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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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複雑地形を高速・敏捷に走破する四脚ロボットの学習制御
固有感覚のみを用いたモデルフリー強化学習により、体長10倍の速度で複雑地形を走破できる四脚ロボットの制御器を実現し、左右対称性の崩れを解消するミラーワールドネットワークを提案した。
原題: Learning fast and agile quadrupedal locomotion over complex terrain ／ Xu Chang, Zhitong Zhang, Honglei An 他
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PI-ARS：予測情報表現で進化学習による視覚運動制御を加速
勾配ベースの予測情報表現学習と進化戦略ARSを組み合わせ、四足ロボットの視覚に基づく不整地歩行やナビゲーションを効率的に学習させ、実機でも高い成功率を達成した。
原題: PI-ARS: Accelerating Evolution-Learned Visual-Locomotion with Predictive Information Representations ／ Kuang-Huei Lee, Ofir Nachum, Tingnan Zhang 他
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ヒューマノイドロボットの跳躍を実現するトルク・速度制御器：理論とiCubでの実装
事前定義した重心軌道に基づき、最適化で関節入力を求める速度制御器とトルク制御器を設計し、シミュレーションとiCub実機で跳躍を検証した。
原題: Torque and velocity controllers to perform jumps with a humanoid robot: theory and implementation on the iCub robot ／ Fabio Bergonti, Luca Fiorio, Daniele Pucci
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計画された足取りに従うヒューマノイド二足歩行の学習
深層強化学習を用いて、与えられた足取り計画に従いながら全方向歩行・旋回・階段昇降が可能なヒューマノイドロボットの制御方策を学習させた研究。
原題: Learning Bipedal Walking On Planned Footsteps For Humanoid Robots ／ Rohan Pratap Singh, Mehdi Benallegue, Mitsuharu Morisawa 他
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二次感度解析を用いた四足歩行の非線形モデル予測制御
簡略化動力学モデルに基づき、有限時間ホライズンでベース軌道と足場を同時最適化する非線形モデル予測制御を提案し、二次感度解析とスパースガウス・ニュートン法で解く。シミュレーションと実機実験、ギャップ横断や飛び石歩行、群制御への拡張も示す。
原題: Nonlinear Model Predictive Control for Quadrupedal Locomotion Using Second-Order Sensitivity Analysis ／ Dongho Kang, Flavio De Vincenti, Stelian Coros
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SCALER：タフで多用途な四足自由登攀ロボット
ボルダリング壁・オーバーハング・天井を自由登攀し、地上も走行できる高自由度四足ロボットSCALERを開発。新しいSKATE歩容と適応型グリッパにより、ペイロードを載せた実用的な登攀と地上移動を両立した。
原題: SCALER: A Tough Versatile Quadruped Free-Climber Robot ／ Yusuke Tanaka, Yuki Shirai, Xuan Lin 他
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Sim-to-Real強化学習による二足歩行ロボットの動的機動
最適化された単剛体モデルの軌道を参照データとして再帰的方策を訓練し、Cassieで4歩での90度旋回を実機実現した。
原題: Dynamic Bipedal Maneuvers through Sim-to-Real Reinforcement Learning ／ Fangzhou Yu, Ryan Batke, Jeremy Dao 他
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高速自律二足歩行のための迅速領域認識に基づく行動制御
深度カメラとGPU計算を活用し、迅速な平面領域認識・経路計画・足場計画・歩行制御を統合して、停止や熟考なしに高速で自律的な二足歩行を実現する行動制御システムを構築した。
原題: A Fast, Autonomous, Bipedal Walking Behavior over Rapid Regions ／ Duncan Calvert, Bhavyansh Mishra, Stephen McCrory 他
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脚式ロボットのための粗地形における多面体平面領域キャラクタリゼーション
深度カメラ画像から平面領域を抽出・統合し、低次元多面体で近似することで、脚式ロボットの足場計画に適した地形マップを100Hz以上で生成する手法を提案。
原題: Polytopic Planar Region Characterization of Rough Terrains for Legged Locomotion ／ Zhi Xu, Hongbo Zhu, Hua Chen 他
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単一剛体モデルによる脚式移動のハイブリッド非凸モデル予測制御に対する準大域的最適戦略の学習
単一剛体モデルの混合整数非凸計画問題をオフラインで解いたデータセットから問題-解マップを学習し、50Hz以上で多様な歩容生成と適応を実現するMPCを提案。
原題: Learning Near-global-optimal Strategies for Hybrid Non-convex Model Predictive Control of Single Rigid Body Locomotion ／ Xuan Lin, Feng Xu, Alexander Schperberg 他
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Wheelbot：跳躍する反動ホイール一輪車
3Dプリントと既製部品を組み合わせ、どんな姿勢からでも車輪の上に跳び上がって自立・バランス制御できる対称な反動ホイール一輪車を開発した。
原題: The Wheelbot: A Jumping Reaction Wheel Unicycle ／ A. René Geist, Jonathan Fiene, Naomi Tashiro 他
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脚式ロボットの接触を考慮した安定化のためのハイブリッドiLQRモデル予測制御
接触を伴う脚式ロボットの制御において、ハイブリッドiLQRをモデル予測制御に拡張し、接触モードの変更や全身運動の計画を可能にした手法を提案し、四足歩行ロボットで有効性を示した。
原題: Hybrid iLQR Model Predictive Control for Contact Implicit Stabilization on Legged Robots ／ Nathan J. Kong, Chuanzheng Li, Aaron M. Johnson
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二脚ロボットのための可解な歩行モデル
逆振り子と無質量の関節脚を用いて、凸凹した床や傾斜面でも歩行できる二足歩行モデルを提案し、閉形式で解けることを示した。
原題: A solvable walking model for a two-legged robot ／ Rui Dilão, Nuno Teixeira
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人間は不整地を経済的に歩くために近未来を計画する
人間が不整地を歩く際、約6〜8歩先の地形を見越して速度を調整し、エネルギー消費を最小化する最適制御戦略を取ることを実験とモデルで示した。
原題: Humans plan for the near future to walk economically on uneven terrain ／ Osman Darici, Arthur D. Kuo
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深層逆強化学習による脚式ロボットの地形走破性モデリング
脚式ロボットの地形走破性を、外界センサと固有受容センサの両方を統合した深層逆強化学習でモデル化し、エネルギー消費に基づく報酬設計を実現した。
原題: Energy-based Legged Robots Terrain Traversability Modeling via Deep Inverse Reinforcement Learning ／ Lu Gan, Jessy W. Grizzle, Ryan M. Eustice 他
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動的相補性条件と全身軌道最適化によるヒューマノイドロボットの歩行
接触シーケンスを事前に与えずに、動的相補性条件と全身軌道最適化を用いてヒューマノイドの歩行軌道と足運びを自動生成するプランナを提案し、iCubで検証した。
原題: Dynamic Complementarity Conditions and Whole-Body Trajectory Optimization for Humanoid Robot Locomotion ／ Stefano Dafarra, Giulio Romualdi, Daniele Pucci
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脚式ロボットの非線形モデル予測制御のための最適化ベース参照生成器
線形倒立振子モデルを用いて重心の参照軌道を最適化し、非線形モデル予測制御の追従性能を向上させる手法を提案し、Aliengoロボットで検証した。
原題: Optimization-Based Reference Generator for Nonlinear Model Predictive Control of Legged Robots ／ Angelo Bratta, Michele Focchi, Niraj Rathod 他
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Epersist: PID制御と深層強化学習を用いた自己平衡ロボット
PID制御と強化学習（A2C）を組み合わせ、二輪倒立振子型ロボットのバランス制御を実現した研究。
原題: Epersist: A Self Balancing Robot Using PID Controller And Deep Reinforcement Learning ／ Ghanta Sai Krishna, Dyavat Sumith, Garika Akshay
日本語で読む → - 論文歩行者シミュレーションロボティクス
交通シミュレーションでリアルな人間行動を生成する階層的行人行動モデル
ビヘイビアツリーで高レベル意思決定を行い、Social Forceモデルで低レベル動作を生成する階層的行人行動モデルを提案し、自動運転車のシナリオテスト用シミュレータに統合した。実データで98%以上の意思決定精度と高忠実度の軌跡再現を達成。
原題: A Hierarchical Pedestrian Behavior Model to Generate Realistic Human Behavior in Traffic Simulation ／ Scott Larter, Rodrigo Queiroz, Sean Sedwards 他
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複雑な歩行スキルを学習するためのオープンエンド学習戦略
複雑な3次元地形を歩行するエージェントを訓練するため、地形生成を拡張し、ePOETとSoft Actor-Criticを組み合わせたePOET-SACを提案した。
原題: Open-Ended Learning Strategies for Learning Complex Locomotion Skills ／ Fangqin Zhou, Joaquin Vanschoren
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一般化二色地図定理：チルトロータのためのロバスト歩容計画の完全定理
チルトロータのフィードバック線形化における特異点を避けるため、許容姿勢領域を最大化する一般化二色地図定理を提案し、ロバスト歩容の探索を完全化した。
原題: Generalized Two Color Map Theorem -- Complete Theorem of Robust Gait Plan for a Tilt-rotor ／ Zhe Shen, Yudong Ma, Takeshi Tsuchiya
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人間のデモンストレーションから意味論を考慮した歩行スキルを学習
四足歩行ロボットがカメラ画像から地形の意味を認識し、人間のデモを用いて速度と歩容を選択する枠組みを提案。実世界で40分のデモデータのみで学習し、6km以上の走破を達成した。
原題: Learning Semantics-Aware Locomotion Skills from Human Demonstration ／ Yuxiang Yang, Xiangyun Meng, Wenhao Yu 他
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Horizonによる脚式ロボットの高速・俊敏動作のプロトタイピング
脚式ロボットの俊敏で動的な動作を生成するためのオープンソース軌道最適化フレームワークHorizonを紹介し、複数のロボットで複雑な動作を生成する手順を示した。
原題: Prototyping fast and agile motions for legged robots with Horizon ／ Francesco Ruscelli, Arturo Laurenzi, Nikos G. Tsagarakis 他
日本語で読む → - 論文歩行者予測画像認識
歩行者の3Dバウンディングボックス予測
歩行者の将来の3Dバウンディングボックスを予測する新しい問題を提案し、RNNベースのエンコーダ・デコーダモデルで実現した。
原題: Pedestrian 3D Bounding Box Prediction ／ Saeed Saadatnejad, Yi Zhou Ju, Alexandre Alahi
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TAMOLS: 脚式ロボットのための地形認識型動作最適化
不整地形をリアルタイムに認識し、接地位置と姿勢を同時最適化する制御パイプラインを提案。階段や飛び石、隙間を動的歩容で踏破できることを実証した。
原題: TAMOLS: Terrain-Aware Motion Optimization for Legged Systems ／ Fabian Jenelten, Ruben Grandia, Farbod Farshidian 他
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関節パターンの変化と代償戦略が同じ機能的歩行結果をもたらす：事例研究
健常成人2名の歩行を分析し、関節の動かし方や代償戦略が異なっても、機能的（タスク空間）な歩行パラメータは不変であることを示した。個別化アプローチと関節空間解析の重要性を主張する。
原題: Varying Joint Patterns and Compensatory Strategies Can Lead to the Same Functional Gait Outcomes: A Case Study ／ T. Bacek, M. Sun, H. Liu 他
日本語で読む → - 論文歩行・登攀ロボティクス
生物模倣の軟らかく伸縮する爪を用いた小型ロボットのスムーズなメッシュ登攀
甲虫の爪の動きに着想を得て、開閉・屈曲する人工爪を備えた8cmの小型ロボットを開発し、メッシュ面や60度の急斜面を自由に登攀できることを示した。
原題: Toward the smooth mesh climbing of a miniature robot using bioinspired soft and expandable claws ／ Hong Wang, Peng Liu, Phuoc Thanh Tran Ngoc 他
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構造化地形を移動するロボットのためのニューラルシーン表現
オンボードカメラのノイズの多い深度計測から、4D全畳み込みネットワークと自己回帰フィードバックを用いてロボット周辺の地形を再構成し、四足歩行ロボットANYmalの不整地移動を実現した。
原題: Neural Scene Representation for Locomotion on Structured Terrain ／ David Hoeller, Nikita Rudin, Christopher Choy 他
日本語で読む → - 論文外骨格/歩行ロボティクス
極めて不整な地形における足首外骨格制御のためのリアルタイム歩行位相・タスク推定
データ駆動型の運動学モデルを用いて歩行位相・位相速度・歩幅・地面傾斜をリアルタイム推定し、足首外骨格のトルク支援を適応制御する手法を提案し、不整地でも有効性を実証した。
原題: Real-Time Gait Phase and Task Estimation for Controlling a Powered Ankle Exoskeleton on Extremely Uneven Terrain ／ Roberto Leo Medrano, Gray Cortright Thomas, Connor G. Keais 他
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脚式ロボットの敵対的体型探索
深層強化学習と進化計算を用いて、脚式ロボットの歩行を妨害する敵対的な体型（部位の長さや太さ）を探索し、その脆弱性を診断する手法を提案した。
原題: Adversarial Body Shape Search for Legged Robots ／ Takaaki Azakami, Hiroshi Kera, Kazuhiko Kawamoto
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