移に向けたドメインランダム化
自動生成した7000以上の把持軌道を実機で検証し、ドメインランダム化に基づく品質指標とsim-to-real転移性の相関を分析。QD手法で転移率84%を達成した。
原題: Domain Randomization for Sim2real Transfer of Automatically Generated Grasping Datasets ／ Johann Huber, François Hélénon, Hippolyte Watrelot 他
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UNav-Sim: 視覚的にリアルな水中ロボティクスシミュレータと合成データ生成フレームワーク
Unreal Engine 5による高精細レンダリングを採用した初のオープンソース水中ロボットシミュレータで、ROS対応の視覚ベース自律航行スタックと合成データ生成機能を備える。
原題: UNav-Sim: A Visually Realistic Underwater Robotics Simulator and Synthetic Data-generation Framework ／ Abdelhakim Amer, Olaya Álvarez-Tuñón, Halil Ibrahim Ugurlu 他
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不変性が汎化の鍵：視覚ナビゲーションにおけるSim-to-Real転移への表現の役割の検討
深度と意味情報を含む不変な表現を用いることで、シミュレーションのみで訓練した視覚ナビゲーション方策が多様な実環境に汎化できることを示した。
原題: Invariance is Key to Generalization: Examining the Role of Representation in Sim-to-Real Transfer for Visual Navigation ／ Bo Ai, Zhanxin Wu, David Hsu
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オンラインアドミタンス残差学習による接触の多いマニピュレーションスキルの効率的なSim-to-real転移
シミュレーションで強化学習により動作とコンプライアンス制御パラメータを獲得し、実機では力センサを用いて制御パラメータの残差をオンライン学習することで、接触の多い組立・回転・ねじ締めタスクを効率的に実世界へ転移する手法を提案。
原題: Efficient Sim-to-real Transfer of Contact-Rich Manipulation Skills with Online Admittance Residual Learning ／ Xiang Zhang, Changhao Wang, Lingfeng Sun 他
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ヒューマノイドによる箱の運搬・操作のためのSim-to-Real学習
二足歩行ロボットDigitが、大きさや重さの異なる箱を持ち上げて運ぶ全身協調スキルを、シミュレーションから実機へ転移する強化学習手法を提案した論文。
原題: Sim-to-Real Learning for Humanoid Box Loco-Manipulation ／ Jeremy Dao, Helei Duan, Alan Fern
日本語で読む → - 論文sim2realHCI
Habitat 3.0：人間・アバター・ロボットの共生シミュレーション基盤
家庭環境での人間とロボットの協調作業を研究するためのシミュレーションプラットフォームHabitat 3.0を提案し、人間参加型の評価基盤と社会的ナビゲーション・片付けタスクを実装した。
原題: Habitat 3.0: A Co-Habitat for Humans, Avatars and Robots ／ Xavier Puig, Eric Undersander, Andrew Szot 他
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事前学習済み視覚表現はシミュレーションと実環境でどう機能するか：大規模実証研究
5種類の事前学習済み視覚表現を3台のロボットと2つの学習手法で実世界タスクに適用し、シミュレーション性能が実環境性能の指標になることなどを示した。
原題: What do we learn from a large-scale study of pre-trained visual representations in sim and real environments? ／ Sneha Silwal, Karmesh Yadav, Tingfan Wu 他
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BayRnTune: 戦略的ファインチューニングによる適応的ベイズドメインランダム化
ドメインランダム化のパラメータ調整をベイズ最適化で自動化し、過去のポリシーからのファインチューニングで学習を大幅に加速する手法を提案。
原題: BayRnTune: Adaptive Bayesian Domain Randomization via Strategic Fine-tuning ／ Tianle Huang, Nitish Sontakke, K. Niranjan Kumar 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
海流外乱下でのAUV安定化に向けた適応制御パラメータのSim-to-Real転移
最大エントロピー深層強化学習とモデルベース制御を組み合わせ、生体模倣経験再生・改良ドメインランダム化・実機評価プロトコルによるSim-to-Real転移でAUVの適応制御を実現した。
原題: Sim-to-Real Transfer of Adaptive Control Parameters for AUV Stabilization under Current Disturbance ／ Thomas Chaffre, Jonathan Wheare, Andrew Lammas 他
日本語で読む → - 論文sim2realcs.CE
変形地形を掘削するホイールローダのシミュレーション・実機ギャップの検証
土砂を掘削するホイールローダを物理シミュレータで再現し、実機とのギャップが約10%であること、また高忠実度でなくてもリアルタイム性能が得られることを示した。
原題: Examining the simulation-to-reality gap of a wheel loader digging in deformable terrain ／ Koji Aoshima, Martin Servin
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