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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: 2023/10/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
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鳥瞰図ベースの事前学習済みワールドモデルによる視覚ナビゲーション
シミュレータ内で一人称視点画像から鳥瞰図表現への変換とナビゲーションを学習し、実世界のロボットにゼロショット転移する視覚ナビゲーションシステムを提案した。
原題: Bird's Eye View Based Pretrained World model for Visual Navigation ／ Kiran Lekkala, Chen Liu, Laurent Itti
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Surgical Gym：手術ロボットの強化学習向けGPUベース高性能プラットフォーム
手術ロボットの強化学習において、物理シミュレーションと学習の両方をGPU上で実行することで、従来の手術学習プラットフォームより100〜5000倍高速な学習を実現するオープンソース基盤を提案した。
原題: Surgical Gym: A high-performance GPU-based platform for reinforcement learning with surgical robots ／ Samuel Schmidgall, Axel Krieger, Jason Eshraghian
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ガラス搬送ロボットの強化学習によるフロー制御システム設計：物理シミュレーションに基づくアプローチ
ディスプレイ製造のガラス搬送ロボットを対象に、物理シミュレーション環境を構築し、強化学習で搬送スケジューリングを最適化する手法を提案し、実機ロボットで有効性を検証した。
原題: Reinforcement Learning of Display Transfer Robots in Glass Flow Control Systems: A Physical Simulation-Based Approach ／ Hwajong Lee, Chan Kim, Seong-Woo Kim
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観測マッピングと行動クローニングによる少数ショット方策転移フレームワーク
GANとサイクル一貫性損失でドメイン間の観測を対応付け、成功した方策を行動クローニングで転移する少数ショット方策転移手法を提案。
原題: A Framework for Few-Shot Policy Transfer through Observation Mapping and Behavior Cloning ／ Yash Shukla, Bharat Kesari, Shivam Goel 他
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バッキンガムのπ定理を用いたマルチシステム学習転移：データベースを共有する3台の車両によるケーススタディ
バッキンガムのπ定理に基づく無次元数を導入し、異なる車両間でデータを共有して運動モデルを学習する手法を提案。シミュレーションと実験で予測精度の向上を検証した。
原題: Using Buckingham's $\pi$ Theorem for Multi-System Learning Transfer: a Case-study with 3 Vehicles Sharing a Database ／ William Therrien, Olivier Lecompte, Alexandre Girard
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二重クロスモーダルオートエンコーダによるソフトロボット固有感覚の教師なしSim-to-Real適応
二重クロスモーダルオートエンコーダを用いて、シミュレーションと実機のセンサ領域を教師なしで特徴レベルに整合させ、ソフトロボットの形状推定と衝突検出を高精度化する手法を提案。
原題: Unsupervised Sim-to-Real Adaptation of Soft Robot Proprioception using a Dual Cross-modal Autoencoder ／ Chaeree Park, Hyunkyu Park, Jung Kim
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GenSim: 大規模言語モデルによるロボットシミュレーションタスクの生成
大規模言語モデルを活用して、ロボットシミュレーションの多様なタスクと専門家デモを自動生成する手法を提案し、タスクレベルの汎化性能を大幅に向上させた。
原題: GenSim: Generating Robotic Simulation Tasks via Large Language Models ／ Lirui Wang, Yiyang Ling, Zhecheng Yuan 他
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DRIFT: 深層強化学習による知的浮遊プラットフォームの軌道制御
深層強化学習を用いて、シミュレーションと実環境の両方で浮遊プラットフォームを制御するスイートを開発し、不確実な環境下での精密な軌道制御を実現した。
原題: DRIFT: Deep Reinforcement Learning for Intelligent Floating Platforms Trajectories ／ Matteo El-Hariry, Antoine Richard, Vivek Muralidharan 他
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時間刻み周波数が異なるスケールの物体に対するロボットマニピュレーションシミュレーションの現実性に与える影響
ロボットマニピュレーションシミュレーションにおいて、時間刻み周波数と物体スケールが精度に与える影響を評価し、小規模物体では高周波数化が精度向上に寄与することを示した。
原題: The Impact of Time Step Frequency on the Realism of Robotic Manipulation Simulation for Objects of Different Scales ／ Minh Q. Ta, Holly Dinkel, Hameed Abdul-Rashid 他
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一般化座標における離散弾性ロッドを用いた変形可能な線状物体の高精度シミュレーションとパラメータ同定
ロープやケーブルなどの変形可能な線状物体（DLO）を、ロボット物理シミュレータMuJoCo上で高精度かつ高速にシミュレーションする手法を提案し、曲げ・ねじり剛性を同定するパイプラインを開発した。
原題: Accurate Simulation and Parameter Identification of Deformable Linear Objects using Discrete Elastic Rods in Generalized Coordinates ／ Qi Jing Chen, Timothy Bretl, Quang-Cuong Pham
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形態の異なるロボット間のタスク実演による対応関係学習
形態や自由度が異なるロボット同士でも、共通の潜在表現を学習することで、一方のロボットのタスク実演から他方のロボットの動作を生成できるようにする手法を提案した。
原題: Correspondence learning between morphologically different robots via task demonstrations ／ Hakan Aktas, Yukie Nagai, Minoru Asada 他
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安全な深層方策適応
強化学習と制御を組み合わせ、シミュレーションで適応方策と動力学モデルを学習し、実世界データで微調整した上で制御バリア関数による安全フィルタを適用することで、動的環境での安全な方策適応を実現した。
原題: Safe Deep Policy Adaptation ／ Wenli Xiao, Tairan He, John Dolan 他
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Human-Robot Gym：人とロボットの協調における強化学習のベンチマーク
人とロボットの協調(HRC)における安全な強化学習のためのベンチマークスイートを提案し、安全性を保証するシールドを備えた8つのタスクで最先端手法を評価した。
原題: Human-Robot Gym: Benchmarking Reinforcement Learning in Human-Robot Collaboration ／ Jakob Thumm, Felix Trost, Matthias Althoff
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相互作用する物体の物性推定：Sum-GP-UCBによるベイズ最適化
複数の物体が相互作用するシーンから、各物体の物性パラメータをベイズ最適化で推定する手法を提案。報酬をシーンごとに分解し、部分評価で効率化した。
原題: Estimating Material Properties of Interacting Objects Using Sum-GP-UCB ／ M. Yunus Seker, Oliver Kroemer
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スケール自律走行車両の制御におけるゼロショット方策転移
屋内開発のシミュレーション基盤を用い、円形参照軌道のみで訓練したニューラルネット制御器を実車にゼロショット転移し、人間運転とMPCの2手法で有効性を実証した。
原題: Zero-Shot Policy Transferability for the Control of a Scale Autonomous Vehicle ／ Harry Zhang, Stefan Caldararu, Sriram Ashokkumar 他
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CrossLoco: ガイド付き教師なし強化学習による脚式ロボットの人間動作駆動制御
人間の動作とロボットの状態間の相互情報量を最大化するサイクル整合性報酬を導入し、教師なし強化学習で脚式ロボットのスキルと人間動作との対応を同時に学習するフレームワークを提案。
原題: CrossLoco: Human Motion Driven Control of Legged Robots via Guided Unsupervised Reinforcement Learning ／ Tianyu Li, Hyunyoung Jung, Matthew Gombolay 他
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POLAR-Sim: NASAのPOLARデータセットを拡張した月面知覚とローバシミュレーション
NASAの月面画像データセットPOLARに、岩石・影・クレーターの23,000件のラベルとセマンティックセグメンテーションを付与し、13シーンのデジタルツインを構築して任意の合成画像を生成可能にした。
原題: POLAR-Sim: Augmenting NASA's POLAR Dataset for Data-Driven Lunar Perception and Rover Simulation ／ Bo-Hsun Chen, Peter Negrut, Thomas Liang 他
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触覚シミュレータを実写類似・ゼロショット性能で拡張するSightGAN
双方向GAN「SightGAN」で触覚センサの実写↔シミュレーション画像を変換し、実データなしでも使えるゼロショットモデルを実現した研究。
原題: Augmenting Tactile Simulators with Real-like and Zero-Shot Capabilities ／ Osher Azulay, Alon Mizrahi, Nimrod Curtis 他
日本語で読む → - 論文sim2real機械学習
実環境展開前の政策評価のための周辺化重要度サンプリング
シミュレータと実世界のオフラインデータを組み合わせ、実環境に展開する前にエージェント方策の性能を評価する手法を提案した論文。
原題: Marginalized Importance Sampling for Off-Environment Policy Evaluation ／ Pulkit Katdare, Nan Jiang, Katherine Driggs-Campbell
日本語で読む → - 論文ナビゲーション/sim2realロボティクス
クロスモーダル融合と知識転移によるロバストナビゲーション
教師-生徒蒸留で理想環境の教師からノイズの多いマルチモーダル入力に頑健な生徒を学習し、ナビゲーションの汎化とsim-to-real転移を実現した。
原題: Robust Navigation with Cross-Modal Fusion and Knowledge Transfer ／ Wenzhe Cai, Guangran Cheng, Lingyue Kong 他
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カリキュラムベースのセンサ削減によるシミュレーションから実世界への転移：ハンド内マニピュレーション
強化学習によるハンド内操作のsim2real転移において、非対称アクター・クリティックの特徴量削減を段階的に行うカリキュラム手法を提案し、Allegroハンドの実機タスクで学習効率と性能を向上させた。
原題: Curriculum-based Sensing Reduction in Simulation to Real-World Transfer for In-hand Manipulation ／ Lingfeng Tao, Jiucai Zhang, Qiaojie Zheng 他
日本語で読む → - 論文sim2real画像認識
スタイル変換による漸進的データ拡張で未知環境の視覚認識を強化
変分プロトタイピングエンコーダで未知入力を検出し、ニューラルスタイル変換で不足データを漸進的に拡張することで、未知環境での視覚認識性能を向上させる手法を提案。
原題: Enhancing Visual Perception in Novel Environments via Incremental Data Augmentation Based on Style Transfer ／ Abhibha Gupta, Rully Agus Hendrawan, Mansur Arief
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惑星探査ローバーのための教師-生徒強化学習による地図なしナビゲーション
シミュレーションで教師方策を学習し、ノイズを含む実データで生徒方策を模倣学習させる2段階の強化学習により、火星・月様地形での地図なしナビゲーションのsim-to-real転移性能を向上させた。
原題: Teacher-Student Reinforcement Learning for Mapless Navigation using a Planetary Space Rover ／ Anton Bjørndahl Mortensen, Emil Tribler Pedersen, Laia Vives Benedicto 他
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Jade: 非貫通摩擦接触を扱う関節剛体向け微分可能物理エンジン
接触をLCPとしてモデル化し、連続衝突検出とバックトラッキングで非貫通を保証しつつ、複数摩擦接触でも安定な解が得られる微分可能物理エンジンを提案した論文。
原題: Jade: A Differentiable Physics Engine for Articulated Rigid Bodies with Intersection-Free Frictional Contact ／ Gang Yang, Siyuan Luo, Lin Shao
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サイバーフィジカルシステムにおけるネットワーク特性変動の影響
Gazeboに制御遅延を再現するプラグインを追加し、遠隔操作ロボットアームのネットワーク遅延が制御品質に与える影響を評価した。
原題: On The Effects of The Variations In Network Characteristics In Cyber Physical Systems ／ Géza Szabó, Sándor Rácz, József Pető 他
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視覚ベースの俊敏飛行におけるロバストなシーン転移を実現する対照学習
適応的なマルチペア対照学習で視覚表現を学習し、未見環境でもファインチューニングなしにドローンの俊敏飛行を可能にした研究。
原題: Contrastive Learning for Enhancing Robust Scene Transfer in Vision-based Agile Flight ／ Jiaxu Xing, Leonard Bauersfeld, Yunlong Song 他
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ベイズ推論で失敗を予測・修復：サンプリングによる効率的な故障モードの特定
微分可能シミュレーションと近似ベイズ推論を組み合わせ、自律システムが失敗しやすい状況を多様に予測し、設計を自動修正して故障を未然に防ぐフレームワークを提案した。
原題: A Bayesian approach to breaking things: efficiently predicting and repairing failure modes via sampling ／ Charles Dawson, Chuchu Fan
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OmniLRS: 月面ロボティクス向けフォトリアリスティックシミュレータ
Nvidia Isaac Simをベースに、月面環境をフォトリアリスティックに再現し、手続き的環境生成やマルチロボット対応、ROS連携、合成データ生成を可能にしたシミュレータを開発。岩石インスタンスセグメンテーションのsim-to-real実験で有効性を示した。
原題: OmniLRS: A Photorealistic Simulator for Lunar Robotics ／ Antoine Richard, Junnosuke Kamohara, Kentaro Uno 他
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実世界からシミュレーションへの変形物体操作：残差マッピングによる物理モデル最適化とロボット手術への応用
手術ロボットの変形物体操作に向け、3D知覚から得た観測と物理シミュレーションの差を残差マッピングで補正し、剛性パラメータをオンライン調整することでreal-to-simギャップを縮小する手法を提案した。
原題: Real-to-Sim Deformable Object Manipulation: Optimizing Physics Models with Residual Mappings for Robotic Surgery ／ Xiao Liang, Fei Liu, Yutong Zhang 他
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VRとモーションキャプチャを用いたCARLAシミュレータにおける現実的な歩行者行動
VRとモーションキャプチャをCARLA自動運転シミュレータに統合し、実在の歩行者が仮想環境内でリアルタイムに自動運転車と相互作用できるフレームワークを提案した。
原題: Realistic pedestrian behaviour in the CARLA simulator using VR and mocap ／ Sergio Martín Serrano, David Fernández Llorca, Iván García Daza 他
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