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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: 2023/12/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
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アクチュエータ制約を考慮した強化学習による四足歩行ロボットの高速走行
モータのトルク-速度制約を強化学習に組み込み、脚間でトルクを均等配分する歩容報酬と軽量足を設計することで、45kgの四足ロボットKAIST Houndの6.5m/s走行を実現した。
原題: Actuator-Constrained Reinforcement Learning for High-Speed Quadrupedal Locomotion ／ Young-Ha Shin, Tae-Gyu Song, Gwanghyeon Ji 他
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滑らかな記号的微分を用いた開ループ安定リミットサイクルの単段階最適化
脚式ロボットの開ループ安定リミットサイクルを、直接配点法と閉形式の勾配を用いた単段階制約付き最適化で高速に生成する汎用フレームワークを提案し、跳躍ロボットで2秒未満で歩容生成を実証した。
原題: Single-Stage Optimization of Open-loop Stable Limit Cycles with Smooth, Symbolic Derivatives ／ Muhammad Saud Ul Hassan, Christian Hubicki
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ハードウェア制約下のヒューマノイドロボットのための重心状態推定と制御
力覚・接触センサや自由度が限られたヒューマノイドでも、5質量モデルで重心状態と圧力中心を推定し、フィードフォワード・フィードバック制御と反応的歩行でバランスを維持する手法を提案し、RoboCup 2023で実機検証した。
原題: Centroidal State Estimation and Control for Hardware-constrained Humanoid Robots ／ Grzegorz Ficht, Sven Behnke
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適応カルマンフィルタを用いた腰椎椎間板ヘルニアのウェアラブル歩行評価法
加速度と角速度を適応カルマンフィルタで融合し、腰椎椎間板ヘルニア患者の歩行特徴を12項目で分析・分類するウェアラブル評価手法を開発した。
原題: A wearable Gait Assessment Method for Lumbar Disc Herniation Based on Adaptive Kalman Filtering ／ Yongsong Wang, Zhixin Li, Zhaohui Guo 他
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ハイブリッド内部モデル：シミュレーション上のロボット応答を用いた俊敏な脚式移動の学習
脚式ロボットの固有受容感覚のみから外乱を推定するハイブリッド内部モデルを提案し、シミュレーションと実機の観測を一致させて、RTX 4090で1時間の学習により四脚ロボットがあらゆる地形・外乱を走破できるようにした。
原題: Hybrid Internal Model: Learning Agile Legged Locomotion with Simulated Robot Response ／ Junfeng Long, Zirui Wang, Quanyi Li 他
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12自由度四足ロボットのためのバランス型位置制御アーキテクチャ：シミュレーション検証とハードウェア試験
12自由度四足ロボットの脚位置を座標系内でバランスよく制御する新アルゴリズムを提案し、順・逆運動学の導出、Pythonシミュレーション、マイコンとのシリアル通信による実機検証を行い、試作脚でシミュレーション結果と78.9%の精度で一致することを示した。
原題: A Balanced Positional Control Architecture for a 12-DoF Quadruped Robot through Simulation-validation and Hardware Testing ／ Abid Shahriar
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密度関数を用いた四足ロボットの安全な動作計画
密度関数で環境の安全制約を表現し、高レベル密度プランナとMPCを組み合わせて四足歩行の動作計画を行う手法を提案した。
原題: Safe Motion Planning for Quadruped Robots Using Density Functions ／ Sriram S. K. S Narayanan, Andrew Zheng, Umesh Vaidya
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記号的な歩行記述から強化学習の報酬を導出する手法
二足歩行の記号的な振る舞い記述をハイブリッドオートマトンとしてモデル化し、そこから強化学習の報酬関数を自動生成することで、学習時間を短縮しつつ歩行速度を向上させた。
原題: Deriving Rewards for Reinforcement Learning from Symbolic Behaviour Descriptions of Bipedal Walking ／ Daniel Harnack, Christoph Lüth, Lukas Gross 他
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能動センシング歩行ポリシーによる物理特性の視覚推定学習
四足ロボットが歩行中に地面をこするなど能動的に探索して物理特性を推定し、そのデータで画像から地形の摩擦などを予測する視覚システムを自己教師あり学習する手法。
原題: Learning to See Physical Properties with Active Sensing Motor Policies ／ Gabriel B. Margolis, Xiang Fu, Yandong Ji 他
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危険な地形における俊敏な歩行の学習
強化学習により、飛び石や平均台のような危険で足場が疎な地形を、四足ロボットが動的に高速で移動できるようにした研究。
原題: Learning Agile Locomotion on Risky Terrains ／ Chong Zhang, Nikita Rudin, David Hoeller 他
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四足歩行ロボットによる二足歩行の俊敏な動作学習
軽量な四足歩行ロボットが後ろ足で立ち、人間のような多様な二足歩行動作を実現する階層型フレームワークを提案。人間の動画模倣や自然言語指示、物理的相互作用などのインタラクションを初めて実証した。
原題: Learning Agile Bipedal Motions on a Quadrupedal Robot ／ Yunfei Li, Jinhan Li, Wei Fu 他
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転がるロボットを倒すにはどれだけ強いキックが必要か？
NASAのコンペで優勝した北東大学の転がりロボットCOBRAの設計原理を解説し、その安定性を評価する。
原題: How Strong a Kick Should be to Topple Northeastern's Tumbling Robot? ／ Adarsh Salagame, Neha Bhattachan, Andre Caetano 他
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四足歩行ロボットの継続的強化学習に向けて
四足歩行ロボットが配備後も異なる環境で学習を続けられるよう、2つの継続学習シナリオを設計し、スキルの転移と忘却の度合いを評価した。
原題: Towards Continual Reinforcement Learning for Quadruped Robots ／ Giovanni Minelli, Vassilis Vassiliades
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四足歩行ロボットの適応行動のためのスキルグラフによる信頼性の高いスキル推論
四足歩行ロボットの基本スキルを知識グラフのように組織化する「Robot Skill Graph」を提案し、新しいタスクや環境への適応とスキルの高速学習を可能にした。
原題: Unlock Reliable Skill Inference for Quadruped Adaptive Behavior by Skill Graph ／ Hongyin Zhang, Diyuan Shi, Zifeng Zhuang 他
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経験に基づく階層型ナビゲーションによる多モーダル四足歩行の鉄筋グリッド横断
鉄筋グリッド上を四足ロボットが素早く移動するため、経験を蓄積する高レベル接触計画と動力学を考慮した低レベル軌道最適化を組み合わせた階層型フレームワークを提案し、シミュレーションと実機で検証した。
原題: Hierarchical Experience-informed Navigation for Multi-modal Quadrupedal Rebar Grid Traversal ／ Max Asselmeier, Jane Ivanova, Ziyi Zhou 他
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ヒューマノイドロボットのための安全な全身タスク空間制御
指数制御バリア関数を用いた逆動力学制御により、二足歩行ロボットの全身制御で安全制約を満たしつつタスクを達成する手法を提案し、Digitでの実機実験で検証した。
原題: Safe Whole-Body Task Space Control for Humanoid Robots ／ Victor Paredes, Ayonga Hereid
日本語で読む → - 論文歩行者測位ロボティクス
PEOPLEx: IMU・UWB・BLE・WiFiを活用した歩行者向け機会利用型測位
IMUによる歩行者慣性航法を基盤に、利用可能なUWB・BLE・WiFi信号を機会利用的に統合する非線形因子グラフ最適化フレームワークを提案し、商用スマートフォンで屋内測位精度を向上させた。
原題: PEOPLEx: PEdestrian Opportunistic Positioning LEveraging IMU, UWB, BLE and WiFi ／ Pierre-Yves Lajoie, Bobak Hamed Baghi, Sachini Herath 他
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火星溶岩チューブ探査のための跳躍脚式ロボットの設計と実験的検証
火星の低重力環境での跳躍に最適化した脚式ロボットを設計し、二足・四足両対応の脚機構で地球重力下での跳躍実験と火星重力下のシミュレーションにより性能を検証した。
原題: Design and Experimental Verification of a Jumping Legged Robot for Martian Lava Tube Exploration ／ Jørgen Anker Olsen, Kostas Alexis
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変形地形上での効率的・応答的・堅牢なホッピング
バネ脚単脚ホッピングロボットが変形する地面を跳ぶ際のエネルギー動態を解析し、制御パラメータと歩容の関係を明らかにした研究。
原題: Efficient, Responsive, and Robust Hopping on Deformable Terrain ／ Daniel J. Lynch, Jason L. Pusey, Sean W. Gart 他
日本語で読む → - 論文模倣学習/歩行機械学習
LocoMuJoCo：移動運動のための包括的模倣学習ベンチマーク
四足・二足・筋骨格モデルを含む多様な環境と実データ・専門家データ・準最適データを備え、模倣学習アルゴリズムを厳密に評価・比較するためのベンチマークを提案した。
原題: LocoMuJoCo: A Comprehensive Imitation Learning Benchmark for Locomotion ／ Firas Al-Hafez, Guoping Zhao, Jan Peters 他
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モデル予測制御の模倣と微調整による堅牢で対称的な四足歩行
MPCを模倣学習でクローンし、強化学習で微調整するIFMフレームワークを提案し、不整地や滑りやすい地形での四足歩行性能を向上させた。
原題: Imitating and Finetuning Model Predictive Control for Robust and Symmetric Quadrupedal Locomotion ／ Donghoon Youm, Hyunyoung Jung, Hyeongjun Kim 他
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sEMGの多次元特徴学習による連続的な歩行モード予測
表面筋電位(sEMG)から空間・時間・周波数の多次元特徴を統合的に抽出する深層学習モデルDeep-STFを提案し、9種類の歩行モードと15種類の遷移を100〜500ms先まで高精度に連続予測できることを示した。
原題: Predicting Continuous Locomotion Modes via Multidimensional Feature Learning from sEMG ／ Peiwen Fu, Wenjuan Zhong, Yuyang Zhang 他
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低次元モデルによるマルチドメイン歩行
人間の多様な歩行をハイブリッド力学系として捉え、マルチドメイン線形倒立振子モデルを構築し、二足歩行ロボットCassieで速度追従や外乱回復を実現した。
原題: Multi-Domain Walking with Reduced-Order Models of Locomotion ／ Min Dai, Jaemin Lee, Aaron D. Ames
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RL拡張MPCによる俊敏な歩行と適応行動の学習
強化学習とモデル予測制御を組み合わせ、四脚ロボットの適応的なバランス制御と遊脚反射を統合して、盲目的な階段昇降や荷重耐性を実現した研究。
原題: Learning Agile Locomotion and Adaptive Behaviors via RL-augmented MPC ／ Yiyu Chen, Quan Nguyen
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すね装着IMUセンサとSVM多クラス分類による歩行相分類
すねのIMUセンサから得た加速度・ジャイロ・膝角度を特徴量とし、SVM多クラス分類で歩行相を7段階に分類する手法を提案し、約90.3%の精度を達成した。
原題: SVM based Multiclass Classifier for Gait phase Classification using Shank IMU Sensor ／ Aswadh Khumar G S, Barath Kumar JK
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社会的に受容される二足歩行ナビゲーション：信号時相論理に基づく安全な移動手法
人混みの中を歩く二足歩行ロボットのため、人間の群衆データから社会的に受け入れられる経路を生成し、信号時相論理で歩行の安全性を保証する経路計画手法を提案した。
原題: Socially Acceptable Bipedal Navigation: A Signal-Temporal-Logic- Driven Approach for Safe Locomotion ／ Abdulaziz Shamsah, Ye Zhao
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強化学習を用いた地形適応型中枢パターン生成器による六脚ロボットの歩行制御
CPGに深層強化学習を組み合わせ、CPGのマッピング関数パラメータを調整することで、六脚ロボットが不整地に適応して歩行できる制御手法を提案した。
原題: Terrain-adaptive Central Pattern Generators with Reinforcement Learning for Hexapod Locomotion ／ Qiyue Yang, Yue Gao, Shaoyuan Li
日本語で読む → - 論文歩行アシストロボティクス
最小リソースでリアルタイム遷移検出を高性能化
機械学習で活動ごとの閾値を学習し、歩行・階段・座位などの遷移をリアルタイム検出する手法を提案。処理時間を最大11倍改善し、骨盤装具実験で有効性を検証した。
原題: Maximizing Performance with Minimal Resources for Real-Time Transition Detection ／ Zeynep Ozge Orhan, Andrea Dal Prete, Anastasia Bolotnikova 他
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滑りを伴う多脚ロボットの運動モデリングと実験的検証
滑りを伴う多脚ロボットの足の接触力を詳細に測定し、接触力と機体速度を予測するアルゴリズムを提案し、実験的に検証した。
原題: Modeling multi-legged robot locomotion with slipping and its experimental validation ／ Ziyou Wu, Dan Zhao, Shai Revzen
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脚式ロボットの低次元モデルに対する強化学習
二足歩行ロボットのモデル予測制御（MPC）内で低次元モデル（ROM）を強化学習し、タスク可能領域を49%拡大し、モータトルクコストを21%削減した。
原題: Reinforcement Learning for Reduced-order Models of Legged Robots ／ Yu-Ming Chen, Hien Bui, Michael Posa
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