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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: 2023/6/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
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堅牢な脚式ロボットにおける神経ダイナミクスの集団レベル解析
強化学習で訓練した脚式ロボットの制御器について、集団レベルの神経活動を計算神経科学の手法で解析し、歩行時のリカレント状態が低次元で構造化されていることや、脆弱な制御器が感覚入力に強く依存することを明らかにした。
原題: A Population-Level Analysis of Neural Dynamics in Robust Legged Robots ／ Eugene R. Rush, Christoffer Heckman, Kaushik Jayaram 他
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DeepTransition: 四足歩行の歩容遷移における生存性の重要性
深層強化学習とロボット工学を用いて、四足ロボットの歩容遷移が生存性（転倒回避）の向上によって引き起こされることを示し、平地と不連続地形での実験およびsim-to-real転移を実証した。
原題: DeepTransition: Viability Leads to the Emergence of Gait Transitions in Learning Anticipatory Quadrupedal Locomotion Skills ／ Milad Shafiee, Guillaume Bellegarda, Auke Ijspeert
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四足歩行ロボットを視覚障害者用ガイドロボットに転換：経路探索の形式化、インタラクションモデリング、安全機構
視覚障害者を案内する四足歩行ロボットの実現に向け、人間とガイドロボットのチームによる経路探索をMDPで形式化し、実インタラクションデータから「遅延ハーネス」モデルを構築、危険行動を予測・除去する安全機構を導入した。
原題: Transforming a Quadruped into a Guide Robot for the Visually Impaired: Formalizing Wayfinding, Interaction Modeling, and Safety Mechanism ／ J. Taery Kim, Wenhao Yu, Yash Kothari 他
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学習した地形想像による四足歩行ロボットの堅牢な復帰動作制御
地形を想像する学習手法を組み合わせ、階段や斜面などの複雑な環境でも四足歩行ロボットが素早く安全に転倒から復帰できる制御ポリシーを提案し、シミュレーションと実機で有効性を示した。
原題: Robust Recovery Motion Control for Quadrupedal Robots via Learned Terrain Imagination ／ I Made Aswin Nahrendra, Minho Oh, Byeongho Yu 他
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深層決定論的方策勾配法を用いた二足歩行ロボットの軟弱地盤歩行計画と制御
柔らかい土壌上を歩行する二足ロボットの制御に深層決定論的方策勾配法（DDPG）を適用し、沈み込みに対処しながら安定歩行を実現する手法を提案した。
原題: Soft Soil Gait Planning and Control for Biped Robot using Deep Deterministic Policy Gradient Approach ／ Gaurav Bhardwaj, Soham Dasgupta, N. Sukavanam 他
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SayTap: 自然言語から四足歩行を制御する
足の接地パターンを言語と歩行制御の橋渡しに使い、LLMの指示から多様な四足歩行を実機で実現する手法を提案。
原題: SayTap: Language to Quadrupedal Locomotion ／ Yujin Tang, Wenhao Yu, Jie Tan 他
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四足歩行ロボットによるビニヤード自律ナビゲーションのためのコンピュータビジョンに基づくリアルタイムウェイポイント生成
四足歩行ロボットHyQRealにアームと視覚センサを搭載し、コンピュータビジョンでブドウの木を検出してウェイポイントを生成、自律的に接近するナビゲーション手法を提案した。平均誤差21.5cmで動作するが、検出精度の向上が課題。
原題: Computer-Vision Based Real Time Waypoint Generation for Autonomous Vineyard Navigation with Quadruped Robots ／ Lee Milburn, Juan Gamba, Miguel Fernandes 他
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四足ロボットのための反応的着地制御
固有感覚のみを用いて、水平速度を持つ落下中に足位置を最適化し、四足ロボットの安定着地を実現する制御法を提案。
原題: Reactive Landing Controller for Quadruped Robots ／ Francesco Roscia, Michele Focchi, Andrea Del Prete 他
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全身MPCと最適領域選択による知覚型歩行
接触面選択の組合せ爆発を避けつつ、全身MPCでロボットの限界に近い歩行動作をリアルタイム生成する枠組みを提案し、不整地やICRA 2023四足歩行チャレンジで検証した。
原題: Perceptive Locomotion through Whole-Body MPC and Optimal Region Selection ／ Thomas Corbères, Carlos Mastalli, Wolfgang Merkt 他
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線形転送作用素を用いた脚式ロボットの不整地ナビゲーション
地形の走破性指標をペロン・フロベニウス作用素で密度空間に持ち上げ、凸最適化として不整地経路計画を解く手法を提案し、反復型プランナより走破しやすい経路が得られることを示した。
原題: Off-Road Navigation of Legged Robots Using Linear Transfer Operators ／ Joseph Moyalan, Andrew Zheng, Sriram S. K. S Narayanan 他
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自動運転のための軌跡データと外観データに基づく歩行者予測モデルの比較
歩行者の将来の動きを予測する際に、軌跡履歴のみを使う手法と外観情報も使う手法を比較し、外観情報の有効性を検証した。
原題: Comparison of Pedestrian Prediction Models from Trajectory and Appearance Data for Autonomous Driving ／ Anthony Knittel, Morris Antonello, John Redford 他
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モデルベース最適制御と強化学習の融合による多様な脚式ロコモーションの学習
有限時間最適制御で生成した参照動作を強化学習の模倣目標に用いることで、様々な速度・歩容に対応する頑健な脚式ロボット制御を実現した。
原題: RL + Model-based Control: Using On-demand Optimal Control to Learn Versatile Legged Locomotion ／ Dongho Kang, Jin Cheng, Miguel Zamora 他
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多脚による物質輸送：ノイズの多い地形での移動フレームワーク
情報伝送の原理に着想を得て、凹凸の多い「ノイズ」地形でもセンシングや制御なしに安定して移動できる多脚ロボットの枠組みを提案し、実験で実証した。
原題: Multi-legged matter transport: a framework for locomotion on noisy landscapes ／ Baxi Chong, Juntao He, Daniel Soto 他
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モデルベース最適制御からの運動模倣による脚ロボットの強化学習
モデルベース最適制御の参照軌道を模倣して脚ロボットの俊敏な運動を学習する強化学習手法MIMOCを提案し、Mini-CheetahやMIT Humanoidで有効性を示した。
原題: Reinforcement Learning for Legged Robots: Motion Imitation from Model-Based Optimal Control ／ AJ Miller, Shamel Fahmi, Matthew Chignoli 他
日本語で読む → - 論文歩行者予測ロボティクス
センシング不確かさ下での深層アンサンブルによる歩行者軌道予測
ノイズを含むセンサ計測から歩行者の将来軌道を予測するため、知覚と予測の不確かさを同時に扱うエンコーダ・デコーダ型深層アンサンブルを提案し、従来のベイズ近似手法より頑健な予測が得られることを示した。
原題: Pedestrian Trajectory Forecasting Using Deep Ensembles Under Sensing Uncertainty ／ Anshul Nayak, Azim Eskandarian, Zachary Doerzaph 他
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生体模倣ニューラルネットワークと内在的リズム性を用いた四足歩行の学習
脊髄のリズム生成回路（CPG）を微分可能なネットワークとして再定式化し、MLPと共に強化学習することで、不整地を盲歩行でき外乱にも耐える四足歩行方策を獲得した。
原題: Learning Quadruped Locomotion using Bio-Inspired Neural Networks with Intrinsic Rhythmicity ／ Chuanyu Yang, Can Pu, Tianqi Wei 他
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個人適応可能な男女歩行者SAFER人体モデルの開発と全身検証
画像位置合わせベースのメッシュモーフィングで個人適応できる男女歩行者人体モデルを開発し、屍体実験との比較で衝突時の軌跡と頭部運動を再現できることを示した。
原題: Development and Whole-Body Validation of Personalizable Female and Male Pedestrian SAFER Human Body Models ／ Natalia Lindgren, Qiantailang Yuan, Bengt Pipkorn 他
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マニピュレータを尾として活用：脚式ロコモーションの動的安定性向上
脚式ロボットの腕を尾のように使うことで、高速旋回や外乱下での安定性を高める強化学習手法を提案。自由度を段階的に解放する訓練法で効率的に学習し、シミュレーションと実機で有効性を確認。
原題: Manipulator as a Tail: Promoting Dynamic Stability for Legged Locomotion ／ Huang Huang, Antonio Loquercio, Ashish Kumar 他
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Barkour：四足ロボットの動物レベル敏捷性を測るベンチマーク
犬のアジリティ競技に着想を得た障害物コース「Barkour」を提案し、強化学習とTransformerベースの汎用歩行ポリシーで犬の半分の速度で完走できることを示した。
原題: Barkour: Benchmarking Animal-level Agility with Quadruped Robots ／ Ken Caluwaerts, Atil Iscen, J. Chase Kew 他
日本語で読む → - 論文歩行q-bio.NC
データ適合から発見へ：強化学習による運動制御の神経ダイナミクスの解釈
強化学習で歩行を学習した仮想ロボットのリカレントニューラルネットワークを解析し、霊長類の歩行・サイクリング実験で見られる神経活動の構造（軌道の絡まり回避や速度軸）を再現していることを示した。
原題: From Data-Fitting to Discovery: Interpreting the Neural Dynamics of Motor Control through Reinforcement Learning ／ Eugene R. Rush, Kaushik Jayaram, J. Sean Humbert
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伸縮脚を備えた四足歩行ロボットによる難地形移動の効率化
各脚の膝と足の間に伸縮関節を追加した四足ロボットの歩行方策を強化学習で訓練し、難地形での移動効率が向上することを示した。
原題: Enhancing Efficiency of Quadrupedal Locomotion over Challenging Terrains with Extensible Feet ／ Lokesh Kumar, Sarvesh Sortee, Titas Bera 他
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Trace and Pace: 誘導拡散による制御可能な歩行者アニメーション
誘導拡散モデルで歩行者の軌道を生成し、物理ベースのヒューマノイド制御と組み合わせて、目標地点や速度、群集を考慮した全身アニメーションを実現した研究。
原題: Trace and Pace: Controllable Pedestrian Animation via Guided Trajectory Diffusion ／ Davis Rempe, Zhengyi Luo, Xue Bin Peng 他
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経験転移による俊敏な移動スキルの学習と適応
既存の制御器から経験を転移して強化学習を加速し、脚ロボットの俊敏な跳躍や二足歩行移動、環境適応を実現した。
原題: Learning and Adapting Agile Locomotion Skills by Transferring Experience ／ Laura Smith, J. Chase Kew, Tianyu Li 他
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実環境で頑健・俊敏・自然な脚式移動スキルの学習
実動物の運動データを用いた敵対的学習を教師-生徒パイプラインに組み込み、四足ロボットが階段や岩場など難所を固有受容感覚のみで頑健かつ俊敏に歩行できるようにした。
原題: Learning Robust, Agile, Natural Legged Locomotion Skills in the Wild ／ Yikai Wang, Zheyuan Jiang, Jianyu Chen
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尾部剛性がスプローリング四足歩行に与える影響
ケーブル駆動の可変剛性テールをスプローリング四足ロボットに搭載し、不整地歩行や登坂性能が剛性テールやテールなしの場合より向上することを示した研究。
原題: The Effect of Tail Stiffness on a Sprawling Quadruped Locomotion ／ Josh Buckley, Yasemin Ozkan-Aydin
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不整地を歩行する知覚的二足歩行の学習
ノイズを含む外界センサ情報から地形の内部信念を構築し、不整地を安定して歩行できる二足歩行コントローラを学習する手法を提案した。
原題: Learning Perceptive Bipedal Locomotion over Irregular Terrain ／ Bart van Marum, Matthia Sabatelli, Hamidreza Kasaei
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絡まりの中を歩くための固有感覚と反応戦略
脚の絡まりを固有感覚で検知し、遊脚期に絡みを解く反応戦略を提案。実験室で16回中14回成功し、屋外環境でも有効性を示した。
原題: Proprioception and reaction for walking among entanglements ／ Justin K. Yim, Jiming Ren, David Ologan 他
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再構成可能な足設計・マルチモーダル接触センシング・地形分類を統合した二足歩行
生物に倣った足裏センサ群と地形分類を組み合わせ、足の関節を制御して不整地での接地と安定性を高める二足歩行フレームワークを提案した。
原題: Integrating Reconfigurable Foot Design, Multi-modal Contact Sensing, and Terrain Classification for Bipedal Locomotion ／ Ted Tyler, Vaibhav Malhotra, Adam Montague 他
日本語で読む → - 論文歩行ロボティクス
リアルタイム起き上がり動作生成
倒れた状態から二足キャラクターが物理的に妥当な起き上がり動作をリアルタイムで生成する低次元コントローラを提案。
原題: Real-Time Character Rise Motions ／ Ben Kenwright
日本語で読む → - 論文歩行/Sim2Realロボティクス
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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