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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: 2022/9/1 ／ 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ロボティクス
DAVE: 汎用水中ロボティクスシミュレータに向けた水中仮想環境
水中ロボット・センサ・環境のためのオープンソースシミュレーション基盤DAVEを提案し、DVLやマルチビームソナー、海流などの要素を実装してその有用性を示した。
原題: DAVE Aquatic Virtual Environment: Toward a General Underwater Robotics Simulator ／ Mabel M. Zhang, Woen-Sug Choi, Jessica Herman 他
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Rmagine: モバイルロボットの組み込みハードウェア上でポリゴンマップの3D距離センサをレイトレーシングによりシミュレーション
三角形メッシュ環境マップ上で任意の距離センサをロボット搭載の組み込みハードウェア上で直接レイトレーシングによりシミュレーションする軽量ライブラリRmagineを提案。
原題: Rmagine: 3D Range Sensor Simulation in Polygonal Maps via Raytracing for Embedded Hardware on Mobile Robots ／ Alexander Mock, Thomas Wiemann, Joachim Hertzberg
日本語で読む → - 論文LiDARオドメトリ/sim2realロボティクス
KISS-ICP: ポイントツーポイントICPの再評価 — 正しく行えばシンプル・高精度・頑健な位置合わせ
LiDAR点群のみを用い、適応的閾値・ロバストカーネル・運動補償・サブサンプリングを組み合わせたシンプルなポイントツーポイントICPによるオドメトリ手法を提案し、IMUなしで様々な環境・センサで最先端性能を達成した。
原題: KISS-ICP: In Defense of Point-to-Point ICP -- Simple, Accurate, and Robust Registration If Done the Right Way ／ Ignacio Vizzo, Tiziano Guadagnino, Benedikt Mersch 他
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OysterSim: カキ礁モニタリングを強化する水中シミュレーション
カキ礁モニタリング用のフォトリアルな水中シミュレーション環境を構築し、ROVの位置情報や複数センサデータを含む画像データセットを生成するベンチマークを提案した。
原題: OysterSim: Underwater Simulation for Enhancing Oyster Reef Monitoring ／ Xiaomin Lin, Nitesh Jha, Mayank Joshi 他
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順動力学に基づくデカルト運動制御による軌道上インタラクションのエミュレーション
地上のロボットマニピュレータで軌道上のサービス・組立作業を再現するため、仮想順動力学モデルによるデカルト運動制御と軌道力学シミュレータを組み合わせた制御フレームワークを提案し、自由浮遊衛星運動と衝突インタラクションの2シナリオで検証した。
原題: Emulating On-Orbit Interactions Using Forward Dynamics Based Cartesian Motion ／ Mohatashem Reyaz Makhdoomi, Vivek Muralidharan, Kuldeep R. Barad 他
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微分可能物理エンジンによるケーブル駆動ロボット制御のReal2Sim2Real転移
テンセグリティロボットの実機データから微分可能物理エンジンを訓練し、シミュレーションで歩行方策を獲得して実機に転移するReal2Sim2Real手法を提案した。
原題: Real2Sim2Real Transfer for Control of Cable-driven Robots via a Differentiable Physics Engine ／ Kun Wang, William R. Johnson, Shiyang Lu 他
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シミュレーションと現実のギャップを回避：スーパーバイザを用いたオンライン強化学習
モデルベースの安全スーパーバイザを併用し、シミュレーション訓練なしで実車両の強化学習をオンラインで安全に行う手法を提案し、シミュレーション学習より高性能な運転を実現した。
原題: Bypassing the Simulation-to-reality Gap: Online Reinforcement Learning using a Supervisor ／ Benjamin David Evans, Johannes Betz, Hongrui Zheng 他
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選択の前に定量化：ロバスト強化学習のための能動的ダイナミクス選好
強化学習において、サンプルしたシステムパラメータの情報量と密度を定量化し、情報量が高く密度が低いパラメータを能動的に選ぶことで、過度に保守的にならずロバストな方策を学習する手法を提案した。
原題: Quantification before Selection: Active Dynamics Preference for Robust Reinforcement Learning ／ Kang Xu, Yan Ma, Wei Li
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CycleGANと力制御による視覚入力ロボット組立のSim-to-Real転移
シミュレーションで学習した視覚ベースの組立タスクを、CycleGANによるドメイン適応と力制御の転移で実機のペグ挿入に適用した研究。
原題: Sim-to-Real Transfer of Robotic Assembly with Visual Inputs Using CycleGAN and Force Control ／ Chengjie Yuan, Yunlei Shi, Qian Feng 他
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Peano-HASELで駆動するテザー付きマルチマテリアル軟体遊泳ロボットの平面モデリングとsim-to-real
静電アクチュエータを備えた軟体遊泳ロボットを迅速に設計・製造する手法を提案し、微分可能シミュレーションで実機の変形を再現して電圧・周波数と遊泳速度の関係を実験的に検証した。
原題: Planar Modeling and Sim-to-Real of a Tethered Multimaterial Soft Swimmer Driven by Peano-HASELs ／ Stephan-Daniel Gravert, Mike Y. Michelis, Simon Rogler 他
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反応型シミュレーションにおける閉ループ安定性の分析と向上
自動運転の反応型シミュレーションが数ステップで不安定になる問題を分析し、運動学的車両モデルを組み込むことで閉ループ安定性を改善する手法を提案した。
原題: Analyzing and Enhancing Closed-loop Stability in Reactive Simulation ／ Wei-Jer Chang, Yeping Hu, Chenran Li 他
日本語で読む → - 論文能動センシング/マニピュレーション/sim2realロボティクス
未知の雑然環境におけるロボットの能動的ニューラルセンシングと計画
ロボットマニピュレータが手持ちカメラで能動的に視点を選び、最小限の観測で未知の雑然環境を再構成する手法を提案し、sim-to-real転移で実環境の狭いキャビネット内の物体形状復元に成功した。
原題: Robot Active Neural Sensing and Planning in Unknown Cluttered Environments ／ Hanwen Ren, Ahmed H. Qureshi
日本語で読む → - 論文sim2real画像認識
6IMPOSE: ロボット把持のための6D姿勢推定におけるリアルギャップの橋渡し
Blenderで合成RGBDデータを生成し、YOLO-V4と高速化PVN3Dを組み合わせたリアルタイム6D姿勢推定により、実環境でのロボット把持成功率87%を達成したフレームワーク。
原題: 6IMPOSE: Bridging the Reality Gap in 6D Pose Estimation for Robotic Grasping ／ Hongpeng Cao, Lukas Dirnberger, Daniele Bernardini 他
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AG2U：不確実性下での自律的な整地
不確実な自己位置推定のもとで整地作業を行うためのシミュレーション環境と実機プロトタイプを構築し、POMDPとして定式化して強化学習エージェントを訓練した。
原題: AG2U -- Autonomous Grading Under Uncertainties ／ Yakov Miron, Yuval Goldfracht, Chana Ross 他
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CathSim: 血管内治療のためのオープンソースシミュレータ
血管内カテーテル操作を自律ロボットで行うための機械学習研究を加速する、高忠実度なカテーテル・大動脈モデルとリアルタイム力覚を備えたオープンソースシミュレータを開発し、強化学習タスクで有効性を検証した。
原題: CathSim: An Open-source Simulator for Endovascular Intervention ／ Tudor Jianu, Baoru Huang, Mohamed E. M. K. Abdelaziz 他
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メタバースにおける実世界デバイスとデジタルモデル同期のためのサンプリング・通信・予測の協調設計
メタバース上で実世界のロボットアームとそのデジタルモデルを同期させるため、サンプリング・通信・予測を協調設計する強化学習フレームワークを提案し、通信負荷と追従誤差のトレードオフを改善した。
原題: Sampling, Communication, and Prediction Co-Design for Synchronizing the Real-World Device and Digital Model in Metaverse ／ Zhen Meng, Changyang She, Guodong Zhao 他
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MoCapAct: シミュレーション人型制御のためのマルチタスクデータセット
シミュレーション人型ロボットが3時間以上のモーションキャプチャを追従できる高品質なエージェントとそのロールアウトを収録したデータセットMoCapActを公開し、階層型ポリシーの学習や下流タスクへの再利用が可能であることを示した。
原題: MoCapAct: A Multi-Task Dataset for Simulated Humanoid Control ／ Nolan Wagener, Andrey Kolobov, Felipe Vieira Frujeri 他
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ロボット応用のためのSim2Realドメインランダム化を用いた物体検出
ドメインランダム化によるSim2Real転移学習で合成データを自動生成し、YOLOv4を訓練して産業物体を検出。ゼロショットとワンショット転移で高精度を達成。
原題: Object Detection Using Sim2Real Domain Randomization for Robotic Applications ／ Dániel Horváth, Gábor Erdős, Zoltán Istenes 他
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月面での3Dオクトリー観測を用いた深層強化学習による把持学習
月面探査ローバーのロボットアームによる物体把持を、3Dオクトリー観測と深層強化学習で学習し、ドメインランダム化により実機へのゼロショット転移を実現した。
原題: Learning to Grasp on the Moon from 3D Octree Observations with Deep Reinforcement Learning ／ Andrej Orsula, Simon Bøgh, Miguel Olivares-Mendez 他
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モバイルロボットシミュレーション環境の迅速な開発
Unityゲームエンジンを用いてモバイルロボット競技会向けの3Dシミュレーション環境を短期間で構築し、ソフトウェアとハードウェアの開発に貢献した事例を報告した論文。
原題: Rapid Development of a Mobile Robot Simulation Environment ／ Gordon Stein, Chan-Jin Chung
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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検証：性能と文脈に基づくアプローチ
ペア画像を必要とせず、知覚アルゴリズムの性能とその測定文脈に基づいて、シミュレーションのカメラモデルを実データと比較検証する手法を提案し、物体検出器で実証した。
原題: A performance contextualization approach to validating camera models for robot simulation ／ Asher Elmquist, Radu Serban, Dan Negrut
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ロボット布操作ポリシーのSim2Real転移における切り替え基準の学習
シミュレーションで学習した布操作ポリシーを実機に転移すべきタイミングを自動判定する基準を提案し、布平滑化タスクで有効性を示した。
原題: Learning Switching Criteria for Sim2Real Transfer of Robotic Fabric Manipulation Policies ／ Satvik Sharma, Ellen Novoseller, Vainavi Viswanath 他
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ソフト・ハイブリッドロボットのための大規模並列3Dシミュレータ
変形可能なソフト素材と剛体を混在させたロボットを、GPU並列化したマス-バネモデルでほぼリアルタイムにシミュレーションするオープンソース3DエンジンCronosを提案。
原題: A Massively-Parallel 3D Simulator for Soft and Hybrid Robots ／ Joel Clay, Sofia Wyetzner, Alex Gaudio 他
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無線ネットワーク制御ロボットの通信影響評価のためのハードウェアインザループシミュレーション
実ネットワーク機器をシミュレーション上のロボットに接続するHiLシミュレーション手法を提案し、複数ロボットの協調と遠隔操作の2事例で通信品質の影響を評価した。
原題: Hardware-in-the-Loop Simulation for Evaluating Communication Impacts on the Wireless-Network-Controlled Robots ／ Honghao Lv, Zhibo Pang, Ming Xiao 他
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Tactile Gym 2.0：低コスト高解像度触覚センサを比較するためのSim-to-Real深層強化学習
3種類の光学式触覚センサ（TacTip, DIGIT, DigiTac）を対象に、単一のsim-to-real手法で実機タスク（物体押し・エッジ追従・表面追従）を高精度に達成し、低コスト4自由度アームでベンチマークを拡張した。
原題: Tactile Gym 2.0: Sim-to-real Deep Reinforcement Learning for Comparing Low-cost High-Resolution Robot Touch ／ Yijiong Lin, John Lloyd, Alex Church 他
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SoC FPGAに実装したUAV自律着陸アルゴリズムのハードウェアインザループシミュレーション
PC上のAirSimとZynq SoCボードをシリアル接続し、FPGA上でリアルタイム動作する着陸地点検出アルゴリズムをHiLシミュレーションで検証した。
原題: Hardware-in-the-loop simulation of a UAV autonomous landing algorithm implemented in SoC FPGA ／ Hubert Szolc, Tomasz Kryjak
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PencilNet: 自律ドローン競技におけるロバストなゲート知覚のためのゼロショットSim-to-Real転移学習
ペンシルフィルタと軽量ニューラルネットを組み合わせ、ゲートの2D位置・距離・姿勢を単一のポーズタプルで予測する手法を提案。実世界の訓練サンプルなしでゼロショットのsim-to-real転移を実現し、照明変化にもロバスト。
原題: PencilNet: Zero-Shot Sim-to-Real Transfer Learning for Robust Gate Perception in Autonomous Drone Racing ／ Huy Xuan Pham, Andriy Sarabakha, Mykola Odnoshyvkin 他
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オンライン動力学学習による予測制御と飛行ロボットへの応用
展開中に動力学モデルをオンラインで継続的に学習・更新し、外乱やモデル誤差に適応するMPCフレームワークを提案し、クアッドロータのシミュレーションと実機実験で有効性を示した。
原題: Online Dynamics Learning for Predictive Control with an Application to Aerial Robots ／ Tom Z. Jiahao, Kong Yao Chee, M. Ani Hsieh
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i-Sim2Real：人間とロボットの密接なインタラクションループにおける強化学習
人間との協調行動をシミュレーションで学習するため、人間モデルとロボット方策を交互に実世界で更新する反復的なsim-to-real手法を提案し、卓球での協調ラリーに適用した。
原題: i-Sim2Real: Reinforcement Learning of Robotic Policies in Tight Human-Robot Interaction Loops ／ Saminda Abeyruwan, Laura Graesser, David B. D'Ambrosio 他
日本語で読む → - 論文sim2real機械学習
接触を含む微分可能物理シミュレーション：位置・速度・制御に関する勾配は正しいか？
4種類の微分可能な接触モデル（LCP、凸最適化、コンプライアント、PBD）の勾配を比較し、必ずしも正しくないことを示し、最適制御戦略の学習能力を解析解と比較した。
原題: Differentiable Physics Simulations with Contacts: Do They Have Correct Gradients w.r.t. Position, Velocity and Control? ／ Yaofeng Desmond Zhong, Jiequn Han, Georgia Olympia Brikis
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