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: 2023/1/1 ／ 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
ロボットのハンド内観察と合成によるYOLO学習データの自動生成
ロボットが把持した物体を深度センサで観察・切り出し、背景と合成して学習データを自動生成し、YOLOv5x検出器を人手ラベルなしで訓練できることを示した。
原題: Automatically Prepare Training Data for YOLO Using Robotic In-Hand Observation and Synthesis ／ Hao Chen, Weiwei Wan, Masaki Matsushita 他
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Aquarium: ロボティクス応用のための完全微分可能な流体構造連成ソルバ
非圧縮性Navier-Stokes方程式を陰的Crank-Nicolson法と埋め込み境界法で解き、流体とロボットの連成を非線形最適化として定式化することで、状態とパラメータに対して完全に微分可能な2次元流体構造連成シミュレータを提案した。
原題: Aquarium: A Fully Differentiable Fluid-Structure Interaction Solver for Robotics Applications ／ Jeong Hun Lee, Mike Y. Michelis, Robert Katzschmann 他
日本語で読む → - 論文四足歩行/感情認識/sim2realロボティクス
e-Inu: 感情知能を持つ四足歩行ロボットのシミュレーション
強化学習とソフトウェア工学を組み合わせ、人間の感情を認識し、歩容生成や音声・画面上の表情で応答する四足ロボットを仮想シミュレーションした研究。
原題: e-Inu: Simulating A Quadruped Robot With Emotional Sentience ／ Abhiruph Chakravarty, Jatin Karthik Tripathy, Sibi Chakkaravarthy S 他
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Orbit: インタラクティブロボット学習環境のための統合シミュレーションフレームワーク
NVIDIA Isaac Simを基盤に、フォトリアルなシーンと高忠実度の剛体・変形体シミュレーションを備えたモジュール式ロボット学習フレームワークOrbitを提案。GPU並列化により強化学習やデモ収集を高速化し、16のロボット、4種のセンサ、20以上のベンチマークタスクを提供する。
原題: Orbit: A Unified Simulation Framework for Interactive Robot Learning Environments ／ Mayank Mittal, Calvin Yu, Qinxi Yu 他
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手のひらの中のNeRF：新視点合成によるロボティクスのための補正拡張
NeRFを使って視覚実演に合成ノイズを加え、追加の専門家監督なしにロボット把持方策を改善するオフライン拡張手法SPARTNを提案。
原題: NeRF in the Palm of Your Hand: Corrective Augmentation for Robotics via Novel-View Synthesis ／ Allan Zhou, Moo Jin Kim, Lirui Wang 他
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Sim2Realロボット対称紙折りのためのニューラル力多様体学習
物理シミュレーションと機械学習を組み合わせ、把持位置から紙に生じる外力を予測する深層ニューラルネットワークを訓練し、スライディングを防ぐ折り経路を生成する枠組みを提案した。
原題: Learning Neural Force Manifolds for Sim2Real Robotic Symmetrical Paper Folding ／ Andrew Choi, Dezhong Tong, Demetri Terzopoulos 他
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Sim-to-Real転移学習による高精度モデルフリー把持
ドメインランダム化とデータ拡張で大規模把持データセットを生成し、Sim-to-Real転移学習と把持最適化器を組み合わせて、未知物体を含む高精度なモデルフリー把持を実現した。
原題: Towards Precise Model-free Robotic Grasping with Sim-to-Real Transfer Learning ／ Lei Zhang, Kaixin Bai, Zhaopeng Chen 他
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シミュレーションに錨を下ろした学習によるオンザフライ適応
シミュレーションで訓練したRLエージェントを実世界データで微調整する際、シミュレーションの批評家を「設計意図の錨」として活用し、優先行動を保ちながら適応を可能にする手法を提案。レーシングクアッドロータで最大50%の消費電力削減を実現。
原題: Sim-Anchored Learning for On-the-Fly Adaptation ／ Bassel El Mabsout, Shahin Roozkhosh, Siddharth Mysore 他
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支援タスクにおける汎化を可能にする表現学習
ロボットが人間を支援するタスクでは、多様な人間の方策への汎化が課題となる。本研究は、人間方策の潜在表現を学習し、テスト時のインタラクションで適応させる手法を提案し、分布外の方策への汎化性能を評価した。
原題: Learning Representations that Enable Generalization in Assistive Tasks ／ Jerry Zhi-Yang He, Aditi Raghunathan, Daniel S. Brown 他
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ニューロシンボリックモデルの自然制約への適合保証
データ駆動モデルが物理法則などの既知の制約から一定距離以内に収まるよう、ニューラルガスで状態空間を分割し境界を保証する手法を提案。
原題: Guaranteed Conformance of Neurosymbolic Models to Natural Constraints ／ Kaustubh Sridhar, Souradeep Dutta, James Weimer 他
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自動運転LiDARシミュレーションにおける路面スプレー効果のモデリング
雨天時に車両が巻き上げるスプレーがLiDARに与える影響を、流体シミュレーションなしで再現するモデルを提案し、実世界データで検証した。
原題: Simulating Road Spray Effects in Automotive Lidar Sensor Models ／ Clemens Linnhoff, Dominik Scheuble, Mario Bijelic 他
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どこから始める？複雑環境への単純スキルの転移
環境のグラフ表現に基づくアフォーダンスモデルを導入し、配置時に最適化することで、事前に獲得した把持・配置スキルを未見の雑然とした制約環境へ衝突なく転移できるようにした。
原題: Where To Start? Transferring Simple Skills to Complex Environments ／ Vitalis Vosylius, Edward Johns
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仮想都市峡谷におけるGNSSマルチパス信号エミュレーションのためのオープンソースGazeboプラグイン
都市峡谷でのGNSSマルチパス誤差を再現するGazeboプラグインを開発し、香港の3D仮想環境で実データと比較して有効性を検証した。
原題: An Open-Source Gazebo Plugin for GNSS Multipath Signal Emulation in Virtual Urban Canyons ／ Kartik Anand Pant, Zhanpeng Yang, James M Goppert 他
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AutoDRIVE：自動運転研究と教育を強化する包括的で柔軟な統合デジタルツインエコシステム
自動運転とスマートシティ管理のための、ソフトウェアとハードウェアインザループ試験に対応したオープンなデジタルツインエコシステムを開発し、4つの応用例でその機能を示した。
原題: AutoDRIVE: A Comprehensive, Flexible and Integrated Digital Twin Ecosystem for Enhancing Autonomous Driving Research and Education ／ Tanmay Vilas Samak, Chinmay Vilas Samak, Sivanathan Kandhasamy 他
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仮想環境内車両（VVE）手法
実車の位置と姿勢を仮想世界に投影し、仮想センサ情報を実車に戻すことで、実車を動かしながら安全に自動運転アルゴリズムをテストする手法を提案。
原題: Vehicle in Virtual Environment (VVE) Method ／ Sukru Yaren Gelbal, Bilin Aksun-Guvenc, Levent Guvenc
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HERD：人間からロボットへの連続進化による模倣学習
人間の五指ロボットを徐々に商用ロボットへと進化させながら強化学習を行うことで、人間の実演から操作スキルを転移させる手法を提案した。
原題: HERD: Continuous Human-to-Robot Evolution for Learning from Human Demonstration ／ Xingyu Liu, Deepak Pathak, Kris M. Kitani
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複雑なインタラクティブ行動のためのカスケード合成残差学習
既存の制御ポリシーを再利用して複雑な行動を学習するCCRLフレームワークを提案し、Unitree A1ロボットで実機転移に成功した。
原題: Cascaded Compositional Residual Learning for Complex Interactive Behaviors ／ K. Niranjan Kumar, Irfan Essa, Sehoon Ha
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Phone2Proc: 混沌とした実世界に頑健なロボットを送り出す
スマホで10分スキャンした部屋の間取りを条件に多様な訓練シーンを自動生成し、実環境でのObjectNav成功率を34.7%から70.7%へ大幅に改善した。
原題: Phone2Proc: Bringing Robust Robots Into Our Chaotic World ／ Matt Deitke, Rose Hendrix, Luca Weihs 他
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NaRPA: 宇宙航行のためのナビゲーション・レンダリングパイプライン
宇宙機の画像観測を物理ベースでシミュレーションするレイトレーシングCGエンジンを開発し、ステレオ画像生成や微分可能レンダリングによる姿勢推定への応用を示した。
原題: NaRPA: Navigation and Rendering Pipeline for Astronautics ／ Roshan Thomas Eapen, Ramchander Rao Bhaskara, Manoranjan Majji
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空中自律性のためのスケーラブルなモジュール式合成データ生成
ドローン自律性向けに、シーンとデータの拡張を自動化するスクリプト可能なパイプラインを備えたスケーラブルな合成データ生成フレームワークASDAを提案。
原題: Scalable Modular Synthetic Data Generation for Advancing Aerial Autonomy ／ Mehrnaz Sabet, Praveen Palanisamy, Sakshi Mishra
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接地を伴う浮遊ベースロボットのための柔軟なMATLAB/Simulinkシミュレータ
MATLAB/Simulink上でマニピュレータや浮遊ベースロボットの剛体多体系をシミュレーションするオープンソースツールを開発し、物理エンジンや接地モデルを柔軟に編集可能にした。
原題: A Flexible MATLAB/Simulink Simulator for Robotic Floating-base Systems in Contact with the Ground ／ Nuno Guedelha, Venus Pasandi, Giuseppe L'Erario 他
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ART/ATK：ロボティクスと自動運転におけるsim-to-realギャップの評価・緩和のための研究プラットフォーム
シミュレーションと実機の両方で同じ自動運転アルゴリズムをテストできる、ソフトウェアと1/6スケール車両からなる研究プラットフォームを提案し、その有効性を実証した。
原題: ART/ATK: A research platform for assessing and mitigating the sim-to-real gap in robotics and autonomous vehicle engineering ／ Asher Elmquist, Aaron Young, Thomas Hansen 他
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全方向移動ロボットのモデリングとシミュレーション
全方向移動ロボットのモータ非線形性と全体挙動をモデル化し、速度応答を再現するシミュレーション手法を提案した。
原題: Omnidirectional robot modeling and simulation ／ Sandro Costa Magalhães, António Paulo Moreira, Paulo Costa
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Sim2Real画像変換がCARLAシミュレータの車線維持支援システムに与える影響
CARLAシミュレータの画像をDCLGANでリアルに変換し、車線維持支援システムの性能向上を評価した。
原題: Effects of Sim2Real Image Translation on Lane Keeping Assist System in CARLA Simulator ／ Jinu Pahk, Jungseok Shim, MinHyeok Baek 他
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MARSIM: LiDAR搭載UAV向けの軽量で点群リアルなシミュレータ
点群地図から深度画像を生成・補間してLiDAR計測を再現する軽量シミュレータを開発し、多様な実環境地図とROS連携を提供した。
原題: MARSIM: A light-weight point-realistic simulator for LiDAR-based UAVs ／ Fanze Kong, Xiyuan Liu, Benxu Tang 他
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デジタルツインを活用したシミュレーションから実世界への自動運転強化学習
デジタルツイン技術と転移学習を組み合わせ、シミュレーションで学習した強化学習制御器を実車へ段階的に転移し、初回展開から安全な経路追従ステアリング制御を実現した。
原題: Reinforcement Learning from Simulation to Real World Autonomous Driving using Digital Twin ／ Kevin Voogd, Jean Pierre Allamaa, Javier Alonso-Mora 他
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MoDA: 地図スタイル転送による身体性エージェントの自己教師ありドメイン適応
シミュレータで学習した視覚ナビゲーションエージェントを、正解ラベルなしでノイズの多い実環境に適応させる手法を提案。地図の空間的規則性を手がかりに、スタイル転送で生成した擬似クリーン地図で自己教師あり学習を行う。
原題: MoDA: Map style transfer for self-supervised Domain Adaptation of embodied agents ／ Eun Sun Lee, Junho Kim, SangWon Park 他
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ロボットシミュレーションのためのカメラモデル：各構成要素の重要性評価
ロボットシミュレーションにおけるカメラモデルの各要素（レンズ歪み、ノイズ、照明、レンダリング品質など）がsim-to-realギャップに与える影響を定量的に調査し、色・シーン・位置の大規模変化が局所的な特徴レベルのアーティファクトよりも大きな影響を与えることを示した。
原題: Camera simulation for robot simulation: how important are various camera model components? ／ Asher Elmquist, Radu Serban, Dan Negrut
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AutoDRIVE：自動運転・スマートシティ研究教育プラットフォーム
1/14スケールの自動運転車とシミュレータ・開発キットを統合し、自動駐車や交差点通過などのアルゴリズムを開発・検証できるオープンな研究教育プラットフォームを提案した。
原題: AutoDRIVE -- Technical Report ／ Tanmay Vilas Samak, Chinmay Vilas Samak
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共有制御検証のための移動車両マニピュレータシミュレータの開発
大型車両マニピュレータの協調制御を検証するため、MATLAB/SimulinkからC++ ROSノードを生成し、GUI・ステアリング・ジョイスティックを備えたリアルタイムシミュレータを開発した。
原題: Development of a Mobile Vehicle Manipulator Simulator for the Validation of Shared Control Concepts ／ Balint Varga, Selina Meier, Soeren Hohmann
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