論文
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: 2021/11/1 / 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 →- 論文把持/sim2realロボティクス
IPC-GraspSim:柔軟指先の変形を考慮した把持シミュレータ
柔軟な指先の変形と動力学をIPCモデルで再現し、平行グリッパ把持のSim2Realギャップを低減するシミュレータを提案。実機2000回の把持でF1=0.85と既存手法を上回る精度を示した。
原題: IPC-GraspSim: Reducing the Sim2Real Gap for Parallel-Jaw Grasping with the Incremental Potential Contact Model / Chung Min Kim, Michael Danielczuk, Isabella Huang 他
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実環境を走行するロボットのセンサ利用と視覚推論に関する詳細な実験研究
シミュレーションで訓練したエージェントを2つの実環境に直接展開し、性能と視覚推論能力、センサ利用の可視化、sim2real転移なしでの汎化可能性を詳細に分析した研究。
原題: An in-depth experimental study of sensor usage and visual reasoning of robots navigating in real environments / Assem Sadek, Guillaume Bono, Boris Chidlovskii 他
日本語で読む → - 論文粉体流/グラフネットワーク/sim2real機械学習
部分空間グラフ物理: 剛体駆動型粉体流のリアルタイムシミュレーション
高精度なMPMで生成したデータをPCAで次元圧縮し、グラフネットワークシミュレータで部分空間ダイナミクスを学習することで、剛体が駆動する粉体流をリアルタイムかつ高精度に予測する手法を提案した。
原題: Subspace Graph Physics: Real-Time Rigid Body-Driven Granular Flow Simulation / Amin Haeri, Krzysztof Skonieczny
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
VISTA 2.0: 自動運転向けマルチモーダルセンシングと方策学習のためのオープンなデータ駆動型シミュレータ
RGBカメラ・3D LiDAR・イベントカメラを統合したオープンソースのデータ駆動型自動運転シミュレータを開発し、実車展開でsim-to-real転移と実データのみより高いロバスト性を示した。
原題: VISTA 2.0: An Open, Data-driven Simulator for Multimodal Sensing and Policy Learning for Autonomous Vehicles / Alexander Amini, Tsun-Hsuan Wang, Igor Gilitschenski 他
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ランダム化シミュレーションからのロボット学習:レビュー
シミュレーションと現実のギャップを埋めるため、シミュレーションのパラメータをランダム化して学習するドメインランダム化を中心に、sim-to-real研究を包括的にレビューした論文。
原題: Robot Learning from Randomized Simulations: A Review / Fabio Muratore, Fabio Ramos, Greg Turk 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
実機とシミュレータを往復する自己教師あり学習による平面ロボットキャスティング
ロボットアームがケーブルの一端を動かして他端を平面上の目標へ滑らせるタスクを提案し、実機軌道でシミュレータを差分進化により調整して大量の模擬データを生成し、実機と模擬を組み合わせて方策を学習するReal2Sim2Realを開発した。
原題: Planar Robot Casting with Real2Sim2Real Self-Supervised Learning / Vincent Lim, Huang Huang, Lawrence Yunliang Chen 他
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データ駆動シミュレーションによるインタラクティブ運転ポリシーの学習
インペイントした他車両を用いるシミュレーション手法を提案し、マルチエージェント相互作用を含む運転ポリシーを学習、実車へ直接転移できることを示した。
原題: Learning Interactive Driving Policies via Data-driven Simulation / Tsun-Hsuan Wang, Alexander Amini, Wilko Schwarting 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
設計・流体力学的パラメータが魚型ロボットの最適遊泳に与える影響
魚型ロボットμBotの数理モデルとシミュレーション環境を構築し、強化学習で設計・流体パラメータが遊泳性能に与える影響を系統的に調べた。
原題: Effects of Design and Hydrodynamic Parameters on Optimized Swimming for Simulated, Fish-inspired Robots / Donghao Li, Hankun Deng, Yagiz E. Bayiz 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
シミュレーションで検証し実環境で検出――ドメインランダム化のためのモデル選択
実世界データをOOD検出に用いてシミュレーション評価と組み合わせることで、実機評価なしにsim2real方策のランキング精度を高めるスコアVSDRを提案し、画像入力の把持タスクで有効性を示した。
原題: Validate on Sim, Detect on Real -- Model Selection for Domain Randomization / Gal Leibovich, Guy Jacob, Shadi Endrawis 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
視覚と力覚の融合による電気自動車の自動充電システム
視覚と力覚を融合したロボットマニピュレーションにより、電気自動車の充電プラグ挿入を自動化するシステムを構築し、シミュレーションから実機へ転移して有効性を示した。
原題: Electric Vehicle Automatic Charging System Based on Vision-force Fusion / Dashun Guo, Liang Xie, Hongxiang Yu 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
実データで適応するオフロード軌道追従の強化学習
簡単な運動学シミュレータで学習したRL方策を、30分の実走行データで教師あり適応させ、オフロード車両の軌道追従におけるsim-to-realギャップを克服した研究。
原題: OTTR: Off-Road Trajectory Tracking using Reinforcement Learning / Akhil Nagariya, Dileep Kalathil, Srikanth Saripalli
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
実世界の衝突でロボットシミュレータを検証する
Drake・MuJoCo・Bulletの3つのシミュレータが衝突を伴う実世界の軌道を再現できるかを、立方体の落下と二足歩行ロボットの着地で評価した研究。
原題: Validating Robotics Simulators on Real-World Impacts / Brian Acosta, William Yang, Michael Posa
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Sim2Air:UAV監視向け合成航空画像データセット
Blenderでテクスチャをランダム化した合成航空画像データセットを生成し、実画像でのUAV検出精度を向上させた研究。
原題: Sim2Air - Synthetic aerial dataset for UAV monitoring / Antonella Barisic, Frano Petric, Stjepan Bogdan
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粘弾性流体を用いた移動型3Dプリンティングロボットのシミュレーション
Gazebo上で粒子ベースの粘弾性流体シミュレーションと粒子-メッシュ変換を統合し、移動型3Dプリンティングロボットのリアルタイムシミュレーションを可能にした研究。
原題: Mobile 3D Printing Robot Simulation with Viscoelastic Fluids / Uljad Berdica, Yuewei Fu, Yuchen Liu 他
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SCAMP5d視覚システムとロボットシミュレータの完全シミュレーション統合
オンチップ視覚計算デバイスSCAMPとCoppeliaSimを連携させ、移動ロボットの障害物回避・目標ナビゲーションをシミュレーション上で実現するプラットフォームを構築した。
原題: Fully-simulated Integration of Scamp5d Vision System and Robot Simulator / Wen Fan, Yanan Liu, Yifan Xing
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等角写像に基づくロボット間・sim2real転移学習フレームワーク
Schwarz-Christoffel写像で教師ロボットの制御入力を学習側の指令空間に幾何的に合わせ、運動計画・制御方策を異なるロボットや実機へ転移する手法を提案した。
原題: A Conformal Mapping-based Framework for Robot-to-Robot and Sim-to-Real Transfer Learning / Shijie Gao, Nicola Bezzo
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動作スキルのためのビヘイビアツリーのパラメータ学習
シミュレーション上でビヘイビアツリー方策のパラメータをブラックボックス最適化により学習し、追加学習なしで実機ロボットに転移させる手法を提案した論文。障害物回避とペグ挿入タスクで有効性を示した。
原題: Learning of Parameters in Behavior Trees for Movement Skills / Matthias Mayr, Konstantinos Chatzilygeroudis, Faseeh Ahmad 他
日本語で読む → - 論文sim2real画像認識
KITTI-CARLA: CARLAシミュレータで生成したKITTI類似データセット
CARLAシミュレータ上でKITTIと同じセンサ配置の車両を用い、7環境・各5000フレームの合成LiDAR/画像データセットを構築した。合成から実データへの転移学習やセマンティックセグメンテーション・オドメトリの評価を可能にする。
原題: KITTI-CARLA: a KITTI-like dataset generated by CARLA Simulator / Jean-Emmanuel Deschaud
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
Sim2RealViz:ロボット自己位置推定におけるシミュレーションと実環境のギャップを可視化するツール
ロボットの自己位置推定モデルについて、シミュレーションと実環境での性能差を可視化し、専門家がその原因を理解・修正できる対話型分析ツールを提案した論文。
原題: SIM2REALVIZ: Visualizing the Sim2Real Gap in Robot Ego-Pose Estimation / Theo Jaunet, Guillaume Bono, Romain Vuillemot 他
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微分可能シミュレーションの並列化によるシミュレーションパラメータの確率的推論
実世界のセンサ計測からシミュレータの物理パラメータをベイズ推論で推定する手法を提案し、GPU並列化と微分可能シミュレーションにより非線形・劣駆動系でも高精度にパラメータ分布を推定できることを示した。
原題: Probabilistic Inference of Simulation Parameters via Parallel Differentiable Simulation / Eric Heiden, Christopher E. Denniston, David Millard 他
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ROS-X-Habitat:ROSエコシステムと身体性AIの橋渡し
AI HabitatとROSを接続するインターフェースを提案し、HabitatのエージェントをROS系シミュレータで、またROSのロボットアルゴリズムをHabitat上で評価可能にした。
原題: ROS-X-Habitat: Bridging the ROS Ecosystem with Embodied AI / Guanxiong Chen, Haoyu Yang, Ian M. Mitchell
日本語で読む → - 論文ソフトロボティクス/sim2realロボティクス
粗いシミュレータの学習データを活用したソフトロボットアームのQ学習制御
粗いシミュレータで事前学習したモデルを実機のソフトロボットアームのQ学習制御に用い、実世界の訓練データ量を削減しつつ精度と収束速度を向上させた。
原題: A Q-learning Control Method for a Soft Robotic Arm Utilizing Training Data from a Rough Simulator / Peijin Li, Gaotian Wang, Hao Jiang 他
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微分可能シミュレーションによるソフトロボット魚のSim2Real
微分可能シミュレーションを用いてソフトロボット魚の材料パラメータを学習し、動的性能を高精度に予測する手法を実機検証した。
原題: Sim2Real for Soft Robotic Fish via Differentiable Simulation / John Z. Zhang, Yu Zhang, Pingchuan Ma 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
ベイズ能動学習によるSim-to-Realロボット知覚
ベイズニューラルネット物体検出器の不確実性を利用し、実データのアノテーション対象を自動選択することで、Sim-to-Real学習における人手ラベル付けコストを大幅に削減する手法を提案した。
原題: Bayesian Active Learning for Sim-to-Real Robotic Perception / Jianxiang Feng, Jongseok Lee, Maximilian Durner 他
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勾配をたどれ:微分可能物理で現実ギャップを越えるRealityGrad
微分可能物理と実機ロールアウトを組み合わせ、sim2real転送とreal2simモデル最適化を反復的に行う手法を提案。実機マニピュレータの動的制御で誤差を2/3削減し、1反復22分未満で効率的に現実ギャップを縮めることを示した。
原題: Follow the Gradient: Crossing the Reality Gap using Differentiable Physics (RealityGrad) / Jack Collins, Ross Brown, Jürgen Leitner 他
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AutoSoC:空中ロボットのためのアルゴリズムとSoCの協調設計を自動化するフレームワーク
空中ロボット向けに、学習ベースのアルゴリズムとオンボードのハードウェアアクセラレータを自動で協調設計するフレームワークを提案し、障害物回避タスクで有効性を示した。
原題: AutoSoC: Automating Algorithm-SOC Co-design for Aerial Robots / Srivatsan Krishnan, Thierry Tambe, Zishen Wan 他
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代理ドメインの有用性評価:身体性エージェント開発と評価に向けて
ロボティクスにおける代理ドメイン(シミュレーション等)の有用性を、性能予測能力と学習ツールとしての能力に分けて評価する新指標を提案し、その最適化手法を示した。
原題: On Assessing the Usefulness of Proxy Domains for Developing and Evaluating Embodied Agents / Anthony Courchesne, Andrea Censi, Liam Paull
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
埋め込み型システム同定による汎用ポリシー
学習済みの順ダイナミクスモデルを用いてシステムダイナミクスの埋め込み空間でベイズ最適化によりシステム同定を行い、その埋め込みを入力に加えることで多様なダイナミクスに適応する汎用ポリシーを実現した論文。
原題: Not Only Domain Randomization: Universal Policy with Embedding System Identification / Zihan Ding
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
深層強化学習による実機ロボットチャレンジの攻略
3本指ロボットで立方体を目標軌道に沿って運ぶ課題を、シミュレーションでのドメインランダム化とHindsight Experience Replayを用いた純粋な強化学習で解き、実機転移に成功した。
原題: Solving the Real Robot Challenge using Deep Reinforcement Learning / Robert McCarthy, Francisco Roldan Sanchez, Qiang Wang 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
新興モビリティシステムのためのデジタルスマートシティ
UnityとAirSimを用いて、実機テストベッドと並行して制御アルゴリズムを検証できる仮想シミュレーション環境を構築し、実機との比較実験でその有効性を示した。
原題: A Digital Smart City for Emerging Mobility Systems / Raymond M. Zayas, Logan E. Beaver, Behdad Chalaki 他
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