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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: 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意味占有予測画像認識
Inverse++: 3D物体検出を補助タスクに用いた視覚中心の3D意味占有予測
自動運転向けの3D意味占有予測において、3D物体検出を補助ブランチとして追加するマルチタスク学習を導入し、特に歩行者や二輪車などの脆弱な道路利用者の検出精度を高めた研究。
原題: Inverse++: Vision-Centric 3D Semantic Occupancy Prediction Assisted with 3D Object Detection ／ Zhenxing Ming, Julie Stephany Berrio, Mao Shan 他
日本語で読む → - 論文6D姿勢推定cs.GR
Vision6D: 6D姿勢推定のための3D-2Dインタラクティブ可視化・アノテーションツール
3Dオブジェクトを2D実世界シーン上で対話的に可視化・操作し、カメラ内部パラメータのみから6D姿勢をアノテーションできるツールを提案。LinemodとHANDALで評価し、ユーザスタディで有効性を示した。
原題: Vision6D: 3D-to-2D Interactive Visualization and Annotation Tool for 6D Pose Estimation ／ Yike Zhang, Eduardo Davalos, Jack Noble
日本語で読む → - 論文安全制御制御
バリア状態を用いた安全埋め込み適応制御
パラメータ不確かさを持つ非線形システムに対し、バリア状態を拡張した適応制御則を設計し、安全性と性能を両立させる手法を提案した。
原題: Safety Embedded Adaptive Control Using Barrier States ／ Maitham F. AL-Sunni, Hassan Almubarak, John M. Dolan
日本語で読む → - 論文3D知覚画像認識
円筒ボクセルに基づく全方位深度支援占有予測
全方位深度推定を幾何学的事前情報として活用し、極座標に基づく円筒ボクセル表現で自動運転向けの3D占有予測を行う手法を提案。魚眼カメラ6台の仮想データセットも構築した。
原題: Omnidirectional Depth-Aided Occupancy Prediction based on Cylindrical Voxel for Autonomous Driving ／ Chaofan Wu, Jiaheng Li, Jinghao Cao 他
日本語で読む → - 論文把持動作予測画像認識
一人称視点の把持タスクにおける意図検出のための視線誘導型3D手動作予測
視線情報と手の動作履歴、環境物体データを統合し、把持対象の事前知識なしに将来の手の姿勢と関節位置を予測する手法を提案。ベクトル量子化変分オートエンコーダと自己回帰生成トランスフォーマーを用い、健常者によるパイロット研究で有効性を実証した。
原題: Gaze-Guided 3D Hand Motion Prediction for Detecting Intent in Egocentric Grasping Tasks ／ Yufei He, Xucong Zhang, Arno H. A. Stienen
日本語で読む → - 論文3D視覚グラウンディング画像認識
DSM: 3D視覚グラウンディングのための多様なセマンティックマップの構築
VLM由来の外観・物理特性・アフォーダンスを統合したセマンティックマップDSMを構築し、構造化推論で3D視覚グラウンディングの精度と解釈性を向上させた。
原題: DSM: Constructing a Diverse Semantic Map for 3D Visual Grounding ／ Qinghongbing Xie, Zijian Liang, Fuhao Li 他
日本語で読む → - 論文マッピングロボティクス
オドメトリドリフト下でも安全なナビゲーションのための証明可能なマッピング
VIO/SLAMのオドメトリ誤差を考慮し、局所的に障害物マップの正しさを保証する枠組みを提案。Safe Flight CorridorsとSigned Distance Fieldsの2手法に適用し、衝突回避を実現。
原題: Certifiably-Correct Mapping for Safe Navigation Despite Odometry Drift ／ Devansh R. Agrawal, Taekyung Kim, Rajiv Govindjee 他
日本語で読む → - 論文物体追跡ロボティクス
Bスプライン形状モデルに基づく3次元拡張物体追跡の分散融合
Bスプライン曲線で物体の側面形状を表現し3D形状を生成する拡張物体追跡に対し、共分散交差法を用いた分散融合を適用し、交通シナリオのシミュレーションと実データで追跡性能の向上を実証した論文。
原題: Decentralized Fusion of 3D Extended Object Tracking based on a B-Spline Shape Model ／ Longfei Han, Klaus Kefferpütz, Jürgen Beyerer
日本語で読む → - 論文経路計画ロボティクス
3次元倉庫におけるアリコロニー最適化と先進ニューラルネットワークを用いた多次元AGV経路計画
3D倉庫環境でのAGV経路計画において、アリコロニー最適化と深層学習を組み合わせたNAHACOを提案し、混雑を考慮した損失関数と注意機構により動的な経路計画を実現した。
原題: Multi-Dimensional AGV Path Planning in 3D Warehouses Using Ant Colony Optimization and Advanced Neural Networks ／ Bo Zhang, Xiubo Liang, Wei Song 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
食品トッピングチャレンジ2024への動作生成：いくら丼の盛り付けと唐揚げのピッキング
人間の教示から位置と力を同時に学ぶ四チャネルバイラテラル制御を用い、いくら盛り付けと唐揚げピッキングの食品ハンドリングタスクで高成績を達成した。
原題: Motion Generation for Food Topping Challenge 2024: Serving Salmon Roe Bowl and Picking Fried Chicken ／ Koki Inami, Masashi Konosu, Koki Yamane 他
日本語で読む → - 論文状態推定ロボティクス
不確かさを考慮したハイブリッド機械学習による車両横滑り角推定のための仮想センサ
機械学習と車両運動モデルを統合し、不確かさを考慮して動的に重み付けすることで、車載センサデータから車両横滑り角を高精度に推定する手法を提案した。
原題: Uncertainty-Aware Hybrid Machine Learning in Virtual Sensors for Vehicle Sideslip Angle Estimation ／ Abinav Kalyanasundaram, Karthikeyan Chandra Sekaran, Philipp Stauber 他
日本語で読む → - 論文遠隔操作ロボティクス
双腕ロボット縫合における遠隔操作のための信頼度ベース意図予測
術者の動作を高・低レベルで予測し共有制御で支援する遠隔操作システムを開発し、縫合タスクで作業時間と満足度を改善した。
原題: Confidence-based Intent Prediction for Teleoperation in Bimanual Robotic Suturing ／ Zhaoyang Jacopo Hu, Haozheng Xu, Sion Kim 他
日本語で読む → - 論文自己教師あり学習/オドメトリロボティクス
遮蔽処理を改善した自己教師あり単眼視覚によるドローンモデル同定
機体搭載の単眼カメラとIMU・モータ情報のみを用いた自己教師あり学習でドローンのニューラルモデルを獲得し、遮蔽処理の改善により高速飛行時のオドメトリ精度を向上させた研究。
原題: Self-Supervised Monocular Visual Drone Model Identification through Improved Occlusion Handling ／ Stavrow A. Bahnam, Christophe De Wagter, Guido C. H. E. de Croon
日本語で読む → - 論文自動運転/プランニングロボティクス
満足度を考慮したランプ合流における自動運転の効率的かつ安全なプランナ
ランプ合流時の車線変更で、不満足度指標による効率評価とアロークラスタサンプリングによる衝突リスク評価を組み合わせ、最適な車線変更タイミングと軌道を選ぶ統合プランナを提案した。
原題: Efficient and Safe Planner for Automated Driving on Ramps Considering Unsatisfication ／ Qinghao Li, Zhen Tian, Xiaodan Wang 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
梱包構成木に基づく3Dビンパッキングの計画手法
オンライン3Dビンパッキング問題に対し、梱包構成木(PCT)という階層表現を導入し、深層強化学習と木探索を組み合わせて大規模・多様な制約下での計画を可能にした。
原題: Deliberate Planning of 3D Bin Packing on Packing Configuration Trees ／ Hang Zhao, Juzhan Xu, Kexiong Yu 他
日本語で読む → - 論文視覚オドメトリロボティクス
バイアス除去PnPによるステレオ視覚オドメトリ：証明可能な一致性と大規模自己位置推定
ステレオ視覚オドメトリにおいて、3次元三角測量の不確かさを考慮した漸近不偏で√n一致な重み付きPnP推定器を提案し、大規模環境での自己位置推定精度を向上させた。
原題: Bias-Eliminated PnP for Stereo Visual Odometry: Provably Consistent and Large-Scale Localization ／ Guangyang Zeng, Yuan Shen, Ziyang Hong 他
日本語で読む → - 論文SLAMロボティクス
変換・並進占有格子地図：2次元深層学習による改良SLAM
3D SLAMの姿勢推定技術を2Dに応用し、GANと深層強化学習によるデータ生成でSLAM誤差を補正して占有格子地図の品質を高める手法を提案した論文。
原題: Transformation & Translation Occupancy Grid Mapping: 2-Dimensional Deep Learning Refined SLAM ／ Leon Davies, Baihua Li, Mohamad Saada 他
日本語で読む → - 論文水中ロボット/制御配分ロボティクス
高い機動性を持つ生体模倣型劣駆動AUVの効率的な制御配分と3次元軌道追従
4つのアクチュエータしか持たない生体模倣型AUVで、解析的な制御配分と適応ハイブリッドフィードバック制御を組み合わせ、シミュレーションで6自由度、実機で5自由度の3次元軌道追従を高精度・高効率に実現した。
原題: Efficient Control Allocation and 3D Trajectory Tracking of a Highly Manoeuvrable Under-actuated Bio-inspired AUV ／ Walid Remmas, Christian Meurer, Yuya Hamamatsu 他
日本語で読む → - 論文ナビゲーションロボティクス
Graph2Nav: ロボットナビゲーションのための3D物体関係グラフ生成
2Dのパノプティックシーングラフを3D意味マッピングで拡張し、屋内・屋外両方で使えるリアルタイム3D物体関係グラフを生成する枠組みを提案。LLMベースのプランナーと統合し、実環境の物体探索タスクで探索効率が向上することを示した。
原題: Graph2Nav: 3D Object-Relation Graph Generation to Robot Navigation ／ Tixiao Shan, Abhinav Rajvanshi, Niluthpol Mithun 他
日本語で読む → - 論文自動運転/駐車ロボティクス
E2E駐車データセット：エンドツーエンド自動駐車のためのオープンベンチマーク
エンドツーエンド自動駐車の研究用に高品質なデータセットを構築しオープンソース化した。既存モデルで成功率85.16%を達成し、位置・姿勢誤差も低減した。
原題: E2E Parking Dataset: An Open Benchmark for End-to-End Autonomous Parking ／ Kejia Gao, Liguo Zhou, Mingjun Liu 他
日本語で読む → - 論文VLAロボティクス
大規模言語モデルによる軌道適応
事前学習済みLLMを用いて、人間の指示に応じてロボットの軌道ウェイポイントをコード生成により適応させる、タスク特化型学習不要のフレームワークを提案。
原題: Trajectory Adaptation using Large Language Models ／ Anurag Maurya, Tashmoy Ghosh, Ravi Prakash
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
DVS: 移動ロボットタスクのための動的仮想現実シミュレーションプラットフォーム
歩行者行動モデリングや大規模編集可能シーン、モーションキャプチャによる仮想現実同期を統合し、歩行者軌道予測や経路計画、把持などの移動ロボットタスクを支援するシミュレーションプラットフォームを提案した。
原題: Demonstrating DVS: Dynamic Virtual-Real Simulation Platform for Mobile Robotic Tasks ／ Zijie Zheng, Zeshun Li, Yunpeng Wang 他
日本語で読む → - 論文Human-in-the-Loop強化学習AI
実世界のHuman-in-the-Loop深層強化学習を設計するための体系的手法：顕著な特徴、課題、トレードオフ
人間の入力（報酬・行動・実演）を統合した多層階層型HITL強化学習アルゴリズムを提案し、敵ドローン迎撃UAV問題で有効性を検証した。
原題: A Systematic Approach to Design Real-World Human-in-the-Loop Deep Reinforcement Learning: Salient Features, Challenges and Trade-offs ／ Jalal Arabneydi, Saiful Islam, Srijita Das 他
日本語で読む → - 論文物理情報機械学習ロボティクス
不確かさを定量化したポート・ハミルトニアンモデルによるプラグアンドプレイ物理情報学習
分布外の観測に対して外れ値を検出し、予測器を物理整合的な分散ポート・ハミルトニアンモデルへ切り替えることで、信頼できる物理情報に基づく軌道予測を実現するフレームワークを提案した。
原題: Plug-and-Play Physics-informed Learning using Uncertainty Quantified Port-Hamiltonian Models ／ Kaiyuan Tan, Peilun Li, Jun Wang 他
日本語で読む → - 論文自己教師あり強化学習機械学習
自己教師あり強化学習のための1000層ネットワーク：深さのスケーリングが新たな目標到達能力を可能にする
自己教師あり強化学習において、ネットワークを最大1024層まで深くすることで、目標到達タスクの成功率が2倍から50倍に向上し、学習される行動も質的に変化することを示した。
原題: 1000 Layer Networks for Self-Supervised RL: Scaling Depth Can Enable New Goal-Reaching Capabilities ／ Kevin Wang, Ishaan Javali, Michał Bortkiewicz 他
日本語で読む → - 論文時系列解析stat.ML
生理時系列データの個人化畳み込み辞書学習
集団共通のグローバル辞書と個人差を表す局所変換を組み合わせたPersonalized CDLを提案し、歩行データなどで有効性を示した。
原題: Personalized Convolutional Dictionary Learning of Physiological Time Series ／ Axel Roques, Samuel Gruffaz, Kyurae Kim 他
日本語で読む → - 論文ベンチマーク機械学習
A2Perf: 実世界自律エージェントのベンチマーク
チップ設計・Webナビゲーション・四足歩行の3環境で、性能・汎化・資源効率・信頼性を評価する実世界志向のベンチマークを提案。
原題: A2Perf: Real-World Autonomous Agents Benchmark ／ Ikechukwu Uchendu, Jason Jabbour, Korneel Van den Berghe 他
日本語で読む → - 論文オフライン強化学習機械学習
オフライン強化学習のための行動選好回帰
ペア比較に基づく選好最適化をオフライン強化学習に応用し、Q関数の最大モードを行動方策との整合性を保ちながら学習するBPRを提案。D4RLやV-D4RLで最先端性能を達成。
原題: Behavior Preference Regression for Offline Reinforcement Learning ／ Padmanaba Srinivasan, William Knottenbelt
日本語で読む → - 論文セグメンテーション画像認識
LuSeg: 月面における正負障害物の効率的セグメンテーションのためのコントラスト駆動型マルチモーダル特徴融合
月面探査ローバー向けにRGB-Dデータを含むLunarSegデータセットとシミュレータLESSを構築し、コントラスト学習でRGBと深度の特徴を整合させる2段階ネットワークLuSegを提案。正負障害物のセグメンテーションで高精度・約57Hzの高速推論を実現した。
原題: LuSeg: Efficient Negative and Positive Obstacles Segmentation via Contrast-Driven Multi-Modal Feature Fusion on the Lunar ／ Shuaifeng Jiao, Zhiwen Zeng, Zhuoqun Su 他
日本語で読む → - 論文ソフトロボティクスロボティクス
学習型凝縮FEMモデルによるソフトロボットのモデリング・組込み制御・設計
FEMモデルを凝縮して学習させることで、ソフトロボットの順・逆運動学を効率的に扱える統一モデルを構築し、位置決めや接触を伴う操作の最適化制御、リアルタイム組込み制御、キャリブレーションや設計最適化に応用した研究。
原題: Modeling, Embedded Control and Design of Soft Robots using a Learned Condensed FEM Model ／ Etienne Ménager, Tanguy Navez, Paul Chaillou 他
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