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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: 2024/12/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集

• 論文マニピュレーション機械学習2024/12/1

  物体再配置のための階層的物体指向POMDPプランニング

  部分観測の多部屋環境で物体を再配置するため、物体指向POMDPプランナと低レベル方策を組み合わせた階層的オンラインプランニング手法を提案し、新ベンチマークMultiRoomRで有効性を示した。

  原題: Hierarchical Object-Oriented POMDP Planning for Object Rearrangement ／ Rajesh Mangannavar, Alan Fern, Prasad Tadepalli

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• 論文マニピュレーションロボティクス2024/12/1

  タスク駆動型モバイルマニピュレータの協調設計

  家庭内タスクの性能を直接最適化するため、強化学習とベイズ最適化を組み合わせてモバイルマニピュレータのアーム取り付けパラメータを設計する手法を提案。

  原題: Task-Driven Co-Design of Mobile Manipulators ／ Raphael Schneider, Daniel Honerkamp, Tim Welschehold 他

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• 論文マニピュレーションロボティクス2024/12/1

  暗黙的運動適応によるロバストな接触リッチマニピュレーション

  接触を伴う操作タスクにおいて、物理パラメータの不確かさに対処するため、テンソルトレインを用いた暗黙的運動適応を提案し、パラメータ分布から条件付き政策を効率的に検索する手法を開発した。

  原題: Robust Contact-rich Manipulation through Implicit Motor Adaptation ／ Teng Xue, Amirreza Razmjoo, Suhan Shetty 他

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• 論文マニピュレーションロボティクス2024/12/1

  制約付き拡散予測制御

  拡散モデルによる軌道生成にモデルベースの射影と制約タイト化を組み込み、学習データにない新たな状態・行動制約を満たす予測制御を実現した。

  原題: Diffusion Predictive Control with Constraints ／ Ralf Römer, Alexander von Rohr, Angela P. Schoellig

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• 論文マニピュレーションロボティクス2024/12/1

  接触の多いマニピュレーション方策はサンプリングベースプランナから学ぶべきか？

  接触の多い巧みな操作タスクの訓練データをモデルベース計画で生成する手法を検討し、RRTのデモはエントロピーが高すぎるため一貫性を重視したデータ生成と拡散ベースのBCを組み合わせ、実機へのゼロショット転移を実現した。

  原題: Should We Learn Contact-Rich Manipulation Policies from Sampling-Based Planners? ／ Huaijiang Zhu, Tong Zhao, Xinpei Ni 他

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• 論文マニピュレーションロボティクス2024/12/1

  FLIP: フロー中心の生成的計画による汎用マニピュレーション世界モデル

  画像フローを汎用行動表現として使い、フロー生成・動画生成・視覚言語価値モデルを組み合わせて長期的な操作計画を立案する世界モデルを提案した。

  原題: FLIP: Flow-Centric Generative Planning as General-Purpose Manipulation World Model ／ Chongkai Gao, Haozhuo Zhang, Zhixuan Xu 他

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• 論文マニピュレーションロボティクス2024/12/1

  卓上物体の再配置：構造・計算複雑性と効率的な組合せ探索に基づく解法

  卓上での物体再配置（TORO）について、動作順序のNP困難性や一時置き場（バッファ姿勢）の必要量を理論的に解析し、外部空きスペースの有無に応じた厳密アルゴリズムと遅延バッファ検証を提案した論文。

  原題: Tabletop Object Rearrangement: Structure, Complexity, and Efficient Combinatorial Search-Based Solutions ／ Kai Gao

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• 論文マニピュレーションロボティクス2024/12/1

  RoboMD: 意味的ポテンシャル場によるロボットの脆弱性発見

  視覚言語埋め込み空間をポテンシャル場として強化学習し、実機試行なしで操作ポリシーの脆弱性を予測・マッピングするフレームワークを提案。

  原題: RoboMD: Uncovering Robot Vulnerabilities through Semantic Potential Fields ／ Som Sagar, Jiafei Duan, Sreevishakh Vasudevan 他

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• 論文マニピュレーションロボティクス2024/12/1

  把持姿勢の事前知識を活用した巧みな操作

  物体の機能部位に対する巧みな把持姿勢を事前知識として生成し、その後の操作を強化学習で探索することで、学習効率と成功率を高める手法を提案した。

  原題: Dexterous Manipulation Based on Prior Dexterous Grasp Pose Knowledge ／ Hengxu Yan, Haoshu Fang, Cewu Lu

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• 論文マニピュレーションロボティクス2024/12/1

  ManiSkill-HAB：家庭内整理タスクにおける低レベル操作のベンチマーク

  家庭内の物体整理タスク向けに、GPU高速化した低レベル操作ベンチマークMS-HABを構築し、強化学習・模倣学習のベースラインと安全基準に基づくデモンストレーションフィルタリングを提供した。

  原題: ManiSkill-HAB: A Benchmark for Low-Level Manipulation in Home Rearrangement Tasks ／ Arth Shukla, Stone Tao, Hao Su

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• 論文マニピュレーションロボティクス2024/12/1

  AffordDP: 転移可能なアフォーダンスによる汎化可能な拡散ポリシー

  物体の操作箇所と動作軌道を表すアフォーダンスを基礎モデルと点群位置合わせで未知物体に転移し、拡散サンプリング時の誘導に用いることで、未見カテゴリへの操作汎化を実現した。

  原題: AffordDP: Generalizable Diffusion Policy with Transferable Affordance ／ Shijie Wu, Yihang Zhu, Yunao Huang 他

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• 論文マニピュレーションロボティクス2024/12/1

  関節物体操作のための半教師ありニューラルプロセス

  ラベル付き操作データが少ない物体でも、大量の画像データと組み合わせて報酬を予測する半教師ありモデルを提案し、ドア開けタスクで有効性を示した。

  原題: Semi-Supervised Neural Processes for Articulated Object Interactions ／ Emily Liu, Michael Noseworthy, Nicholas Roy

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• 論文マニピュレーションロボティクス2024/12/1

  言語ガイド付きハイブリッドガウス拡散によるロボットマニピュレーションの目標状態生成

  言語指示に従ってマグカップを掛ける等の操作目標状態を生成する拡散モデルを提案し、重力被覆係数で目標状態を精緻化することで、後続の動作計画を改善した。

  原題: Goal State Generation for Robotic Manipulation Based on Linguistically Guided Hybrid Gaussian Diffusion ／ Yichen Xu, Faliang Chang, Chunsheng Liu 他

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• 論文連続体マニピュレーションロボティクス2024/12/1

  両手利き操作のための超細径同軸拮抗チューブ型ロボット

  非対称にパターン化した金属チューブを同軸に組み合わせ、高い剛性と柔軟性を両立させた細径連続体マニピュレータを開発し、低侵襲手術への応用可能性を示した。

  原題: Ultra-slender Coaxial Antagonistic Tubular Robot for Ambidextrous Manipulation ／ Qingxiang Zhao, Runfeng Zhu, Xin Zhong 他

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• 論文マニピュレーションロボティクス2024/12/1

  GeoMatch++: 形態条件付き幾何マッチングによる多様なハンドでの把持

  グリッパの形態情報をアテンションで活用し、未知のエンドエフェクタにも汎化する把持方策を学習。未学習の3種のハンドで把持成功率が平均9.64%向上。

  原題: GeoMatch++: Morphology Conditioned Geometry Matching for Multi-Embodiment Grasping ／ Yunze Wei, Maria Attarian, Igor Gilitschenski

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• 論文マニピュレーションロボティクス2024/12/1

  SparseGrasp: 疎な多視点RGB画像からの3Dセマンティックガウシアンスプラッティングによるロボット把持

  疎な多視点RGB画像から3Dガウシアンスプラッティングと視覚基盤モデルを組み合わせて意味情報付きシーンを構築し、変化する環境でも高速に更新しながら言語指示で物体を把持するシステムを提案した。

  原題: SparseGrasp: Robotic Grasping via 3D Semantic Gaussian Splatting from Sparse Multi-View RGB Images ／ Junqiu Yu, Xinlin Ren, Yongchong Gu 他

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• 論文マニピュレーションロボティクス2024/12/1

  局所的な近接センシングによる全身回避動作の生成

  ロボットに部分的に配置したToFセンサ群から周囲の点群を作り、幾何計算でロボット全身と環境の最近傍点を求めて、センサのないリンクも含めた全身の回避動作を生成する制御アルゴリズムを提案した。

  原題: Generating Whole-Body Avoidance Motion through Localized Proximity Sensing ／ Simone Borelli, Francesco Giovinazzo, Francesco Grella 他

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• 論文マニピュレーションロボティクス2024/12/1

  マッサージ技法のデジタルモデリングとロボットアームによる再現

  中国伝統医学のマッサージ技法を運動学・動力学の観点から解析し、適応アドミタンス制御を用いたロボットアームでその力と位置を再現した研究。

  原題: Digital Modeling of Massage Techniques and Reproduction by Robotic Arms ／ Yuan Xu, Kui Huang, Weichao Guo 他

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• 論文マニピュレーションロボティクス2024/12/1

  Rotograb: 回転親指で生体模倣ハンドと産業用グリッパを融合

  腱駆動のロボットハンドに回転する親指を導入し、産業用グリッパの効率性と人間の手の器用さを両立させた。遠隔操作と強化学習による自律操作を統合し、把持や手内操作の性能を実証した。

  原題: Rotograb: Combining Biomimetic Hands with Industrial Grippers using a Rotating Thumb ／ Arnaud Bersier, Matteo Leonforte, Alessio Vanetta 他

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• 論文移動マニピュレーションロボティクス2024/12/1

  二重緩和コントラスト学習と密ラベリングによるオープンボキャブラリ移動マニピュレーション

  家庭内画像から指示に合う物体と収納先を検索し、ロボットが物体を運ぶオープンボキャブラリ移動マニピュレーション手法RelaX-Formerを提案。実画像データセットと実機ゼロショット実験で有効性を示した。

  原題: Open-Vocabulary Mobile Manipulation Based on Double Relaxed Contrastive Learning with Dense Labeling ／ Daichi Yashima, Ryosuke Korekata, Komei Sugiura

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• 論文マニピュレーションロボティクス2024/12/1

  P3-PO: ロボット方策の視覚空間汎化のための指示的点事前分布

  人間が1枚のデモ画像上で指定した意味的な点を既存の視覚モデルでデータセット全体に伝播させ、その点を状態表現として方策学習に用いることで、新しい物体や混雑環境への汎化性能を大幅に向上させた研究。

  原題: P3-PO: Prescriptive Point Priors for Visuo-Spatial Generalization of Robot Policies ／ Mara Levy, Siddhant Haldar, Lerrel Pinto 他

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• 論文マニピュレーションロボティクス2024/12/1

  マニピュレータ向け安全区間ランダム化経路計画

  動的障害物を避ける高自由度マニピュレータの経路計画において、安全区間計画と双方向RRT-Connectを組み合わせたSI-RRTを提案し、実行時間と解コストで既存手法を上回ることを示した。

  原題: Safe Interval Randomized Path Planning For Manipulators ／ Nuraddin Kerimov, Aleksandr Onegin, Konstantin Yakovlev

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• 論文マニピュレーション制御2024/12/1

  物理的に結合されたロボットのための微分代数系に対する適応モデル予測制御：経路精度の向上に向けて

  物理的に結合した複数ロボットの経路追従精度を高めるため、微分代数系モデルとオンラインで運動学パラメータを推定する適応モデル予測制御を提案し、シミュレーションで経路追従誤差を88.6%削減した。

  原題: Adaptive Model Predictive Control for Differential-Algebraic Systems towards a Higher Path Accuracy for Physically Coupled Robots ／ Xin Ye, Karl Handwerker, Sören Hohmann

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• 論文マニピュレーションロボティクス2024/12/1

  接触の多い両腕マニピュレーションのための計画誘導拡散ポリシー学習

  モデルベースの動作計画器で高忠実度シミュレーション内に大規模なデモを生成し、タスク条件付き拡散ポリシーを模倣学習することで、多様な物体を扱う接触の多い両腕操作を実世界で実現した。

  原題: Planning-Guided Diffusion Policy Learning for Generalizable Contact-Rich Bimanual Manipulation ／ Xuanlin Li, Tong Zhao, Xinghao Zhu 他

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• 論文マニピュレーションロボティクス2024/12/1

  関節物体操作のための部分空間別ハイブリッド強化学習

  関節物体の操作を複数の部分空間に分割し、それぞれ独立した目的で強化学習ポリシーを学習することで、未知のダイナミクスへの適応と冗長性の活用を実現した。

  原題: Subspace-wise Hybrid RL for Articulated Object Manipulation ／ Yujin Kim, Sol Choi, Bum-Jae You 他

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• 論文マニピュレーションロボティクス2024/12/1

  冗長マニピュレータの関節軌道最適化に対する二段階最適化アプローチ

  冗長マニピュレータの手先が指定経路を辿る時間を最小化するため、関節軌道と経路速度を二段階の最適化問題に再定式化し、下位問題の閉形式解と方向微分を利用した主双対法で解く手法を提案した。

  原題: A Bi-Level Optimization Approach to Joint Trajectory Optimization for Redundant Manipulators ／ Jonathan Fried, Santiago Paternain

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• 論文マニピュレーションロボティクス2024/12/1

  Multi-GraspLLM：多様なロボットハンドのための意味誘導型把持生成マルチモーダルLLM

  自然言語指示に基づき、複数のロボットハンドに対応した把持姿勢を生成する統合フレームワークを提案し、接触注釈付き大規模データセットMulti-GraspSetを構築した。

  原題: Multi-GraspLLM: A Multimodal LLM for Multi-Hand Semantic Guided Grasp Generation ／ Haosheng Li, Weixin Mao, Weipeng Deng 他

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• 論文マニピュレーションロボティクス2024/12/1

  モデル予測強化学習による動的な非把持物体搬送

  少数の実演データから価値関数を学習し、不確実性を考慮したMPCと組み合わせることで、ロボットがお盆に載せた物体をこぼさず運ぶ「ロボットウェイター」タスクを実現した研究。

  原題: Dynamic Non-Prehensile Object Transport via Model-Predictive Reinforcement Learning ／ Neel Jawale, Byron Boots, Balakumar Sundaralingam 他

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• 論文マニピュレーションロボティクス2024/12/1

  RoboHanger: 多様な衣類へのハンガー挿入を学習する汎化可能なロボットシステム

  平置きされた未知の衣類にハンガーを挿入するタスクを、サブタスク分割と低次元行動パラメータ化、シミュレータでの合成データ生成により学習し、実世界で8種類の未見衣類に対し75%の成功率を達成した。

  原題: RoboHanger: Learning Generalizable Robotic Hanger Insertion for Diverse Garments ／ Yuxing Chen, Songlin Wei, Bowen Xiao 他

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• 論文マニピュレーションロボティクス2024/12/1

  DextrAH-RGB：RGB画像から器用な手で何でも掴む視覚運動ポリシー

  シミュレーションで訓練した特権ポリシーをRGB画像ベースのポリシーに蒸留し、実世界で多様な物体を器用に掴むエンドツーエンドの視覚運動制御を実現した。

  原題: DextrAH-RGB: Visuomotor Policies to Grasp Anything with Dexterous Hands ／ Ritvik Singh, Arthur Allshire, Ankur Handa 他

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