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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: 2022/11/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
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適応型ロボット応用のためのSim2Real把持姿勢推定
ドメインランダム化によるsim2real手法で実世界ギャップとデータ不足を克服し、実時間型と高精度型の2つの視覚ベース多物体把持姿勢推定モデルを提案。実機のピック&プレースでそれぞれ80%と96.67%の成功率を達成した。
原題: Sim2Real Grasp Pose Estimation for Adaptive Robotic Applications ／ Dániel Horváth, Kristóf Bocsi, Gábor Erdős 他
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AutoDRIVEシミュレータ 技術報告
小型自律走行車向けの、簡易・モジュール式・柔軟な疑似リアルシミュレータを提案し、センサやアクチュエータ、ROS連携ブリッジを実装した。
原題: AutoDRIVE Simulator -- Technical Report ／ Tanmay Vilas Samak, Chinmay Vilas Samak
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異種マルチロボットシステムの協調シミュレーション向け高信頼・低遅延同期ミドルウェア
ROS2とDDSを用いたマスターレスな同期ミドルウェアを開発し、GazeboとNS-3を連携させて異種マルチロボットの物理・ネットワーク協調シミュレーションを実現した。
原題: A Reliable and Low Latency Synchronizing Middleware for Co-simulation of a Heterogeneous Multi-Robot Systems ／ Emon Dey, Mikolaj Walczak, Mohammad Saeid Anwar 他
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RITA: 現実的なインタラクティブ交通流で運転シミュレータを強化
実世界データに基づく高忠実・多様・制御可能な交通流を生成し、自動運転戦略の評価とオンライン微調整を可能にする運転シミュレータ用モジュールRITAを提案。
原題: RITA: Boost Driving Simulators with Realistic Interactive Traffic Flow ／ Zhengbang Zhu, Shenyu Zhang, Yuzheng Zhuang 他
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様々な海底条件に対応した合成ソナー画像シミュレーションによる自動目標認識
Unreal Engineを用いて、サイドスキャンソナー画像に音響的に整合する水中物体画像を生成する手法を提案し、ATRや機械学習の訓練データとしての有用性を分析した。
原題: Synthetic Sonar Image Simulation with Various Seabed Conditions for Automatic Target Recognition ／ Jaejeong Shin, Shi Chang, Matthew Bays 他
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構造化ワールドモデルによるサンプル効率の良いロボット学習
布折り畳みタスクのシミュレーションで、RGB画像とキーポイント特徴の比較およびワールドモデルの有無が学習効率と性能に与える影響を検証した。
原題: Sample Efficient Robot Learning with Structured World Models ／ Tuluhan Akbulut, Max Merlin, Shane Parr 他
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OPT-Mimic: 最適化軌道の模倣による四足ロボットの動的動作
モデルベースの軌道最適化で生成した参照軌道を強化学習で模倣し、四足ロボットの動的動作をシミュレーションから実機へ転移させた研究。
原題: OPT-Mimic: Imitation of Optimized Trajectories for Dynamic Quadruped Behaviors ／ Yuni Fuchioka, Zhaoming Xie, Michiel van de Panne
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NeRF2Real：ニューラル放射輝度場を用いた視覚誘導二足歩行運動スキルのSim2Real転移
スマホで撮影した短い動画からNeRFでシーンの形状と新規視点画像を学習し、物理シミュレータ上で視覚ベースの二足歩行ロボットの全身ナビゲーションとボール押し方策を学習して実機に転移した。
原題: NeRF2Real: Sim2real Transfer of Vision-guided Bipedal Motion Skills using Neural Radiance Fields ／ Arunkumar Byravan, Jan Humplik, Leonard Hasenclever 他
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宇宙ドッキングとロボット近接操作のためのハイブリッドシミュレータ
実ロボットを用いて柔軟・冗長な宇宙ロボットの動的挙動を模擬するハイブリッドシミュレータを提案し、外乱やアクチュエータ動特性が再現性と接触安定性に与える影響を解析した。
原題: Hybrid Simulator for Space Docking and Robotic Proximity Operations ／ Farhad Aghili
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SeaDroneSim: 水上物体検出のための航空画像シミュレーション
海上の捜索救助を支援するため、任意の物体のセグメンテーションマスク付きのフォトリアルな航空画像データセットを生成できるシミュレータを提案し、合成データのみで実画像上のBlueROV検出において71 mAPを達成した。
原題: SeaDroneSim: Simulation of Aerial Images for Detection of Objects Above Water ／ Xiaomin Lin, Cheng Liu, Allen Pattillo 他
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シミュレーションを超えて：大規模自律走行車の堅牢性と回復力への道
自動運転開発におけるシミュレーション技術の現状を概観し、実世界運用に必要な堅牢性の構築とシミュレーション・実世界間のギャップを埋める手法、および継続的学習と実世界転移の課題を整理したサーベイ。
原題: Exiting the Simulation: The Road to Robust and Resilient Autonomous Vehicles at Scale ／ Richard Chakra
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3D LiDARデータのシーンプライアを学習する生成的レンジイメージング
LiDARのレンジ画像を生成するGANを提案し、微分可能なレイ・ドロップ効果を組み込むことで、ドメイン転送やアップサンプリング、復元、Sim2Realセマンティックセグメンテーションに応用した。
原題: Generative Range Imaging for Learning Scene Priors of 3D LiDAR Data ／ Kazuto Nakashima, Yumi Iwashita, Ryo Kurazume
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DeXtreme: シミュレーションから現実への俊敏なハンド内マニピュレーションの転移
強化学習で訓練した多指ハンドの巧みな操作方策と物体姿勢推定器を、シミュレーションから実機へ転移させ、視覚ベースの方策で既存手法を上回る再配向タスクを実現した。
原題: DeXtreme: Transfer of Agile In-hand Manipulation from Simulation to Reality ／ Ankur Handa, Arthur Allshire, Viktor Makoviychuk 他
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WorldGen：大規模生成シミュレータ
自動でフォトリアルな3Dシーンとアノテーションを大量生成するオープンソースフレームワークを提案し、オプティカルフローの評価で有効性を示した。
原題: WorldGen: A Large Scale Generative Simulator ／ Chahat Deep Singh, Riya Kumari, Cornelia Fermüller 他
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対称脚式ロボットのためのサンプル効率の良いダイナミクス学習：物理不変性と幾何対称性の活用
脚式ロボットの脚対称性や回転対称性などの幾何学的・物理的対称性をニューラルネットに組み込み、少ないデータで高精度なダイナミクスモデルを学習する手法を提案し、壁登りロボットの制御で有効性を示した。
原題: Sample Efficient Dynamics Learning for Symmetrical Legged Robots:Leveraging Physics Invariance and Geometric Symmetries ／ Jee-eun Lee, Jaemin Lee, Tirthankar Bandyopadhyay 他
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動力学拡張ニューラルオブジェクトの微分可能物理シミュレーション
NeRFなどの密度場で表現された物体の質量・慣性・摩擦を推定し、微分可能接触モデルでシミュレーションする手法を提案。実動画から石鹸の摩擦係数を学習し、ロボットアームによる操作軌道の最適化を実現した。
原題: Differentiable Physics Simulation of Dynamics-Augmented Neural Objects ／ Simon Le Cleac'h, Hong-Xing Yu, Michelle Guo 他
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RCareWorld：介護ロボットのための人間中心シミュレーション環境
介護現場の関係者の意見を取り入れ、移動制限のある被介護者や介護者の人間モデル、家庭環境、介護用ロボットを備えた物理・社会的介護ロボット向けシミュレーション世界を構築し、ベンチマークタスクと実機実験でその有効性を示した。
原題: RCareWorld: A Human-centric Simulation World for Caregiving Robots ／ Ruolin Ye, Wenqiang Xu, Haoyuan Fu 他
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ROS-PyBulletインターフェース：信頼性の高い接触シミュレーションと人間-ロボット相互作用のためのフレームワーク
信頼性の高い接触シミュレータPyBulletとROSを橋渡しするフレームワークを提案し、シミュレーション環境での人間-ロボット相互作用を支援する機能を提供する。
原題: ROS-PyBullet Interface: A Framework for Reliable Contact Simulation and Human-Robot Interaction ／ Christopher E. Mower, Theodoros Stouraitis, João Moura 他
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Midas: 交差のない摩擦接触を実現する多関節ロボティクスシミュレータ
IPCモデルに基づき、交差のない安定した摩擦接触を保証するロボティクスシミュレータMidasを開発し、高精度タスクでの検証と強化学習によるペグ挿入タスクへの応用を示した。
原題: Midas: A Multi-Joint Robotics Simulator with Intersection-Free Frictional Contact ／ Yunuo Chen, Minchen Li, Wenlong Lu 他
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フォトリアリスティック神経ドメインランダム化
ニューラルレンダリングを活用し、物理ベースのレイトレーシングを模倣するニューラルネットワーク群を学習することで、オンラインでフォトリアルな画像拡張を生成し、sim-to-realギャップを埋める手法を提案。
原題: Photo-realistic Neural Domain Randomization ／ Sergey Zakharov, Rares Ambrus, Vitor Guizilini 他
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共模倣：模倣による設計と行動の学習
報酬関数を使わずに、実演者の状態分布に合わせることでロボットの身体形状と行動方策を同時に獲得する共模倣手法を提案し、人間の歩行・ジョギング・キック動作をシミュレーション上のヒューマノイドに転移できることを示した。
原題: Co-Imitation: Learning Design and Behaviour by Imitation ／ Chang Rajani, Karol Arndt, David Blanco-Mulero 他
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深層強化学習による小型飛行ロボットの反転着陸：回転機動のトリガーと制御
深層強化学習と物理シミュレーションを用いて、任意の進入条件から小型飛行ロボットが堅牢に反転着陸するための制御方策を獲得し、ドメインランダム化によるsim-to-real転移と実験検証を行った。
原題: Inverted Landing in a Small Aerial Robot via Deep Reinforcement Learning for Triggering and Control of Rotational Maneuvers ／ Bryan Habas, Jack W. Langelaan, Bo Cheng
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ロボティクス向けカメラシミュレーションを強化するGANの評価
既存のGANでシミュレーション画像を強化し、都市環境のセマンティックセグメンテーションと屋内環境の物体検出においてsim-to-realギャップがどの程度縮まるかを定量評価した。
原題: Evaluating a GAN for enhancing camera simulation for robotics ／ Asher Elmquist, Radu Serban, Dan Negrut
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リアルなLiDARをシミュレートする学習手法
RGB画像から実LiDARの特徴（点の欠落や反射強度）を学習し、シミュレータの点群を実機に近づけるデータ駆動型パイプラインを提案。車両セグメンテーションで有効性を示した。
原題: Learning to Simulate Realistic LiDARs ／ Benoit Guillard, Sai Vemprala, Jayesh K. Gupta 他
日本語で読む → - 論文sim2realcs.SE
自律システムシミュレーションにおけるメタモルフィックテスト
ドローンの障害物検出・回避タスクをGazeboシミュレーションで実装し、メタモルフィックテストを適用して実装と回避アルゴリズムの特性や弱点を明らかにした。
原題: Metamorphic Testing in Autonomous System Simulations ／ Jubril Gbolahan Adigun, Linus Eisele, Michael Felderer
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知覚誤差モデルの適応的サンプリングによる稀な下流安全違反のテスト
知覚誤差モデルと状態依存の適応的重要度サンプリングを組み合わせ、シミュレーション上で実世界の知覚制御システムの稀な故障確率を効率的に評価する手法を提案した。
原題: Testing Rare Downstream Safety Violations via Upstream Adaptive Sampling of Perception Error Models ／ Craig Innes, Subramanian Ramamoorthy
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mc-mujoco: MuJoCo上でFSMコントローラを用いた関節ロボットのシミュレーション
MuJoCo物理シミュレータとmc-rtcロボット制御フレームワークを接続するオープンソースのインターフェースを開発し、HRP-5Pヒューマノイドの二足歩行と物体把持のFSMコントローラ例を実装・公開した。
原題: mc-mujoco: Simulating Articulated Robots with FSM Controllers in MuJoCo ／ Rohan P. Singh, Pierre Gergondet, Fumio Kanehiro
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Real-to-Sim: 学習ベースUKFによる疎データからのロボット残差誤差予測
ニューラルネットワークのパラメータをUnscented Kalman Filterで更新し、少ないデータから動力学モデルやシミュレータと実機の残差誤差を学習してリアルギャップを縮める手法を提案。
原題: Real-to-Sim: Predicting Residual Errors of Robotic Systems with Sparse Data using a Learning-based Unscented Kalman Filter ／ Alexander Schperberg, Yusuke Tanaka, Feng Xu 他
日本語で読む → - 論文飛行制御/sim2realロボティクス
大きく異なるクアッドコプターに適用可能な単一のホバリング近傍位置制御器の学習
質量・サイズ・モーター特性が大きく異なる機体や未知の外乱にオンライン適応できる単一のニューラルネット制御器をシミュレーションのみで学習し、実機2機体で検証した。
原題: Learning a Single Near-hover Position Controller for Vastly Different Quadcopters ／ Dingqi Zhang, Antonio Loquercio, Xiangyu Wu 他
日本語で読む → - 論文sim2real制御
サイバーフィジカルシステムの強化学習におけるSim2real転移と時間遅延の役割
出力に非整数倍の遅延があるとシステムは非マルコフ的になることを示し、効率的な強化学習のためのサンプリング手法を提案して、マルチロータUAVのシミュレーションで有効性を実証した。
原題: The Role of Time Delay in Sim2real Transfer of Reinforcement Learning for Cyber-Physical Systems ／ Mohamad Chehadeh, Igor Boiko, Yahya Zweiri
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