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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: 2023/3/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
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GaPT: オンライン回帰のためのガウス過程ツールキットとクアッドローター動力学学習への応用
ガウス過程を状態空間形式に変換して線形時間で回帰を行うツールキットGaPTを提案し、クアッドローターの動力学学習において従来法より高速で組込み環境でもリアルタイム動作することを示した。
原題: GaPT: Gaussian Process Toolkit for Online Regression with Application to Learning Quadrotor Dynamics ／ Francesco Crocetti, Jeffrey Mao, Alessandro Saviolo 他
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協調シミュレーションツインによる移動ロボットの制御と自律性
計算資源が限られた移動ロボットに対し、遠隔のシミュレーションエージェントが自律ナビゲーションを行い、実機が追従する協調シミュレーションツイン手法を提案し、その有効性を実験で示した。
原題: Mobile Robot Control and Autonomy Through Collaborative Simulation Twin ／ Nazish Tahir, Ramviyas Parasuraman
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点群からの人からロボットへの受け渡し学習
人間からロボットへの物体受け渡しを点群入力から学習する初のフレームワークを提案し、シミュレーションと実機で性能向上を示した。
原題: Learning Human-to-Robot Handovers from Point Clouds ／ Sammy Christen, Wei Yang, Claudia Pérez-D'Arpino 他
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Sim-to-Real強化学習による双腕ブロック組み立て
シミュレーションで強化学習した双腕ロボットの制御方策を実機に転移し、磁気ブロックをU字に組み立てるタスクを人手デモなしで実現した。
原題: Bi-Manual Block Assembly via Sim-to-Real Reinforcement Learning ／ Satoshi Kataoka, Youngseog Chung, Seyed Kamyar Seyed Ghasemipour 他
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GRADE: Isaac Simを用いたロボティクス研究のためのリアルで動的な環境生成
NVIDIA Isaac Sim上に構築したカスタマイズ可能なフレームワークGRADEを提案し、動的環境での合成データ収集と実験再現を可能にした。ドローンで収集した合成データセットで検出・セグメンテーションモデルを学習し、sim-to-realギャップを埋める。
原題: GRADE: Generating Realistic And Dynamic Environments for Robotics Research with Isaac Sim ／ Elia Bonetto, Chenghao Xu, Aamir Ahmad
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浮力支援脚ロボットのシミュレーション・実機転移のための残差物理学習とシステム同定
浮力支援軽量脚ロボットBALLUの実機制御に向け、アクチュエータの非線形ダイナミクスをシステム同定し、強化学習で残差物理をモデル化するEnvMimicを提案。シミュレータ精度を高め、歩行・旋回方策の実機転移を実現した。
原題: Residual Physics Learning and System Identification for Sim-to-real Transfer of Policies on Buoyancy Assisted Legged Robots ／ Nitish Sontakke, Hosik Chae, Sangjoon Lee 他
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計測不確かさ下でのUAV障害物回避のためのSim-to-Real深層強化学習
センサノイズがある環境でUAVの経路追従と障害物回避を行う深層強化学習エージェントを訓練し、シミュレーションから実機へそのまま転送して有効性を検証した。
原題: Sim-to-Real Deep Reinforcement Learning based Obstacle Avoidance for UAVs under Measurement Uncertainty ／ Bhaskar Joshi, Dhruv Kapur, Harikumar Kandath
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後知恵状態：シミュレーションと実タスク要素の融合による効率的な強化学習
複雑なダイナミクスを持つロボットタスクを効率的に学習するため、タスクを単純な要素と複雑な要素に分解し、単純な部分をシミュレーションで仮想生成して後知恵的にデータを増やす手法HiSを提案。卓球タスクで有効性を実証。
原題: Hindsight States: Blending Sim and Real Task Elements for Efficient Reinforcement Learning ／ Simon Guist, Jan Schneider, Alexander Dittrich 他
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Tube MPCガイド付きデータ拡張によるロバストで適応的な方策の効率的深層学習
MPCから模倣学習でロバスト方策を学ぶ際に、低次元の環境表現を条件付けすることで、マルチロータの適応的な位置・姿勢制御方策を約1.3時間で効率的に学習できる手法を提案した。
原題: Efficient Deep Learning of Robust, Adaptive Policies using Tube MPC-Guided Data Augmentation ／ Tong Zhao, Andrea Tagliabue, Jonathan P. How
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PAC-NeRF：物理拡張連続体ニューラル放射場による形状未知のシステム同定
多視点動画から物体の形状と物理パラメータを同時推定するため、連続体力学の保存則に従うハイブリッドEuler-Lagrange表現のNeRFを提案し、弾性体・砂・流体など多様な材料で有効性を示した。
原題: PAC-NeRF: Physics Augmented Continuum Neural Radiance Fields for Geometry-Agnostic System Identification ／ Xuan Li, Yi-Ling Qiao, Peter Yichen Chen 他
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衝突は一度だけ：自律惑星着陸のためのリアルタイムsim-to-real危険地形検出と分類のための物体検出改善
シミュレーションで訓練し実世界データ不要の教師なしドメイン適応を用いて、宇宙機の自律着陸における危険地形をリアルタイムで検出・分類する深層学習手法YOCOを提案した。
原題: You Only Crash Once: Improved Object Detection for Real-Time, Sim-to-Real Hazardous Terrain Detection and Classification for Autonomous Planetary Landings ／ Timothy Chase, Chris Gnam, John Crassidis 他
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空気圧ソフトロボットの3D固有感覚センシングに向けたゼロショットSim-to-Real転移学習
空気圧ソフトロボットの全形状を内蔵カメラで推定するため、高忠実度点群を生成するシミュレーション環境を構築し、実機へのゼロショット転移を実現した研究。
原題: Toward Zero-Shot Sim-to-Real Transfer Learning for Pneumatic Soft Robot 3D Proprioceptive Sensing ／ Uksang Yoo, Hanwen Zhao, Alvaro Altamirano 他
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Cosys-AirSim：複雑な産業応用に向けて拡張されたリアルタイムシミュレーションフレームワーク
オープンソースのAirSimを拡張し、新しいセンサモダリティや車両タイプ、手続き的に変更可能な物体を含むリアルな環境生成を可能にしたシミュレーションフレームワークを提案し、SLAMや自律ナビゲーション、転移学習などの産業応用事例を示した。
原題: Cosys-AirSim: A Real-Time Simulation Framework Expanded for Complex Industrial Applications ／ Wouter Jansen, Erik Verreycken, Anthony Schenck 他
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実世界のマーブルランを解くための探索戦略の学習
混合エキスパート方策で複数の確率的戦略を探索し、実機のマーブルラン課題で効率的なsim2real適応を実現した。
原題: Learning Exploration Strategies to Solve Real-World Marble Runs ／ Alisa Allaire, Christopher G. Atkeson
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ABatRe-Sim: 自動バッテリーリサイクルのための包括的シミュレーションフレームワーク
使用済みリチウムイオン電池の自動リサイクル研究を促進するため、ROS/Gazebo上で動作するオープンソースのロボットシミュレータを開発し、認識・計画・制御のベンチマークを構築した。
原題: ABatRe-Sim: A Comprehensive Framework for Automated Battery Recycling Simulation ／ Huanqing Wang, Kaixiang Zhang, Keyi Zhu 他
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変形可能な線状物体の物理ベースロボット配置のためのSim2Realニューラル制御
弾性ロッドを様々なパターンで基板上に正確に配置するため、機械学習・スケーリング解析・物理シミュレーションを組み合わせた物理ベースのニューラル制御器を開発し、摩擦や材料特性に頑健な制御を実現した。
原題: Sim2Real Neural Controllers for Physics-based Robotic Deployment of Deformable Linear Objects ／ Dezhong Tong, Andrew Choi, Longhui Qin 他
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自動運転向け高精度モデルのリアルタイムレンダリング技術開発
自動運転シミュレーション用の高精度3D駐車場モデルのレンダリング品質を改善するシステムを開発し、その品質を評価した。
原題: Development of Real-time Rendering Technology for High-Precision Models in Autonomous Driving ／ Zhang Wencheng, Wang Chengyi
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最大座標系におけるマルチボディダイナミクスの変分積分法とグラフベース解法
等号・不等号制約を持つ機械システムを最大座標で定式化し、変分積分法とスパース性を活かしたグラフベース解法を組み合わせたシミュレータを開発した。歩行ロボットや外骨格の例で、物理精度と数値的頑健性の向上を示した。
原題: Variational Integrators and Graph-Based Solvers for Multibody Dynamics in Maximal Coordinates ／ Jan Brüdigam, Stefan Sosnowski, Zachary Manchester 他
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NeuronsGym：Sim2Realポリシー学習のためのハイブリッドフレームワークとベンチマーク
ロボットタスクのポリシー学習向けに、シミュレーションと実機を組み合わせたハイブリッドフレームワークNeuronsGymを提案し、ナビゲーションと対戦タスクのベンチマークを構築した。
原題: NeuronsGym: A Hybrid Framework and Benchmark for Robot Tasks with Sim2Real Policy Learning ／ Haoran Li, Shasha Liu, Mingjun Ma 他
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DDCNN：シミュレーションから実環境へのUAV故障診断を実現する有望な手法
シミュレーションと実環境のギャップを差分特徴とドメイン適応で埋め、実飛行でのプロペラ故障診断精度を52.9%から99.1%に向上させた。
原題: DDCNN: A Promising Tool for Simulation-To-Reality UAV Fault Diagnosis ／ Wei Zhang, Shanze Wang, Junjie Tong 他
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マニピュレーションのためのSim-and-Real強化学習：コンセンサスベースのアプローチ
シミュレータと実世界の両方でエージェントを訓練し、コンセンサスに基づいて最適方策を統合する深層強化学習アルゴリズムを提案し、ピックアンドプレース作業で性能を検証した。
原題: Sim-and-Real Reinforcement Learning for Manipulation: A Consensus-based Approach ／ Wenxing Liu, Hanlin Niu, Wei Pan 他
日本語で読む → - 論文UAV/群制御/sim2realロボティクス
実環境の屋内・屋外研究を支えるモジュラー型UAVハードウェアプラットフォーム群
アクチュエータ・センサ・フレームを柔軟に組み替えられるモジュラー設計の自律UAVプラットフォーム群を提案し、屋内・屋外の多様な実機実験でその有効性を示した。
原題: MRS Modular UAV Hardware Platforms for Supporting Research in Real-World Outdoor and Indoor Environments ／ Daniel Hert, Tomas Baca, Pavel Petracek 他
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ForestAlign: 森林構造に基づくマルチビューTLS・ALS点群の自動位置合わせ
森林の地上レーザー(TLS)と航空レーザー(ALS)点群を、構造の複雑さに応じて段階的に位置合わせするターゲットレス・全自動の手法を提案し、TLS間・TLS-ALS間で高精度な整合を実現した。
原題: ForestAlign: Automatic Forest Structure-based Alignment for Multi-view TLS and ALS Point Clouds ／ Juan Castorena, L. Turin Dickman, Adam J. Killebrew 他
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オンボードセンシングによる角度可変の狭い隙間を通過する俊敏飛行の学習
単眼カメラのみを搭載したドローンが、未知で傾いた狭い隙間を強化学習で通り抜けるための学習フレームワークを提案し、sim2real転移により実機で84.51%の成功率を達成した。
原題: Learning Agile Flights through Narrow Gaps with Varying Angles using Onboard Sensing ／ Yuhan Xie, Minghao Lu, Rui Peng 他
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動的シンプレックス：自律サイバーフィジカルシステムにおける安全性と性能の両立
安全性と性能を両立するため、安全コントローラと高性能コントローラ間の双方向切替をオンラインで行う動的シンプレックス戦略を提案し、CARLAで評価した。
原題: Dynamic Simplex: Balancing Safety and Performance in Autonomous Cyber Physical Systems ／ Baiting Luo, Shreyas Ramakrishna, Ava Pettet 他
日本語で読む → - 論文sim2real機械学習
環境をまたぐゼロショットSim2Real適応
実世界でシミュレーション方策を模倣する逆行動変換（RAT）を学習し、単一環境から新環境へゼロショット適応を実現する手法を提案。
原題: Zero-shot Sim2Real Adaptation Across Environments ／ Buddhika Laknath Semage, Thommen George Karimpanal, Santu Rana 他
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物理センサ観測によるグラフネットワークシミュレータのグラウンディング
点群データを活用してグラフネットワークシミュレータを実世界観測に接地させ、変形物体のメッシュ状態を長期にわたり高精度に予測する手法を提案。
原題: Grounding Graph Network Simulators using Physical Sensor Observations ／ Jonas Linkerhägner, Niklas Freymuth, Paul Maria Scheikl 他
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AdaptSim: タスク駆動型シミュレーション適応によるSim-to-Real転移
実環境でのタスク性能を直接最適化するため、シミュレーションのパラメータ分布をメタ学習と実データで反復的に適応させるSim-to-Real転移フレームワークを提案。
原題: AdaptSim: Task-Driven Simulation Adaptation for Sim-to-Real Transfer ／ Allen Z. Ren, Hongkai Dai, Benjamin Burchfiel 他
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深層学習によるUAVプロペラ故障のシミュレーション・実機間診断
シミュレーションで学習した深層学習モデルをドメイン適応と新特徴量で実機ドローンのプロペラ故障診断に応用し、96%の精度を達成した。
原題: Simulation-to-reality UAV Fault Diagnosis with Deep Learning ／ Wei Zhang, Junjie Tong, Fang Liao 他
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ロボティクス系の離散対称性：群論とデータ駆動による解析
脚・遊泳・飛行ロボットの形態対称性を群論で定式化し、データ拡張と同変ニューラルネットで活用することでサンプル効率・汎化性能を向上させる枠組みを提案した。
原題: On discrete symmetries of robotics systems: A group-theoretic and data-driven analysis ／ Daniel Ordonez-Apraez, Mario Martin, Antonio Agudo 他
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