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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: 2022/2/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
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物体中心キーポイント検出と記述のSim2Real転移
各キーポイントがどの物体に属するかも識別する物体中心のキーポイント検出・記述手法を提案し、不確実性や物体記述子の分岐を取り入れたSim2Real対照学習で実環境へ汎化させる。
原題: Sim2Real Object-Centric Keypoint Detection and Description ／ Chengliang Zhong, Chao Yang, Jinshan Qi 他
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微分可能物理シミュレーションを用いたリアルタイムモデル予測制御とシステム同定
微分可能物理シミュレーション上で、実環境の観測からオンラインでシステム同定と最適制御を同時に行い、リアルタイムにロボットを適応させる手法を提案した論文。
原題: Real-time Model Predictive Control and System Identification Using Differentiable Physics Simulation ／ Sirui Chen, Keenon Werling, Albert Wu 他
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タスク整合性損失による実世界での実用的な模倣学習
シミュレーションと実世界の特徴量・行動予測レベルでの整合を促す自己教師あり損失（TCL）を導入し、移動マニピュレータがドアに接近して取っ手を回し開けて入室するタスクをRGB-D画像から end-to-end で学習、未見のドアにも汎化して72%の成功率を達成した。
原題: Practical Imitation Learning in the Real World via Task Consistency Loss ／ Mohi Khansari, Daniel Ho, Yuqing Du 他
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複数センサ入力のベイズ模倣学習による移動マニピュレータのエンドツーエンド制御
Variational Information BottleneckでCNNを正則化し、RGBと深度の不確実性に応じた融合でsim2realギャップを縮め、実オフィスでのドア開けタスク成功率96%を達成した。
原題: Bayesian Imitation Learning for End-to-End Mobile Manipulation ／ Yuqing Du, Daniel Ho, Alexander A. Alemi 他
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俊敏なクアッドロータ飛行のための学習制御ポリシーのベンチマーク比較
俊敏なクアッドロータ飛行向けの学習制御ポリシーを比較し、機体レートと推力指令型がロータ推力直接指定型よりsim2real転移に頑健であることを示し、実機で45km/h超の飛行制御を初めて実現した。
原題: A Benchmark Comparison of Learned Control Policies for Agile Quadrotor Flight ／ Elia Kaufmann, Leonard Bauersfeld, Davide Scaramuzza
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ソフトロボットの這行を学習：設計と制御の同時最適化とsim-to-real転送
有限要素シミュレーションとモデル次数低減を組み合わせ、強化学習でソフト脚ロボットの設計と制御を同時最適化し、実機へゼロショット転送して専門家設計を上回る這行ロボットを実現した。
原題: Soft Robots Learn to Crawl: Jointly Optimizing Design and Control with Sim-to-Real Transfer ／ Charles Schaff, Audrey Sedal, Matthew R. Walter
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接触の多い高精度ロボット組立タスク向け高速・高精度データ駆動シミュレーション
接触点クラスタリングやニューラルネットによる接触検出、接触力求解、受動的中点積分を組み合わせ、ペグ挿入やボルト締結のような高精度組立タスクを実データに対して高速かつ高精度にシミュレーションするフレームワークを提案した。
原題: Fast and Accurate Data-Driven Simulation Framework for Contact-Intensive Tight-Tolerance Robotic Assembly Tasks ／ Jaemin Yoon, Minji Lee, Dongwon Son 他
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REvolveR: 連続進化モデルによるロボット間ポリシー転送
ロボットのパラメータを連続的に進化させながら中間ロボットを生成し、ソースからターゲットへポリシーを段階的に転送する手法を提案。
原題: REvolveR: Continuous Evolutionary Models for Robot-to-robot Policy Transfer ／ Xingyu Liu, Deepak Pathak, Kris M. Kitani
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RFUniverse：マルチフィジックス対応の身体性AI向けシミュレーション基盤
剛体・多体力学に加え、空気-固体・流体-固体相互作用や熱伝導などのマルチフィジックス連成を計算できる身体性AI向けシミュレータを提案し、複雑な物理現象を含むタスクのベンチマークを可能にした。
原題: RFUniverse: A Multiphysics Simulation Platform for Embodied AI ／ Haoyuan Fu, Wenqiang Xu, Ruolin Ye 他
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Sim-to-Lab-to-Real：シールディングと汎化保証を備えた安全強化学習
性能方策とHJ到達可能性に基づく安全バックアップ方策の二重構成に、探索時のシールディングとPAC-Bayesによる汎化保証を組み合わせ、四足歩行ロボットの屋内視覚ナビゲーションで実機検証した研究。
原題: Sim-to-Lab-to-Real: Safe Reinforcement Learning with Shielding and Generalization Guarantees ／ Kai-Chieh Hsu, Allen Z. Ren, Duy Phuong Nguyen 他
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物理ベースのアクティブステレオセンサシミュレーションで光学センシングのドメインギャップを埋める
アクティブステレオ深度センサを物理法則に基づきシミュレーションし、実機に近い材質依存の誤差パターンを持つ深度画像をリアルタイム生成するパイプラインを構築した。シミュレーションで学習した認識アルゴリズムや強化学習方針が実世界へファインチューニングなしで転移することを示した。
原題: Close the Optical Sensing Domain Gap by Physics-Grounded Active Stereo Sensor Simulation ／ Xiaoshuai Zhang, Rui Chen, Ang Li 他
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前景手がかり追従によるゼロショットSim2Real視覚ナビゲーション
前景の視覚的手がかり（線・ゲート・コーンなど）を追従するカメラベースナビゲーションを、前景と背景のランダム拡張・深層監視とトリプレット損失による正則化・ウェイポイントによる動力学抽象化を組み合わせてシミュレーションで学習し、実世界へゼロショット転移させる手法を提案した。
原題: RARA: Zero-shot Sim2Real Visual Navigation with Following Foreground Cues ／ Klaas Kelchtermans, Tinne Tuytelaars
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ROSジオレジストレーション：ROS向け航空マルチスペクトル画像シミュレータ
Google Earth Engineのマルチスペクトル画像をGazeboに取り込み、UAVの地理・放射量正確な模擬画像を生成するROSパッケージを開発した。
原題: ROS georegistration: Aerial Multi-spectral Image Simulator for the Robot Operating System ／ Andrew R. Willis, Kevin Brink, Kathleen Dipple
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DROPO: オフライン領域ランダム化によるsim-to-real転送
限られたオフライン軌道データから尤度ベースで動的パラメータの不確実性をモデル化し、領域ランダム化分布を推定する手法を提案。ゼロショットのsim-to-real転送で従来法を上回る性能を示した。
原題: DROPO: Sim-to-Real Transfer with Offline Domain Randomization ／ Gabriele Tiboni, Karol Arndt, Ville Kyrki
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Sim2Realギャップ定量化による四脚歩行の試験と評価
ベイズ最適化を用いた2段階の最適化問題でシステムの目標達成度を評価し、シミュレータと実機の間のSim2Realギャップを定量化する手法を提案し、その再現性と環境識別能力を示した。
原題: Test and Evaluation of Quadrupedal Walking Gaits through Sim2Real Gap Quantification ／ Prithvi Akella, Wyatt Ubellacker, Aaron D. Ames
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SafeAPT: 多様なシミュレーション方策を用いた安全なsim2realロボット学習
シミュレーションで進化させた多様な方策群から、報酬モデルと安全モデルを実世界観測で逐次学習し、ベイズ最適化で安全制約を守りつつ有望な方策を実機に転移する手法を提案。
原題: SafeAPT: Safe Simulation-to-Real Robot Learning using Diverse Policies Learned in Simulation ／ Rituraj Kaushik, Karol Arndt, Ville Kyrki
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微分可能な位置ベース力学による関節剛体ロボットのパラメータ同定と運動制御
位置ベース力学(PBD)を微分可能化し、関節剛体ロボットのモデルベース運動制御・システム同定・最適設計を勾配最適化で行える枠組みを提案した論文。
原題: Parameter Identification and Motion Control for Articulated Rigid Body Robots Using Differentiable Position-based Dynamics ／ Fei Liu, Mingen Li, Jingpei Lu 他
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シミュレーション最適化によるクアッドロータのゼロショット方策転送の改善
シミュレーションのパラメータをデータ駆動で最適化し、強化学習で訓練した制御方策を実機クアッドロータへ直接転送できるようにした研究。低レベル制御ほど高精度なシミュレーションが必要であることを実機実験で示した。
原題: Using Simulation Optimization to Improve Zero-shot Policy Transfer of Quadrotors ／ Sven Gronauer, Matthias Kissel, Luca Sacchetto 他
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微分可能FEMによるソフトロボットのsim-to-real：メッシュ・減衰・駆動のレシピ
微分可能FEMシミュレータでソフトロボットの実機挙動を再現するため、メッシュ解像度・要素タイプ・減衰・空気圧駆動モデルを比較検証し、パラメータ校正の指針を示した。
原題: Sim-to-Real for Soft Robots using Differentiable FEM: Recipes for Meshing, Damping, and Actuation ／ Mathieu Dubied, Mike Michelis, Andrew Spielberg 他
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深層テクスチャ生成ネットワークによる触覚Sim2Realギャップの削減
シミュレーション触覚画像を実機の傷や製造誤差を再現した写実的画像へ変換するテクスチャ生成ネットワークを提案し、接触領域のみにアーティファクトを付与することでSim2Real分類精度の低下を抑える。
原題: Reducing Tactile Sim2Real Domain Gaps via Deep Texture Generation Networks ／ Tudor Jianu, Daniel Fernandes Gomes, Shan Luo
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ベイズ推論による変形物体操作のための実世界からシミュレーションへの変換
画像列から変形物体の状態を分布埋め込みとして表現し、ベイズ的シミュレーション推論で弾性や摩擦などの物理パラメータの事後分布を推定する手法を提案した。
原題: A Bayesian Treatment of Real-to-Sim for Deformable Object Manipulation ／ Rika Antonova, Jingyun Yang, Priya Sundaresan 他
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AGPNet：自律整地ポリシーネットワーク
砂山が散らばる不整地をブルドーザーで整地する自律制御のため、強化学習・行動クローニング・対照学習を組み合わせたハイブリッド方策AGPNetを訓練し、人間並みの性能と実世界への汎化を実現した。
原題: AGPNet -- Autonomous Grading Policy Network ／ Chana Ross, Yakov Miron, Yuval Goldfracht 他
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高速道路輸送のためのインテリジェント自動運転トラックシステム
交通シミュレーション・高忠実度トラックモデル・学習ベースの計画モジュールを統合した自動運転トラックシステムを構築し、実車実験でsim2realギャップの低減を示した。
原題: An Intelligent Self-driving Truck System For Highway Transportation ／ Dawei Wang, Lingping Gao, Ziquan Lan 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
不確実性を考慮したシミュレーション学習方策の実機ゼロショット展開
深層強化学習方策と従来の手設計コントローラをベイズ的に融合し、不確実性に応じて切り替えることで、ゼロショットのsim2real転移を実現した研究。
原題: Zero-Shot Uncertainty-Aware Deployment of Simulation Trained Policies on Real-World Robots ／ Krishan Rana, Vibhavari Dasagi, Jesse Haviland 他
日本語で読む → - 論文sim2real画像認識
シナリオプログラムによるラベル付きデータ検索でsim-to-real検証を実現
SCENICで記述した抽象シナリオに一致する実データを検索する形式定義とアルゴリズムを提案し、シミュレーションで見つかった自動運転の失敗シナリオが実環境でも再現するか検証可能にした。
原題: Querying Labelled Data with Scenario Programs for Sim-to-Real Validation ／ Edward Kim, Jay Shenoy, Sebastian Junges 他
日本語で読む → - 論文sim2real機械学習
潜在空間アライメントによる不変性獲得
未知の知覚変化に適応するため、展開時に潜在特徴の分布を訓練時の経験に合わせる教師なし適応手法を提案し、シミュレーションと実機で有効性を示した。
原題: Invariance Through Latent Alignment ／ Takuma Yoneda, Ge Yang, Matthew R. Walter 他
日本語で読む → - 論文位置推定/sim2real画像認識
合成データで実世界のカメラ位置推定をスケールさせるCrossLoc
実世界と仮想世界を滑らかにつなぐ合成データ生成ツールTOPO-DataGenと大規模sim2realベンチマークを提案し、自己教師あり学習で合成データを活用する位置推定手法CrossLocを開発した。
原題: CrossLoc: Scalable Aerial Localization Assisted by Multimodal Synthetic Data ／ Qi Yan, Jianhao Zheng, Simon Reding 他
日本語で読む → - 論文sim2realcs.SE
仮想と実世界のギャップを測る：自動運転システムのテスト転移性に関する研究
小型実車とそのデジタルツインで自動運転のテストを行い、仮想環境のテスト結果が実機にどこまで転移するか（sim2realギャップ）を定量化した。
原題: Mind the Gap! A Study on the Transferability of Virtual vs Physical-world Testing of Autonomous Driving Systems ／ Andrea Stocco, Brian Pulfer, Paolo Tonella
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
凸リスク最小化による実環境性能評価
シミュレータと実環境のモデル不一致を軌道データから凸リスク最小化で推定し、実環境での強化学習方針の性能を評価する手法を提案した論文。
原題: Off Environment Evaluation Using Convex Risk Minimization ／ Pulkit Katdare, Shuijing Liu, Katherine Driggs-Campbell
日本語で読む → - 論文sim2real機械学習
蒸留ドメインランダム化によるSim-to-Real制御
ランダム化した物理シミュレーションで訓練した複数の教師方策を生徒方策へ蒸留し、実機データなしで実環境に転移できるロボット制御方策を学習する手法DiDoRを提案した論文。
原題: Distilled Domain Randomization ／ Julien Brosseit, Benedikt Hahner, Fabio Muratore 他
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