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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: 2022/7/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
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単一剛体モデルによる二足歩行の動的機動最適化と強化学習への応用
単一剛体モデルで動的機動の参照軌道をオフライン最適化し、強化学習の報酬に組み込むことで、二足ロボットCassieの高速走行や跳躍を実機で実現した。
原題: Optimizing Bipedal Maneuvers of Single Rigid-Body Models for Reinforcement Learning ／ Ryan Batke, Fangzhou Yu, Jeremy Dao 他
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強化学習向け半解析的産業冷却システムモデル
解析解とマルチフィジックスシミュレーションを組み合わせた産業冷却システムモデルを提案し、実データで検証した上で強化学習のベンチマークタスクを構築した。
原題: Semi-analytical Industrial Cooling System Model for Reinforcement Learning ／ Yuri Chervonyi, Praneet Dutta, Piotr Trochim 他
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深層強化学習による実世界の自動運転への挑戦
シミュレーションで訓練したモデルフリー深層強化学習プランナが操舵と加減速を同時に予測し、実車の動特性を再現する小型NNでsim2realギャップを縮めて、パルマ市街の実環境でも安全に走行できることを示した。
原題: Tackling Real-World Autonomous Driving using Deep Reinforcement Learning ／ Paolo Maramotti, Alessandro Paolo Capasso, Giulio Bacchiani 他
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巡回方策蒸留：ドメインランダム化を用いたサンプル効率の良いSim-to-Real強化学習
ドメインランダム化のパラメータ範囲を小さなサブドメインに分割し、各々に局所方策を割り当てて巡回的に学習させ、最後にグローバル方策へ蒸留することで、Sim-to-Real転移のサンプル効率を改善する手法を提案した。
原題: Cyclic Policy Distillation: Sample-Efficient Sim-to-Real Reinforcement Learning with Domain Randomization ／ Yuki Kadokawa, Lingwei Zhu, Yoshihisa Tsurumine 他
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Sim2Real再考：低忠実度シミュレーションがナビゲーションのSim2Real転移を向上させる
視覚ナビゲーションにおいて、シミュレーションの忠実度を上げるのではなく、実世界データでロボット運動の単純モデルを作る方が学習と汎化を改善することを大規模評価で示した。
原題: Rethinking Sim2Real: Lower Fidelity Simulation Leads to Higher Sim2Real Transfer in Navigation ／ Joanne Truong, Max Rudolph, Naoki Yokoyama 他
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ランダム化画像から正規画像への変換に基づくモデル予測制御による実世界視覚ロボットマニピュレーション
ランダム化された画像からタスクに関連する特徴とそのダイナミクスを抽出するKRCモデルを提案し、実世界データを収集せずにシミュレーションから実世界へゼロショット転移できる視覚モデル予測制御を実現した。
原題: Randomized-to-Canonical Model Predictive Control for Real-world Visual Robotic Manipulation ／ Tomoya Yamanokuchi, Yuhwan Kwon, Yoshihisa Tsurumine 他
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微分可能シミュレーション最適化の大域的視点からの再考
接触や変形を含む複雑な系では微分可能シミュレーションの勾配が荒れた地形になり単一降下では大域最適に届かない問題に対し、ベイズ最適化と半局所的な「跳躍」を組み合わせて勾配を活かしつつノイズに頑健な大域探索法を提案した。
原題: Rethinking Optimization with Differentiable Simulation from a Global Perspective ／ Rika Antonova, Jingyun Yang, Krishna Murthy Jatavallabhula 他
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ニューラルニューラルテクスチャによるSim2Realの一貫性実現
微分可能レンダリングと画像変換を組み合わせ、ニューラルテクスチャを用いて時間的一貫性を保ちながらSim2Realを実現するTRITONを提案。
原題: Neural Neural Textures Make Sim2Real Consistent ／ Ryan Burgert, Jinghuan Shang, Xiang Li 他
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CARLA自動運転シミュレータへの実エージェント行動の導入
VRとモーションキャプチャをCARLAシミュレータに統合し、実エージェントとシミュレーション環境のリアルタイム相互作用を可能にする枠組みを提案した。
原題: Insertion of real agents behaviors in CARLA autonomous driving simulator ／ Sergio Martín Serrano, David Fernández Llorca, Iván García Daza 他
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ProcTHOR: 手続き型生成による大規模身体性AI環境
手続き型生成で多様な仮想環境を大量に作り出し、身体性AIエージェントの学習・評価を可能にするフレームワークを提案。生成した1万件の家で学習したモデルが複数のベンチマークで最高性能を達成。
原題: ProcTHOR: Large-Scale Embodied AI Using Procedural Generation ／ Matt Deitke, Eli VanderBilt, Alvaro Herrasti 他
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シミュレーションと実環境でロボット自律アルゴリズムを検証・比較するためのソフトウェアツールキットとハードウェアプラットフォーム
ROS 2とC++車両シミュレータを統合したオープンソースの自律走行開発環境と、そのデジタルツインを持つ1/6スケール車両を提案し、同一アルゴリズムをシミュレーションと実環境で比較評価できるようにした。
原題: A software toolkit and hardware platform for investigating and comparing robot autonomy algorithms in simulation and reality ／ Asher Elmquist, Aaron Young, Ishaan Mahajan 他
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シミュレーションから実環境への転移を伴う汎化可能な自動運転方策のための模倣学習
Duckietown環境で前方カメラ画像から車線追従を行うロボットエージェントに対し、3種の模倣学習手法と2種のsim-to-real手法を適用し、詳細に比較した。
原題: Imitation Learning for Generalizable Self-driving Policy with Sim-to-real Transfer ／ Zoltán Lőrincz, Márton Szemenyei, Róbert Moni
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FishGym：水中ロボット学習のための高性能物理ベースシミュレーションフレームワーク
魚型水中ロボットの学習用に、関節体モデリング・GPUベースの流体構造連成シミュレーション・強化学習を統合したプラットフォームFishGymを提案し、複数のベンチマークタスクで制御方策を学習した。
原題: FishGym: A High-Performance Physics-based Simulation Framework for Underwater Robot Learning ／ Wenji Liu, Kai Bai, Xuming He 他
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フォトリアルなシミュレーションからの深層転移学習によるハードウェア高速化火星サンプル位置推定
火星サンプル回収ミッションに向けて、フォトリアルな3Dシミュレーションで学習した深層学習モデルと転移学習により、火星表面のサンプルチューブを自律的に検出・姿勢推定するシステムを提案し、実機テストで有効性を検証した。
原題: Hardware-accelerated Mars Sample Localization via deep transfer learning from photorealistic simulations ／ Raúl Castilla-Arquillo, Carlos Jesús Pérez-del-Pulgar, Gonzalo Jesús Paz-Delgado 他
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オンライン・オフライン適応ドメインランダム化のベンチマーク比較
シミュレータのパラメータを実データで自動調整する適応ドメインランダム化手法（SimOpt, BayRn, DROID, DROPO）を、オンラインとオフラインの設定で比較するオープンベンチマークを提案した。
原題: Online vs. Offline Adaptive Domain Randomization Benchmark ／ Gabriele Tiboni, Karol Arndt, Giuseppe Averta 他
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DayDreamer: 実機ロボット学習のための世界モデル
Dreamerアルゴリズムを4台の実機ロボットに適用し、シミュレータなしで実世界での直接学習を実現。四足歩行ロボットが1時間で起き上がり・歩行を習得し、外乱にも10分で適応できることを示した。
原題: DayDreamer: World Models for Physical Robot Learning ／ Philipp Wu, Alejandro Escontrela, Danijar Hafner 他
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ロボットマニピュレーションの強化学習におけるSim2Real転移に対するランダム化の効果分析
ロボットのリーチ・バランス操作タスクで、4種類のランダム化戦略をシミュレーションと実機で比較し、Sim2Real転移への影響を評価した。
原題: Analysis of Randomization Effects on Sim2Real Transfer in Reinforcement Learning for Robotic Manipulation Tasks ／ Josip Josifovski, Mohammadhossein Malmir, Noah Klarmann 他
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Real2SimかSim2Realか：深層強化学習とReal2Sim方策適応によるロボット視覚挿入
視覚のみの強化学習で挿入タスクを解き、シミュレーションから実機への適応を逆転させたReal2Simという新しい方策適応手法を提案した論文。
原題: Real2Sim or Sim2Real: Robotics Visual Insertion using Deep Reinforcement Learning and Real2Sim Policy Adaptation ／ Yiwen Chen, Xue Li, Sheng Guo 他
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実世界における自律的な整地作業に向けて
ブルドーザーによる整地作業の自律化を目指し、物理シミュレーションと実機縮小プロトタイプを構築して、ヒューリスティクスと学習手法を比較検証した。
原題: Towards Autonomous Grading In The Real World ／ Yakov Miron, Chana Ross, Yuval Goldfracht 他
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ランダム化平滑化による微分可能物理の拡張
微分可能物理の勾配が不連続・非凸な場合に、ランダム化平滑化で近傍勾配を推定し最適化を改善する手法を提案。メッシュ再構成や接触・摩擦を含むロボット制御で有効性を示した。
原題: Augmenting differentiable physics with randomized smoothing ／ Quentin Le Lidec, Louis Montaut, Cordelia Schmid 他
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制約付き進化による身体と知能の協調設計
深層強化学習と進化を組み合わせ、脚の制約などの条件下で移動エージェントの形状と歩容方策を同時に最適化する手法を提案し、1時間・単一GPUで数千体を訓練して性能を最大150%向上させた。
原題: Co-design of Embodied Neural Intelligence via Constrained Evolution ／ Zhiquan Wang, Bedrich Benes, Ahmed H. Qureshi 他
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画像入力と行動方策平滑化による自律ミニカー走行の安定化
画像ベースの強化学習でミニカーを自律走行させる際に、CAPSとCycleGANによるsim2real転移を組み合わせ、制御を滑らかにして高速でも安定走行を実現し平均周回タイムを21.8%短縮した。
原題: Image-Based Conditioning for Action Policy Smoothness in Autonomous Miniature Car Racing with Reinforcement Learning ／ Bo-Jiun Hsu, Hoang-Giang Cao, I Lee 他
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不整地屋外ナビゲーションのための空間認識型sim-to-real戦略
注意機構付き深層強化学習ポリシーの中間出力をナビゲーションコストマップとして利用し、DWAと組み合わせることで不整地屋外でのsim-to-realギャップを埋めるハイブリッド手法を提案した。
原題: Sim-to-Real Strategy for Spatially Aware Robot Navigation in Uneven Outdoor Environments ／ Kasun Weerakoon, Adarsh Jagan Sathyamoorthy, Dinesh Manocha
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形態の揺らぎはロボットの学習を助ける
シミュレーション上の2Dソフトロボットの質量・アクチュエータ強度・サイズを学習初期に振動させることで、移動タスクの性能が大幅に向上することを示した。
原題: Morphological Wobbling Can Help Robots Learn ／ Fabien C. Y. Benureau, Jun Tani
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Factory: ロボット組立のための高速接触シミュレーション環境
接触の多い組立作業をリアルタイム以上でシミュレーションできる物理エンジンと学習ツール群を提案し、ナットとボルトの組立を強化学習で実証した。
原題: Factory: Fast Contact for Robotic Assembly ／ Yashraj Narang, Kier Storey, Iretiayo Akinola 他
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自動配送ロボット向け拡張シミュレータの設計と実装
自律配送ロボットZebraTを基に、歩道やキャンパスなどの都市環境でのナビゲーションや強化学習を可能にするオープンソースシミュレータを開発した。
原題: Design and Implement an Enhanced Simulator for Autonomous Delivery Robot ／ Zhaofeng Tian, Weisong Shi
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BURG-Toolkit：シミュレーションと実世界でのロボット把持実験を支援するツールキット
ロボット把持のベンチマーク用オープンソースツール群を提案し、仮想シーン生成・実世界での再現・シーン共有を可能にするとともに、sim-to-realギャップを定量化する実験例を示した。
原題: BURG-Toolkit: Robot Grasping Experiments in Simulation and the Real World ／ Martin Rudorfer, Markus Suchi, Mohan Sridharan 他
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HandoverSim: 人からロボットへの物体受け渡しのためのシミュレーションフレームワークとベンチマーク
人からロボットへの物体受け渡しをシミュレーションするベンチマークを提案し、動作キャプチャデータを活用して訓練・評価環境を構築、複数のベースラインの性能を分析した。
原題: HandoverSim: A Simulation Framework and Benchmark for Human-to-Robot Object Handovers ／ Yu-Wei Chao, Chris Paxton, Yu Xiang 他
日本語で読む → - 論文sim2real機械学習
軟体多体システムの微分可能シミュレーション
射影力学に基づくトップダウン行列組立と一般化乾性摩擦モデルを導入し、軟体多体システムの微分可能シミュレーションを実現した。これによりシステム同定を大幅に高速化し、軟体ロボットの運動制御の勾配ベース学習を可能にした。
原題: Differentiable Simulation of Soft Multi-body Systems ／ Yi-Ling Qiao, Junbang Liang, Vladlen Koltun 他
日本語で読む → - 論文sim2real画像認識
レンダリング不変な状態予測と微分可能シミュレーションによるクロスドメイン物理パラメータ推定
レンダリング設定が未知の動画から物理系のパラメータを推定するため、画像差分を状態差分に変換するレンダリング不変な状態予測ネットワークを微分可能レンダリングの勾配で学習する手法を提案した。
原題: RISP: Rendering-Invariant State Predictor with Differentiable Simulation and Rendering for Cross-Domain Parameter Estimation ／ Pingchuan Ma, Tao Du, Joshua B. Tenenbaum 他
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