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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: 2023/7/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
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AutoDRIVEエコシステムによる自律アルゴリズムのSim2Real転移に向けて
自動運転アルゴリズムのシミュレーションから実機への転移を支援するオープンなデジタルツインエコシステムAutoDRIVEを提案し、自動駐車と深層模倣学習による行動クローニングの2例で有効性を示した。
原題: Towards Sim2Real Transfer of Autonomy Algorithms using AutoDRIVE Ecosystem ／ Chinmay Vilas Samak, Tanmay Vilas Samak, Venkat Krovi
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ロボットマニピュレーションのための堅牢な視覚的Sim-to-Real転移
シミュレーションで視覚運動方策を学習する際、ドメインランダム化のパラメータをオフラインのキューブ位置推定タスクで最適化し、実機の多様なマニピュレーションタスクで平均93%の成功率を達成した。
原題: Robust Visual Sim-to-Real Transfer for Robotic Manipulation ／ Ricardo Garcia, Robin Strudel, Shizhe Chen 他
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自動運転における合成データと実世界データのドメインギャップの橋渡し
自動運転のシミュレーションと実世界のドメインギャップを定量化するSAVeSプラットフォームを提案し、ドメイン適応技術でギャップを縮めるSAVeS+拡張を開発した。
原題: Bridging the Domain Gap between Synthetic and Real-World Data for Autonomous Driving ／ Xiangyu Bai, Yedi Luo, Le Jiang 他
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オフラインで訓練し、オンラインでテスト：実機ロボット学習ベンチマーク
共有ロボットハードウェアとオープンソースデータセットを提供し、遠隔からオフライン学習手法を実機で評価できるベンチマークTOTOを提案した。
原題: Train Offline, Test Online: A Real Robot Learning Benchmark ／ Gaoyue Zhou, Victoria Dean, Mohan Kumar Srirama 他
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DiAReL: 外乱認識を備えた強化学習によるロボット制御のロバストなSim2Real転移
ロボットや環境のモデル化誤差を未知の外乱として扱い、外乱推定を組み込んだ拡張MDPで強化学習を訓練することで、シミュレーションから実機への転移の安定性とロバスト性を高める手法を提案した。
原題: DiAReL: Reinforcement Learning with Disturbance Awareness for Robust Sim2Real Policy Transfer in Robot Control ／ Mohammadhossein Malmir, Josip Josifovski, Noah Klarmann 他
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ガウス過程による自動運転レースの車両ダイナミクスモデリング
F1TENTHレース車両の動的・拡張運動学モデルを構築し、カーネル選択やサンプル数、コース形状などがガウス過程回帰の精度と汎化性に与える影響を400以上の実コースシミュレーションで分析した。
原題: Vehicle Dynamics Modeling for Autonomous Racing Using Gaussian Processes ／ Jingyun Ning, Madhur Behl
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自動運転アルゴリズム開発・評価のためのカスタマイズ型連成シミュレーション環境
Carla・Sumo/Vissim・Carsim/Simulink・Autowareを組み合わせ、センサ・交通・車両動力学を統合した自動運転向け連成シミュレーション環境を構築した論文。
原題: Customized Co-Simulation Environment for Autonomous Driving Algorithm Development and Evaluation ／ Mustafa Ridvan Cantas, Levent Guvenc
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深層強化学習によるアクティブサスペンション制御のsim-to-real転移
林業車両のアクティブサスペンション制御を深層強化学習で学習し、ドメインランダム化やアクション遅延などでシミュレーションから実機への転移を実現した。
原題: Sim-to-real transfer of active suspension control using deep reinforcement learning ／ Viktor Wiberg, Erik Wallin, Arvid Fälldin 他
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太陽光パネル清掃ロボットがパネルのたわみに与える影響の研究
太陽光パネル清掃ロボットの動作時に生じる動的荷重がパネルの変形に与える影響をANSYSでシミュレーションし、実験と比較して評価した。
原題: Research Impact of Solar Panel Cleaning Robot on Photovoltaic Panel's Deflection ／ Trung Dat Phan, Minh Duc Nguyen, Maxence Auffray 他
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QuadSwarm: 直接推力制御の深層強化学習向けモジュール型マルチクアッドロータシミュレータ
クアッドロータの単体・群ロボット強化学習向けに、高速で並列化しやすくドメインランダム化も備えたシミュレータQuadSwarmを開発し、16コアCPUで毎秒数万サンプルの性能を達成した。
原題: QuadSwarm: A Modular Multi-Quadrotor Simulator for Deep Reinforcement Learning with Direct Thrust Control ／ Zhehui Huang, Sumeet Batra, Tao Chen 他
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強化学習による手術ロボットの内部組織点操作のためのSim-to-Real学習と自律計画
FEMシミュレータで深層強化学習により組織操作の制御方策を学習し、実機へ転移するとともに、ベイズ最適化で把持点を術前に計画する枠組みを提案した。
原題: Sim-to-Real Surgical Robot Learning and Autonomous Planning for Internal Tissue Points Manipulation using Reinforcement Learning ／ Yafei Ou, Mahdi Tavakoli
日本語で読む → - 論文マルチモーダル/音声視覚ナビゲーション/sim2realロボティクス
Sonicverse：見て聞く家庭内エージェントのためのマルチセンサリ・シミュレーションプラットフォーム
音と視覚を統合したリアルタイム3D音響シミュレータSonicverseを開発し、音声視覚ナビゲーションのマルチタスク学習モデルを提案。シミュレータで訓練したエージェントが実世界環境で音声視覚ナビゲーションを成功させるsim-to-real転移も実証した。
原題: Sonicverse: A Multisensory Simulation Platform for Embodied Household Agents that See and Hear ／ Ruohan Gao, Hao Li, Gokul Dharan 他
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シミュレーションにおける畝状作物のナビゲーションベンチマークと知覚データ生成の強化
畝状作物を対象に、深層セマンティックセグメンテーション学習用の合成データセットとナビゲーション評価用の仮想シナリオ群を構築し、圃場形状を自動生成するパラメトリック手法を開発した。
原題: Enhancing Navigation Benchmarking and Perception Data Generation for Row-based Crops in Simulation ／ Mauro Martini, Andrea Eirale, Brenno Tuberga 他
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グラニュラー・ジム：粒状材料を用いたロボットタスクのための高性能シミュレーション
GPU上で粒状材料の動力学を高速にシミュレーションする手法とシステムを提案し、強化学習の訓練に十分な速度を実現した。
原題: Granular Gym: High Performance Simulation for Robotic Tasks with Granular Materials ／ David Millard, Daniel Pastor, Joseph Bowkett 他
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自動運転シミュレーションにおけるレンダリング技術の評価と最適化
自動運転シミュレータで、ゲームエンジンによる低品質シーンをオフライン産業用レンダリングで高品質化し、IQAアルゴリズムで品質向上を検証して学習に活用する手法を提案。
原題: Evaluation and Optimization of Rendering Techniques for Autonomous Driving Simulation ／ Chengyi Wang, Chunji Xu, Peilun Wu
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低速都市型自動運転シャトルの展開前シミュレーション検証
低速自動運転シャトルの実証地域を3D仮想モデル化し、シミュレーション環境で展開前テストを実施した研究。
原題: Pre-Deployment Testing of Low Speed, Urban Road Autonomous Driving in a Simulated Environment ／ Xinchen Li, Aravind Chandradoss Arul Doss, Bilin Aksun Guvenc 他
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Data-Link: 産業環境下でのModel2Real転移に向けた高忠実度製造データセット
60クラスの製造データセットでロボットマニピュレーション環境の高忠実度デジタルツインを構築し、6D姿勢推定モデルをドメインランダム化で学習させて実物体へ転移した際のギャップを評価した研究。
原題: Data-Link: High Fidelity Manufacturing Datasets for Model2Real Transfer under Industrial Settings ／ Sunny Katyara, Mohammad Mujtahid, Court Edmondson
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LAGOON: 言語指示によるロボット動作制御
言語コマンドから人間の動作を生成し、強化学習とドメインランダム化で四足歩行ロボットに転移させる手法を開発した。
原題: LAGOON: Language-Guided Motion Control ／ Shusheng Xu, Huaijie Wang, Jiaxuan Gao 他
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自動運転シミュレーションにおけるSim2Real画像ギャップの定量化：レーンセグメンテーションのアテンションマップ類似度を用いた検討
自動運転シミュレーション画像のリアリティを定量評価するため、ENet-SADの自己注意蒸留のアテンションマップを用いてシミュレーション道路画像の類似度を測る指標を提案し、CARLAマップ画像に適用して妥当性を検証した。
原題: A Study on Quantifying Sim2Real Image Gap in Autonomous Driving Simulations Using Lane Segmentation Attention Map Similarity ／ Seongjeong Park, Jinu Pahk, Lennart Lorenz Freimuth Jahn 他
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時間制御フレームスワップによる自動運転解析向け高忠実度ステレオ走行データ生成
商用ゲームエンジンGTA Vでステレオ視を疑似的に実現する時間制御フレームスワップ手法TeFSを提案し、8.8万組超の高解像度ステレオRGB画像対を含む大規模データセットGTAV-TeFSを構築してvSLAMモデルの評価を行った。
原題: Temporal-controlled Frame Swap for Generating High-Fidelity Stereo Driving Data for Autonomy Analysis ／ Yedi Luo, Xiangyu Bai, Le Jiang 他
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有界剛性による接触点削減でロボット組立のsim-to-real転移を頑健化
接触点の数を制限しつつ剛性を有界に保つ接触削減手法を提案し、狭いクリアランスのダブルピン挿入タスクでRL方策を訓練して実機に転移できることを示した。
原題: Contact Reduction with Bounded Stiffness for Robust Sim-to-Real Transfer of Robot Assembly ／ Nghia Vuong, Quang-Cuong Pham
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Sim-on-Wheels: 自動運転のための物理世界をループに含むシミュレーション
実車の走行中に仮想の危険交通参加者をカメラ画像へリアルタイム合成し、安全に危険シナリオをテストできる自動運転向け車両インザループシミュレーションフレームワークを提案。
原題: Sim-on-Wheels: Physical World in the Loop Simulation for Self-Driving ／ Yuan Shen, Bhargav Chandaka, Zhi-hao Lin 他
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走行しながら学習：視覚ベースのオフロード走行可能性モデルの自己教師あり適応
近距離LiDARを教師信号に使い、視覚モデルを走行中に自己教師ありで適応させて長距離の走行可能領域予測を改善するフレームワークALTERを提案。実環境でLiDAR単体より43.4%、非適応のSOTA視覚手法より164%精度が向上。
原題: Learning-on-the-Drive: Self-supervised Adaptation of Visual Offroad Traversability Models ／ Eric Chen, Cherie Ho, Mukhtar Maulimov 他
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ROS 2アプリケーションの通信をFPGA上で最適化するゲートウェイ手法
ROS 2のトピック通信をハードウェアとソフトウェア間で効率的に橋渡しするゲートウェイを提案し、通信マッピング手法を確立した。
原題: Mapping and Optimizing Communication in ROS 2-based Applications on Configurable System-on-Chip Platforms ／ Christian Lienen, Alexander Philipp Nowosad, Marco Platzner
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何が間違っていたのか？微分可能な因果発見によるSim-to-Realギャップの解消
シミュレータと実世界のロボット軌道の差を、環境パラメータとの因果関係を同時に学習する微分可能なマッピングでモデル化し、パラメータ調整を自動化してsim-to-realギャップを縮小する手法COMPASSを提案。
原題: What Went Wrong? Closing the Sim-to-Real Gap via Differentiable Causal Discovery ／ Peide Huang, Xilun Zhang, Ziang Cao 他
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確率的高忠実度自律固定翼機フライトシミュレータ
自律航空機のGNCアルゴリズム検証用に、地球モデル・飛行物理・センサ挙動を高忠実度で再現し、モンテカルロ法で評価できるオープンソース固定翼フライトシミュレータを開発した。
原題: Stochastic High Fidelity Autonomous Fixed Wing Aircraft Flight Simulator ／ Eduardo Gallo
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Synfeal: 実世界の3D再構成からカメラ位置推定用データセットを合成するデータ駆動型シミュレータ
実世界の3D再構成メッシュ上で仮想カメラを動かし、RGB画像と正解カメラ姿勢を大量に合成するオープンソースシミュレータを提案し、生成データでの学習が従来手法のデータセットより高精度になることを示した。
原題: Synfeal: A Data-Driven Simulator for End-to-End Camera Localization ／ Daniel Coelho, Miguel Oliveira, Paulo Dias
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単純な合成データで自動運転の計画をスケーリングする
ラウンドアバウトを対象に、軽量なシミュレーション合成データのみで行動クローニングを学習し、実車で安定した自動運転を実現した。
原題: Scaling Planning for Automated Driving using Simplistic Synthetic Data ／ Martin Stoll, Markus Mazzola, Maxim Dolgov 他
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IndustReal: 接触の多い組立タスクをシミュレーションから現実へ転移
強化学習とシミュレーションを活用し、接触の多いピック・配置・挿入タスクを実世界のロボットで再現可能にした研究。
原題: IndustReal: Transferring Contact-Rich Assembly Tasks from Simulation to Reality ／ Bingjie Tang, Michael A. Lin, Iretiayo Akinola 他
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ロボット支援気管挿管に向けた中咽頭器官のドメイン適応Sim-to-Realセグメンテーション
SOFAで生成した仮想データセットとIoU-Ranking Blend・スタイル変換によるドメイン適応手法を組み合わせ、中咽頭器官の画像セグメンテーション精度と学習安定性を向上させた。
原題: Domain Adaptive Sim-to-Real Segmentation of Oropharyngeal Organs Towards Robot-assisted Intubation ／ Guankun Wang, Tian-Ao Ren, Jiewen Lai 他
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