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: 2025/4/1 ／ 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3D物体検出画像認識
マルチモーダルハイブリッド後期カスケード融合ネットワークによる3D物体検出の強化
LiDARとRGBカメラを組み合わせ、後期融合で誤検出を減らしカスケード融合で未検出を補う3D物体検出手法を提案。KITTIで歩行者や自転車の検出精度が向上。
原題: A Multimodal Hybrid Late-Cascade Fusion Network for Enhanced 3D Object Detection ／ Carlo Sgaravatti, Roberto Basla, Riccardo Pieroni 他
日本語で読む → - 論文群制御制御
位置推定不確かさ下でのマルチロボット協調のためのイベント駆動型分散LQG制御
位置推定の不確かさがある環境で、通信を抑えつつ複数ロボットを集合させるイベントトリガ型LQG制御を提案し、Robotariumの実機実験で有効性を示した論文。
原題: Event-Based Distributed Linear Quadratic Gaussian for Multi-Robot Coordination with Localization Uncertainty ／ Tohid Kargar Tasooji, Sakineh Khodadadi
日本語で読む → - 論文認知マップロボティクス
視覚的プレイスセル符号化：空間表現と認知マップの計算モデル
ロボットカメラの画像特徴をクラスタリングし、RBFでプレイスセル様の発火を再現する生物模倣モデルを提案し、空間的近接性や境界識別などの特性を検証した。
原題: Visual Place Cell Encoding: A Computational Model for Spatial Representation and Cognitive Mapping ／ Chance J. Hamilton, Alfredo Weitzenfeld
日本語で読む → - 論文深度補完画像認識
全天候熱LiDAR融合による深度補完
熱カメラとLiDARを組み合わせ、悪天候や低照度でも高精度な深度補完を実現するCOPSフレームワークを提案。
原題: All-day Depth Completion via Thermal-LiDAR Fusion ／ Janghyun Kim, Minseong Kweon, Jinsun Park 他
日本語で読む → - 論文SLAMロボティクス
ドップラー支援レーダー・LiDAR慣性SLAM
4DレーダーとFMCW LiDARのドップラー速度を活用し、動的環境でも高精度な自己位置推定と地図生成を実現するSLAMフレームワークを提案。
原題: Doppler-SLAM: Doppler-Aided Radar-Inertial and LiDAR-Inertial Simultaneous Localization and Mapping ／ Dong Wang, Hannes Haag, Daniel Casado Herraez 他
日本語で読む → - 論文人間ロボットインタラクションロボティクス
REALM: 人間とロボットの相互作用における学習モデルのためのリアルタイム支援推定
ロボットの行動不確実性に基づき、異なる人間の支援メカニズムの価値を推定し、必要なフィードバックを最小限に抑える手法を提案。
原題: REALM: Real-Time Estimates of Assistance for Learned Models in Human-Robot Interaction ／ Michael Hagenow, Julie A. Shah
日本語で読む → - 論文医療ロボティクスロボティクス
超音波ガイドによるロボット採血とラットのサブミリ血管におけるin vivo研究
超音波画像ガイド付きの6自由度ロボットアームと3自由度エンドエフェクタで採血を行い、ラット尾静脈(直径約0.7mm)で95%の初回成功率を達成した。
原題: Ultrasound-Guided Robotic Blood Drawing and In Vivo Studies on Submillimetre Vessels of Rats ／ Shuaiqi Jing, Tianliang Yao, Ke Zhang 他
日本語で読む → - 論文触覚画像認識
X-Capture: マルチセンサー学習のためのオープンソース携帯デバイス
RGBD画像・触覚・打音を同時に収集できる1000ドル以下のオープンソース携帯デバイスを開発し、500物体のデータセットを構築してマルチモーダル表現学習の有効性を示した。
原題: X-Capture: An Open-Source Portable Device for Multi-Sensory Learning ／ Samuel Clarke, Suzannah Wistreich, Yanjie Ze 他
日本語で読む → - 論文耐故障制御ロボティクス
スラスタ故障に適応する水中ロボットのソフトスイッチング耐故障制御
AUVのスラスタ故障をベイズ推定で捉え、故障シナリオ間を重み付き統合したLQT制御で滑らかに切り替える適応的耐故障制御を提案し、数値シミュレーションで軌道追従の維持を実証した。
原題: Adaptive Fault-tolerant Control of Underwater Vehicles with Thruster Failures ／ Haolin Liu, Shiliang Zhang, Shangbin Jiao 他
日本語で読む → - 論文軌道予測AI
GAMDTP: グラフアテンションMambaネットワークによる動的軌道予測
自動運転のための軌道予測手法GAMDTPを提案。グラフ畳み込み層で自己アテンションとMamba-SSMをゲート機構で融合し、HDマップと履歴軌道から高精度に予測する。
原題: GAMDTP: Dynamic Trajectory Prediction with Graph Attention Mamba Network ／ Yunxiang Liu, Hongkuo Niu, Jianlin Zhu
日本語で読む → - 論文社会的支援ロボットロボティクス
SAR4SLPs: 言語聴覚士の社会的支援ロボットに対する認識に関する非同期調査
言語聴覚士（SLP）が社会的支援ロボット（SAR）を治療や教育でどう活用できるか、非同期リモートコミュニティを通じて現場の意見を調査し、設計上の示唆をまとめた論文。
原題: SAR4SLPs: An Asynchronous Survey of Speech-Language Pathologists' Perspectives on Socially Assistive Robots ／ Denielle Oliva, Abbie Olszewski, David Feil-Seifer
日本語で読む → - 論文最適制御制御
方向性補正による最適制御問題の解釈と改善
望ましくない最適制御問題の解に対し、専門家が与える改善方向の補正情報を用いて各コスト項の整合性を分析し、重み調整や再設計により問題を改善する枠組みを提案。
原題: Interpreting and Improving Optimal Control Problems with Directional Corrections ／ Trevor Barron, Xiaojing Zhang
日本語で読む → - 論文VLAロボティクス
原子力廃炉検査のための選好駆動型アクティブ3Dシーン表現
原子力廃炉の遠隔検査において、作業者の選好をRLHFで報酬関数に組み込み、ロボットアームの視点計画を最適化するフレームワークを提案した。
原題: Preference-Driven Active 3D Scene Representation for Robotic Inspection in Nuclear Decommissioning ／ Zhen Meng, Kan Chen, Xiangmin Xu 他
日本語で読む → - 論文セマンティックSLAMロボティクス
ローリングシャッターカメラと低精度INSを用いた屋外環境におけるセマンティックSLAM
車線境界や標識などの道路要素を活用し、ローリングシャッター歪みとINSドリフトに対処するグラフ最適化ベースのセマンティックSLAMを提案。低コストなセンサ構成で高精度な自己位置推定を実現する。
原題: Semantic SLAM with Rolling-Shutter Cameras and Low-Precision INS in Outdoor Environments ／ Yuchen Zhang, Miao Fan, Shengtong Xu 他
日本語で読む → - 論文外骨格・協働ロボット・適応制御ロボティクス
人・外骨格・協働ロボット系における適応的負荷再分配フレームワーク
外骨格と協働ロボットを連携させ、支持関節の負荷を最大化しつつ過負荷時にはタスク座標を適応的に調整して負荷を再分配する制御系を提案し、塗装タスクで検証した。
原題: A Framework for Adaptive Load Redistribution in Human-Exoskeleton-Cobot Systems ／ Emir Mobedi, Gokhan Solak, Arash Ajoudani
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
形状補完の不確かさを考慮した把持品質評価
単視点の点群から物体形状を補完する際の不確かさを推定し、それを把持姿勢の品質スコアに組み込むことで、実機での把持成功率を向上させた。
原題: Measuring Uncertainty in Shape Completion to Improve Grasp Quality ／ Nuno Ferreira Duarte, Seyed S. Mohammadi, Plinio Moreno 他
日本語で読む → - 論文動作計画ロボティクス
経路データベース誘導による動作計画
過去の経路データベースを探索木の展開ヒューリスティックとして利用し、探索中にデータベースを更新する動作計画手法を提案。
原題: Path Database Guidance for Motion Planning ／ Amnon Attali, Praval Telagi, Marco Morales 他
日本語で読む → - 論文HDマッピングロボティクス
HDマッピングのための車線トポロジー推論に関する簡潔なサーベイ
HDマップ構築のための車線トポロジー推論手法を、手続き的モデリング・航空画像・車載センサの3パラダイムに分類し、評価指標やベンチマーク性能、課題と今後の方向性を整理したサーベイ論文。
原題: A Concise Survey on Lane Topology Reasoning for HD Mapping ／ Yi Yao, Miao Fan, Shengtong Xu 他
日本語で読む → - 論文説明可能AIHCI
適応的な個人化説明による選好と性能のバランス
自動運転車のシミュレーションで、ユーザーの説明選好とタスク性能を両立する適応的な個人化説明戦略を提案し、性能向上を実証した。
原題: Towards Balancing Preference and Performance through Adaptive Personalized Explainability ／ Andrew Silva, Pradyumna Tambwekar, Mariah Schrum 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
DoorBot: 触覚フィードバックを用いた実環境でのドア開けのための閉ループタスク計画と操作
触覚フィードバックを活用した閉ループ階層制御により、未知の多様なドアを実環境で開けるロボットシステムを提案し、20種類の未知ドアで90%の成功率を達成した。
原題: DoorBot: Closed-Loop Task Planning and Manipulation for Door Opening in the Wild with Haptic Feedback ／ Zhi Wang, Yuchen Mo, Shengmiao Jin 他
日本語で読む → - 論文マルチエージェント計画AI
LLMとマルチエージェントによる動的計画生成
GPT-4oを使って環境の状態と目標からエージェント群を自動生成し、動的環境に適応するネットワークを構築する手法を提案した。
原題: LLM-mediated Dynamic Plan Generation with a Multi-Agent Approach ／ Reo Abe, Akifumi Ito, Kanata Takayasu 他
日本語で読む → - 論文RAGロボティクス
Driving-RAG: 運転シナリオの埋め込み・検索・RAG応用
運転シナリオデータの効率的な埋め込みと検索を実現し、RAGシステムに応用するフレームワークを提案。階層的ナビゲーブルスモールワールドとグラフ知識による再構成で、複雑なインタラクションシナリオの軌道計画タスクで有効性を示した。
原題: Driving-RAG: Driving Scenarios Embedding, Search, and RAG Applications ／ Cheng Chang, Jingwei Ge, Jiazhe Guo 他
日本語で読む → - 論文空中マニピュレーション制御
未知の連成ダイナミクスを持つ空中マニピュレータのためのインピーダンス・安定性目標適応制御
空中マニピュレータの機体とマニピュレータ間の未知の連成力を、適応則を用いて推定・補償するインピーダンス制御を提案し、ペイロード捕獲実験で安定性と追従性の向上を示した。
原題: Impedance and Stability Targeted Adaptation for Aerial Manipulator with Unknown Coupling Dynamics ／ Amitabh Sharma, Saksham Gupta, Shivansh Pratap Singh 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
形状事前分布で強化したNeRFによる透明物体把持
NeRFで透明物体の3D情報を再構成し、形状事前分布による補完と姿勢推定で不完全な部分を補って、実環境での把持予測を実現した。
原題: NeRF-Based Transparent Object Grasping Enhanced by Shape Priors ／ Yi Han, Zixin Lin, Dongjie Li 他
日本語で読む → - 論文把持ロボティクス
GraspClutter6D：混雑シーンでのロバストな知覚と把持のための大規模実世界データセット
密集・遮蔽の多い実世界の混雑シーンを1000シーン収録し、6D姿勢や把持候補を大量に注釈付けた大規模把持データセットを構築。既存データセットより把持性能が向上することを示した。
原題: GraspClutter6D: A Large-scale Real-world Dataset for Robust Perception and Grasping in Cluttered Scenes ／ Seunghyeok Back, Joosoon Lee, Kangmin Kim 他
日本語で読む → - 論文視覚慣性ナビゲーションロボティクス
クォータニオンを用いた無香料粒子フィルタによる視覚慣性ナビゲーション
低コストIMUとランドマーク観測を融合し、6自由度UAVのGPS拒否環境下での自己位置推定精度を高めるクォータニオンベースの無香料粒子フィルタを提案した。
原題: Unscented Particle Filter for Visual-inertial Navigation using IMU and Landmark Measurements ／ Khashayar Ghanizadegan, Hashim A. Hashim
日本語で読む → - 論文ヒューマノイド/オープンソースハードウェアロボティクス
Berkeley Humanoid Lite：オープンソースで入手しやすくカスタマイズ可能な3Dプリントヒューマノイドロボットの実演
市販部品とデスクトップ3Dプリンタで作れる低コスト（5000ドル以下）のオープンソースヒューマノイドロボットを開発し、強化学習による歩行制御でその能力を実証した。
原題: Demonstrating Berkeley Humanoid Lite: An Open-source, Accessible, and Customizable 3D-printed Humanoid Robot ／ Yufeng Chi, Qiayuan Liao, Junfeng Long 他
日本語で読む → - 論文ヒューマンロボットインターフェースロボティクス
Hector UI：救助・点検ロボット向けの柔軟なヒューマンロボットインターフェース
救助・点検ロボットの遠隔操作者向けに、既存の設計指針に基づくオープンソースで柔軟に設定可能なユーザーインターフェースを提案し、車輪型・クローラ型・歩行型ロボットへの適用事例と知見を示した。
原題: Hector UI: A Flexible Human-Robot User Interface for (Semi-)Autonomous Rescue and Inspection Robots ／ Stefan Fabian, Oskar von Stryk
日本語で読む → - 論文ロボット組立ロボティクス
生成AIとロボット組立による物理オブジェクトの製作：製作制約、持続可能性、時間、機能性、アクセシビリティの考察
3D生成AIの出力を物理世界で実現するための課題を整理し、離散ロボット組立を用いた事例を通じて、製作制約・時間・持続可能性・機能性・アクセシビリティの5つの観点から議論するワークショップ論文。
原題: Making Physical Objects with Generative AI and Robotic Assembly: Considering Fabrication Constraints, Sustainability, Time, Functionality, and Accessibility ／ Alexander Htet Kyaw, Se Hwan Jeon, Miana Smith 他
日本語で読む → - 論文模倣学習/自動運転ロボティクス
実車テストに基づく模倣学習による自動運転の設計と評価
MIT Racecar上でPD・CNN・CNN-LSTM・CNN-NODEを比較し、時系列モデルが滑らかな操舵に有効と示した。
原題: Imitation Learning for Autonomous Driving: Insights from Real-World Testing ／ Hidayet Ersin Dursun, Yusuf Güven, Tufan Kumbasar
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