論文
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: 2023/5/1 ／ 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sim2real画像認識
GRADEで生成した合成データからの学習
高忠実度な動的環境を生成するフレームワークGRADEを紹介し、屋内の人物・飛行物体シーンで生成した合成データがYOLOやMask R-CNNの事前学習や実画像への汎化に有効であることを示した。
原題: Learning from synthetic data generated with GRADE ／ Elia Bonetto, Chenghao Xu, Aamir Ahmad
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Aerial Gym：空中ロボット向けIsaac Gymシミュレータ
何百万台ものマルチローターを並列シミュレーションし、SE(3)幾何学制御や障害物ランダム化、カメラセンサを備えた空中ロボット用シミュレータを開発した。
原題: Aerial Gym -- Isaac Gym Simulator for Aerial Robots ／ Mihir Kulkarni, Theodor J. L. Forgaard, Kostas Alexis
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合成データを用いたドローン画像からのシマウマ検出
GRADEで生成した合成シマウマデータセットのみを用いてYOLO検出器を学習し、実世界の空撮画像でシマウマを検出できることを示した。
原題: Synthetic Data-based Detection of Zebras in Drone Imagery ／ Elia Bonetto, Aamir Ahmad
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二つは一つより良い：自律走行テストを改善するデジタルシブリング
複数の汎用シミュレータをデジタルシブリングとして組み合わせ、自律走行車のレーンキープ機能のテストにおいて、個々のシミュレータよりも故障予測精度が向上することを示した。
原題: Two is Better Than One: Digital Siblings to Improve Autonomous Driving Testing ／ Matteo Biagiola, Andrea Stocco, Vincenzo Riccio 他
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シミュレーションは自動運転をどう支援するか：Sim2real・デジタルツイン・並列知能のサーベイ
自動運転におけるシミュレーションと実世界のギャップ（リアリティギャップ）を埋めるため、sim2real・デジタルツイン・並列知能の3つのアプローチを整理し、アルゴリズム・モデル・シミュレータの最新動向と発展過程を概観したサーベイ論文。
原題: How Simulation Helps Autonomous Driving:A Survey of Sim2real, Digital Twins, and Parallel Intelligence ／ Xuemin Hu, Shen Li, Tingyu Huang 他
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ベイズ推論によるロボティクスシミュレーション用モデルのキャリブレーション
ロボティクスシミュレーションのモデル品質を向上させるため、ベイズ推論を用いたキャリブレーション手法を車両動力学モデルに適用し、その有効性を実証した。
原題: Using a Bayesian-Inference Approach to Calibrating Models for Simulation in Robotics ／ Huzaifa Mustafa Unjhawala, Ruochun Zhang, Wei Hu 他
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汎用ロボットへの道：生成的シミュレーションによる有望なパラダイム
大規模基盤モデルを活用して多様なタスク・シーン・訓練信号を自動生成する「生成的シミュレーション」という構想を提唱し、汎用ロボット実現への道筋を示したポジションペーパー。
原題: Towards Generalist Robots: A Promising Paradigm via Generative Simulation ／ Zhou Xian, Theophile Gervet, Zhenjia Xu 他
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草を透かして見る：支持面学習のためのセマンティック点群フィルタ
LiDAR点群とRGB画像から、草などの透過可能な植生を除去して真の支持面を推定するCNNベースのフィルタを提案し、四足歩行ロボットANYmalで検証した。
原題: Seeing Through the Grass: Semantic Pointcloud Filter for Support Surface Learning ／ Anqiao Li, Chenyu Yang, Jonas Frey 他
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情報ボトルネックの視点からsim-to-realギャップを埋める
sim-to-realギャップを情報ボトルネック問題として定式化し、履歴軌跡から特権知識表現を学習するHistorical Information Bottleneck (HIB)を提案。シミュレーションと実機実験で汎化性能の向上を実証した。
原題: Bridging the Sim-to-Real Gap from the Information Bottleneck Perspective ／ Haoran He, Peilin Wu, Chenjia Bai 他
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多環境自律走行のための多段階ダイナミクスモデリングフレームワーク
オフロード車両の複雑なダイナミクスを、限られた時間軸でLSTMを用いたハイブリッドモデルにより多段階予測するフレームワークを提案し、実時間で数百万の軌道予測を可能にした。
原題: A Multi-step Dynamics Modeling Framework For Autonomous Driving In Multiple Environments ／ Jason Gibson, Bogdan Vlahov, David Fan 他
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Sim2Real転移を備えた視覚ベース深層強化学習自動運転エージェント
視覚入力のみで車線維持と車間距離維持を同時に行う深層強化学習エージェントを提案し、シミュレーションから実車への転移性能を実証した。
原題: Vision-based DRL Autonomous Driving Agent with Sim2Real Transfer ／ Dianzhao Li, Ostap Okhrin
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地形を考慮したキノダイナミックモデルによる自律オフロードラリードライビング
車両の自己受容・外部受容情報から6自由度運動と接触力を予測する学習モデルを構築し、モデル予測パス積分制御と組み合わせてオフロード高速走行を実現した。
原題: Learning Terrain-Aware Kinodynamic Model for Autonomous Off-Road Rally Driving With Model Predictive Path Integral Control ／ Hojin Lee, Taekyung Kim, Jungwi Mun 他
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スタイル変換によるSim2Realフレームワーク：シミュレーションデータを用いたロボット超音波画像解析の効率的学習
スタイル変換とCNN+ViTモデルを組み合わせ、シミュレーション超音波画像のみで実世界のロボット超音波画像解析タスクを効率的に学習するSim2Realフレームワークを提案した。
原題: Style Transfer Enabled Sim2Real Framework for Efficient Learning of Robotic Ultrasound Image Analysis Using Simulated Data ／ Keyu Li, Xinyu Mao, Chengwei Ye 他
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複数歩行者を含むフォトリアル環境の高速プロトタイピングフレームワーク
Unreal EngineとAirSim上で歩行者と移動ロボットのフォトリアルなシナリオを簡単に生成できるフレームワークを開発し、多目標追跡のユースケースで有用性を示した。
原題: A Framework for Fast Prototyping of Photo-realistic Environments with Multiple Pedestrians ／ Sara Casao, Andrés Otero, Álvaro Serra-Gómez 他
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俊敏な視覚ベースドローンの飛行を学ぶ：シミュレーションから現実へ
深層センサーモーターポリシーを学習し、シミュレーションから実世界への転移に成功した手法を提示し、自律ドローンの俊敏性と堅牢性に関する未解決問題を議論する。
原題: Learning Agile, Vision-based Drone Flight: from Simulation to Reality ／ Davide Scaramuzza, Elia Kaufmann
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自動運転に向けた効果的なSim2Real転移を実現するプラットフォーム非依存の深層強化学習フレームワーク
プラットフォーム依存の知覚モジュールでタスク関連情報を抽出し、車線追従・追い越しエージェントをシミュレーションで訓練することで、異なるシミュレーション環境や実世界への転移を容易にするDRLフレームワークを提案した。
原題: A Platform-Agnostic Deep Reinforcement Learning Framework for Effective Sim2Real Transfer towards Autonomous Driving ／ Dianzhao Li, Ostap Okhrin
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インタラクティブ環境向けのスケーラブルなリアルタイム車両変形
低次元の連成車体モデルと非線形有限要素法を組み合わせ、位置ベースの陽的積分でリアルタイムに車両の衝突変形をシミュレーションする手法を提案。
原題: Scalable Real-Time Vehicle Deformation for Interactive Environments ／ Ben Kenwright
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非凸物体のGPUシミュレーションを効率化する局所クロップ衝突ネットワーク
非凸物体の衝突検出をデータ駆動型で行い、局所的な形状パターンを学習することでGPUシミュレータの効率を5〜10倍向上させた研究。
原題: Local object crop collision network for efficient simulation of non-convex objects in GPU-based simulators ／ Dongwon Son, Beomjoon Kim
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物理ロボット上でのダイナミクス考慮とリセット不要学習による品質多様性最適化
シミュレーションではなく実機の四足ロボット上で、ダイナミクスモデルと復帰ポリシーを用いたReset-Free QDにより、人手を介さず2時間で多様な行動レパートリーを学習し、迷路ナビゲーションで検証した。
原題: Quality-Diversity Optimisation on a Physical Robot Through Dynamics-Aware and Reset-Free Learning ／ Simón C. Smith, Bryan Lim, Hannah Janmohamed 他
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GPSセンシングを用いたフィールドナビゲーションのためのMPC政策設計におけるシミュレーションの活用
マルチフィジックスシミュレータChronoと自律研究テストベッドARTを組み合わせ、GPSベースの状態推定とMPC制御則を開発し、シミュレーションから実機への転移（Sim2Real）を実証した。
原題: Using simulation to design an MPC policy for field navigation using GPS sensing ／ Harry Zhang, Stefan Caldararu, Ishaan Mahajan 他
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Roll-Drop: 単一パラメータで観測ノイズに対応する
シミュレーション中のドロップアウトを用いて、展開時の観測ノイズに対するロバスト性を高めるRoll-Dropを提案し、Unitree A1で実機検証した。
原題: Roll-Drop: accounting for observation noise with a single parameter ／ Luigi Campanaro, Daniele De Martini, Siddhant Gangapurwala 他
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実時間シミュレーションの内在的ゆらぎによるSim-to-Realの促進：ロボットマニピュレーションの強化学習
市販シミュレータの実時間シミュレーションに内在する確率的ゆらぎ（RT-IS）を強化学習に活用し、従来のドメインランダム化より簡便かつ汎化性能の高いロボットマニピュレーションを実現した。
原題: Facilitating Sim-to-real by Intrinsic Stochasticity of Real-Time Simulation in Reinforcement Learning for Robot Manipulation ／ Ram Dershan, Amir M. Soufi Enayati, Zengjie Zhang 他
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AutoVRL: Sim-to-Real深層強化学習のための高忠実度自律地上車両シミュレータ
Bullet物理エンジン上に構築したオープンソースの高忠実度AGVシミュレータで、GPS・IMU・LiDAR・カメラを備え、深層強化学習によるsim-to-realポリシー転移を可能にする。
原題: AutoVRL: A High Fidelity Autonomous Ground Vehicle Simulator for Sim-to-Real Deep Reinforcement Learning ／ Shathushan Sivashangaran, Apoorva Khairnar, Azim Eskandarian
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トルクベース深層強化学習による二足歩行ロボットのタスク・ロボット非依存学習とSim-to-Real転移
位置制御ではなくトルク制御を行動空間に用いることで、パラメータ調整を減らしつつタスクやロボットに依存しない学習を実現し、実機サイズの二足歩行ロボットでトルクベース強化学習方策のSim-to-Real転移に初めて成功した。
原題: Torque-based Deep Reinforcement Learning for Task-and-Robot Agnostic Learning on Bipedal Robots Using Sim-to-Real Transfer ／ Donghyeon Kim, Glen Berseth, Mathew Schwartz 他
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深層強化学習による二足歩行ロボットの俊敏なサッカースキル獲得
低コスト小型ヒューマノイドロボットに深層強化学習を適用し、1対1サッカーをプレイする俊敏で安全な運動スキルをシミュレーションで学習させ、実機へゼロショット転移した。
原題: Learning Agile Soccer Skills for a Bipedal Robot with Deep Reinforcement Learning ／ Tuomas Haarnoja, Ben Moran, Guy Lever 他
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火星環境チャンバーにおける土壌評価のための熱画像とロボットナビゲーションへの応用
火星の低気圧環境を再現できる多目的環境チャンバーを用いて、地球と火星条件下での土壌の日周熱挙動を比較する枠組みを提案し、4種類の粒度の土壌サンプルで熱慣性と粒度の相関を実証した。
原題: Thermal Vision for Soil Assessment in a Multipurpose Environmental Chamber under Martian Conditions towards Robot Navigation ／ Raul Castilla-Arquillo, Anthony Mandow, Carlos J. Perez-del-Pulgar 他
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ロボットマニピュレーションのためのSim-to-Real密物体記述子の学習
シミュレーションと実世界のデータを画素単位で対応付ける密物体記述子を提案し、実世界訓練なしで未知物体や未知環境でのマニピュレーション性能を大幅に向上させた。
原題: Learning Sim-to-Real Dense Object Descriptors for Robotic Manipulation ／ Hoang-Giang Cao, Weihao Zeng, I-Chen Wu
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マルチモーダル潜在マップによる自律走行車のための深層ダイナミクスモデル改善
路面情報を潜在変数として地図に保持し、複数モダリティから更新する表面認識型ダイナミクスモデルを提案し、実車で走行性能の向上を示した。
原題: Improving Deep Dynamics Models for Autonomous Vehicles with Multimodal Latent Mapping of Surfaces ／ Johan Vertens, Nicolai Dorka, Tim Welschehold 他
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サイバーフィジカルシステムのシミュレーションと実機の整合性を評価するSysMLベース言語
シミュレーションと実機の部品共有度を定量評価するSysMLベースのモデリング言語SPSysMLを提案し、見守りロボット開発で整合性向上を実証した。
原題: A SysML-based language for evaluating the integrity of simulation and physical embodiments of Cyber-Physical systems ／ Wojciech Dudek, Narcis Miguel, Tomasz Winiarski
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非ホロノミックロボットのためのKoopmanベース代理モデル
差動駆動移動ロボットを対象に、拡張動的モード分解に基づく双線形代理モデルの近似精度とハイパーパラメータ依存性をシミュレーションと実験で分析し、データ効率の良い設計指針を示した。
原題: On Koopman-based surrogate models for non-holonomic robots ／ Lea Bold, Hannes Eschmann, Mario Rosenfelder 他
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